Ming-3.0-audio-flash vs InternLumina U2: สองเรือเงียบ กับเอกสารที่สวนทางกัน

โมเดลทั้งสองนี้เผยแพร่โดยไม่มีข่าวประชาสัมพันธ์ และความคล้ายคลึงกันก็จบลงประมาณตรงนั้น Ming-3.0-audio-flash ถูกอัปโหลดขึ้น Hugging Face เมื่อวันที่ 3 กันยายน 2026 ในรูปแบบน้ำหนักโมเดลขนาด 259 GB พร้อมเอกสารแทบไม่มี และเพิ่งได้รับการ์ดโมเดลจริงเมื่อวันที่ 19 ตุลาคม InternLumina-U2 ไปในทางกลับกัน: Shanghai AI Laboratory เผยแพร่โค้ดอินเฟอเรนซ์และหน้าโปรเจกต์เมื่อวันที่ 1 กันยายน 2026 สัญญาว่าจะปล่อยน้ำหนักโมเดล และส่งมอบในภายหลังโดยแยกเป็นโฟลเดอร์เฉพาะฮาร์ดแวร์ ทีมหนึ่งปล่อยอาร์ติแฟกต์ก่อนและตามด้วยคำอธิบายในอีกหกสัปดาห์ต่อมา อีกทีมเขียนคำอธิบายก่อนและทำให้คุณต้องรออาร์ติแฟกต์ ทั้งคู่ไม่ได้ประกาศอะไรเลย ทั้งคู่ไม่มีเบนช์มาร์กอิสระ และทั้งคู่ไม่ใช่สิ่งทดแทนกัน — ตัวหนึ่งได้ยิน อีกตัวมองเห็นและวาดได้ ความล้มเหลวของ AI ที่มีเอกสารบันทึกไว้ และเหตุการณ์การเปิดตัวแบบเงียบ ๆ ที่อยู่เบื้องหลังการเปรียบเทียบเช่นนี้ ถูกรวบรวมไว้ใน OrcaRouter AI Incident Archive โดยแต่ละรายการมีแหล่งที่มา ระดับความรุนแรง ระดับความเชื่อมั่น และธงข้อโต้แย้งของตัวเอง

สิ่งนี้ทำให้เป็นการเปรียบเทียบสองเรื่องพร้อมกัน: การเดิมพันสองแบบที่ต่างกันว่าโมเดลมัลติโมดัลแบบเปิดมีไว้เพื่ออะไร และธรรมเนียมการเปิดตัวที่ต่างกันสองแบบ ครึ่งหลังมีประโยชน์กว่าที่ฟังดู เพราะงานเอกสารคือสิ่งที่บอกคุณว่าคุณจะนำสิ่งนั้นไปใช้งานได้ในวันอังคารหรือไม่ ทุกอย่างด้านล่างมาจากสองรีโพซิทอรีและการ์ดของทั้งคู่ ตัวเลขของ Ming เป็นของ inclusionAI เอง ส่วนของ InternLumina เป็นของ Shanghai AI Lab และการ์ดของมันเองระบุว่าเป็น "ผลลัพธ์เบื้องต้นและบางส่วน" ยังไม่มีบุคคลที่สามให้คะแนนทั้งสองตัว

ไทม์ไลน์การเผยแพร่ทั้งสองฉบับ เทียบกันแบบเคียงข้าง

วันที่เป็นหลักฐานที่เป็นภววิสัยมากที่สุดที่มีอยู่ ณ ที่นี้ ดังนั้นจงเริ่มต้นจากวันที่เหล่านี้

• 1 กันยายน 2026 เวลา 04:03 UTC — รีโพซิทอรี GitHub InternLM/InternLumina-U2ถูกสร้างขึ้น สิบสามนาทีต่อมา รีโพซิทอรี Hugging Face ที่มีชื่อเดียวกันก็ปรากฏขึ้น ซึ่งบรรจุไฟล์ .gitattributesและ README ฉบับโครงร่าง การเปิดตัวในวันนั้นคือโค้ด: สคริปต์ไดรเวอร์หนึ่งไฟล์ที่มีส่วนแยกตามแต่ละงาน README ทั้งภาษาอังกฤษและภาษาจีน และแผนงาน (roadmap)

• 3 กันยายน 2026 เวลา 11:45 และ 11:49 UTC — inclusionAI สร้าง Ming-3.0-audio-tiny และ Ming-3.0-audio-flashบน Hugging Face เก้านาทีต่อมา มี 25 ชาร์ดไปปรากฏอยู่ในรีโพซิทอรี flash README ที่มาพร้อมกับชาร์ดเหล่านั้นมีชื่อว่า "Ming Audio V3" และอธิบายเฉพาะเส้นทาง ASR

• 13 ถึง 19 ตุลาคม 2026 — คลังเก็บ Ming เคลื่อนไหวสี่ครั้งในเจ็ดวัน: การกำหนดค่าที่เพิ่มบริบทจาก 8,192 เป็น 131,072, การอัปโหลดซ้ำที่ตัดตัวแปรภาษาวิดีโอออก, โฟลเดอร์พรีเซ็ตเสียง และสุดท้ายคือการ์ด แอสเซ็