Arc 1.0
ကျွန်ုပ်တို့၏ ပထမဆုံးမော်ဒယ်။ မြန်မာစာကို ဖတ်နိုင် ရေးနိုင်ပြီး လက်ပ်တော့တွင် အလုပ်လုပ်နိုင်လောက်အောင် သေးငယ်သော လက်ထောက်တစ်ခု။
- မျှော်မှန်းချိန်
- ၂၀၂၆ ဒီဇင်ဘာ
- ပါရာမီတာ
- 4B effective
- Weights
- Open source
မြန်မာနိုင်ငံ၏ AI နည်းပညာရှေ့တန်းကို တည်ဆောက်နေသည်
Arckara သည် မြန်မာဘာသာအတွက် ဘာသာစကားမော်ဒယ်များ တည်ဆောက်နေသော AI သုတေသနကုမ္ပဏီ ဖြစ်သည်။
Open source · မျှော်မှန်းချိန် ၂၀၂၆ ဒီဇင်ဘာ
မိတ်ဆက်ခြင်း Arc 1.0
ကျွန်ုပ်တို့၏ ပထမဆုံးမော်ဒယ်သည် မြန်မာစာကို ဖတ်နိုင်၊ ရေးနိုင်သည့် သေးငယ်သော လက်ထောက်တစ်ခု ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် Gemma 4 အပေါ်တွင် တည်ဆောက်ထားပြီး လက်ပ်တော့တစ်လုံးတွင် အလွယ်တကူ အသုံးပြုနိုင်လောက်အောင် သေးငယ်ပါသည်။
ရည်မှန်းချက်
ဘာသာစကားမော်ဒယ်များ သင်ယူသည့် စာသားများတွင် မြန်မာစာသည် အလွန်နည်းပါးနေပါသည်။ ထို့ကြောင့် Arckara သည် မြန်မာစာကို ဦးစားပေး၍ မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ပေးပါသည်။ ၎င်းကို လက်ပ်တော့တွင် အသုံးပြုနိုင်လောက်အောင် သေးငယ်အောင် ထားရှိထားပြီး ဗားရှင်းတစ်ခုချင်းစီ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကိုလည်း ထုတ်ပြန်ပြသထားပါသည်။
မော်ဒယ်များ
ကျွန်ုပ်တို့၏ မော်ဒယ်များ
ထုတ်ဝေမှုတိုင်းတွင် model card နှင့် ၎င်း၏နောက်ကွယ်မှ အကဲဖြတ်ရလဒ်များကို ထည့်သွင်းဖော်ပြထားပါသည်။
Arc 2.0
ကျွန်ုပ်တို့၏ နောက်ထပ်မော်ဒယ်။ Arc 1.0 ထွက်ပြီးနောက် အသေးစိတ် ဖော်ပြပါမည်။
- မျှော်မှန်းချိန်
- ထပ်မံကြေညာပါမည်
- ပါရာမီတာ
- ထပ်မံကြေညာပါမည်
- Weights
- ထပ်မံကြေညာပါမည်
Arc 3.0
ပိုမိုဝေးသော အနာဂတ်အတွက်။ တိုင်းတာစရာ ရှိလာမှ အသေးစိတ် ဖော်ပြပါမည်။
- မျှော်မှန်းချိန်
- ထပ်မံကြေညာပါမည်
- ပါရာမီတာ
- ထပ်မံကြေညာပါမည်
- Weights
- ထပ်မံကြေညာပါမည်
စောင့်ဆိုင်းစာရင်း
Arc ကို ပထမဆုံး စမ်းသပ်သူ ဖြစ်လိုက်ပါ
သင့်အီးမေးလ်ကို ထားခဲ့ပါ။ Arc မော်ဒယ်တစ်ခုချင်းစီ ထွက်ရှိသည့်အခါနှင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ သုတေသနအကြောင်း ရံဖန်ရံခါ အသိပေးချက်များကို ပို့ပေးပါမည်။
သင့်အီးမေးလ်ကို ဘယ်လို ကိုင်တွယ်လဲသုတေသန
Arc ကို ဘယ်လိုတည်ဆောက်ပြီး ဘယ်လိုတိုင်းတာလဲ
Arc 1.0 ကို ၂၀၂၆ ဒီဇင်ဘာတွင် ထုတ်ရန် လေ့ကျင့်နေဆဲ ဖြစ်သည်။ အဆင့်တစ်ခုချင်းစီ၏ ဘေးတွင် ထုတ်ဝေချိန်၌ ရောက်ရှိရန် စီစဉ်ထားသည့် ပမာဏကို ဖော်ပြထားသည်။ အောက်ပါ benchmark ကို ကျွန်ုပ်တို့ကိုယ်တိုင် တိုင်းတာထားသည်။
- 01
ဒေတာ
20,000Arc 1.0 အတွက် စီစဉ်ထားသော မြန်မာညွှန်ကြားချက် အတန်းများ၊ token ၇.၅ သန်းခန့်
ပွင့်လင်းသော ဆရာမော်ဒယ် Gemma 4 26B က မြန်မာလို ညွှန်ကြားချက်များနှင့် အဖြေများ ရေးသည်။ ရေးသားထားသော စည်းမျဉ်းများက ပျက်စီးနေသော၊ ပြည့်တင်းထားသော နှင့် မှားယွင်းသော အတန်းများကို ဖယ်ရှားပြီး ဒေတာအစုတိုင်းမှ နမူနာများကို ဇာတိစကားပြောသူတစ်ဦးက စစ်ဆေးသည်။ ပိတ်ထားသောမော်ဒယ် မည်သည့်တစ်ခုမျှ ကျွန်ုပ်တို့၏ဒေတာကို မရေးသလို အမှတ်လည်း မပေးပါ။
- 02
လေ့ကျင့်ခြင်း
100+Arc 1.0 အတွက် စီစဉ်ထားသော NVIDIA T4 GPU နာရီများ၊ ဒေတာရေးသည်မှ နောက်ဆုံးအကဲဖြတ်မှုအထိ
လေ့ကျင့်မှုတိုင်းသည် NVIDIA T4 GPU များပေါ်ရှိ Gemma 4 E4B အပေါ်တွင် LoRA adapter တစ်ခုကို အကြိမ်နှစ်ကြိမ် လေ့ကျင့်ပြီး၊ အလွတ်ကျက်ခြင်းမဟုတ်ဘဲ သင်ယူခြင်း ဟုတ်မဟုတ် စစ်ဆေးရန် အတန်းအချို့ကို ချန်ထားသည်။ ထုတ်ဝေရန်အစီအစဉ်က ဒေတာကို လေ့ကျင့်မှုလေးကြိမ်ဖြင့် ၅,၀၀၀ မှ ၂၀,၀၀၀ အတန်းအထိ တိုးပြီး အကောင်းဆုံးတစ်ခုကို ရွေးသည်။
- 03
အကဲဖြတ်ခြင်း
4,400+ဗားရှင်းတိုင်းအတွက် စစ်ဆေးမေးခွန်းများ၊ အပြင် ဇာတိစကားပြောသူ၏ အမည်ဖျောက်စစ်ဆေးမှု
ဗားရှင်းတိုင်းကို ဖတ်ရှုနားလည်မှုအတွက် Belebele၊ နှစ်ဖက်စလုံး ဘာသာပြန်အတွက် FLORES-200 နှင့် သင်္ချာနှင့် ကုဒ် ပျက်စီးမှုကို ဖမ်းရန် GSM8K နှင့် HumanEval တို့၏ စစ်ဆေးမှုအပြည့်ဖြင့် အမှတ်ပေးသည်။ ထို့နောက် ဇာတိစကားပြောသူက ၎င်း၏အဖြေများကို အခြေခံမော်ဒယ်နှင့် အမည်ဖျောက်၍ နှိုင်းယှဉ်သည်။
Benchmark
အခြေခံမော်ဒယ် ရွေးချယ်ခြင်း
လေ့ကျင့်မှု မပြုမီ ပွင့်လင်းမော်ဒယ်သုံးခုအတွက် Belebele ပေါ်ရှိ မြန်မာဘာသာ ဖတ်ရှုနားလည်မှု၊ မေးခွန်း ၉၀၀။ FLORES-200 ပေါ်ရှိ ဘာသာပြန်အမှတ် သုံးခုစလုံး နီးစပ်နေသည့်အတွက် နားလည်မှုအပေါ် မူတည်၍ ရွေးချယ်မှုကို ဆုံးဖြတ်ခဲ့သည်။
တိကျမှု၊ ရာခိုင်နှုန်း။ Arckara မှ တိုင်းတာသည်။
ကုမ္ပဏီ
Arckara သည် အက္ခရာ (akkhara) ဟူသော မြန်မာစကားလုံးမှ ဆင်းသက်လာသည်။ arc သည် မြန်မာအက္ခရာများ၏ အဝိုင်းပုံသဏ္ဌာန်ကို ရည်ညွှန်းသည်။
Arckara သည် 2026 ခုနှစ်တွင် တည်ထောင်ခဲ့သော လွတ်လပ်သည့် AI သုတေသနကုမ္ပဏီ ဖြစ်သည်။ သုတေသီများနှင့် ကျွန်ုပ်တို့၏မော်ဒယ်များကို အကဲဖြတ်ရာတွင် ကူညီလိုသော မြန်မာစကားပြောသူများထံမှ ကြားလိုပါသည်။
hello@arckara.com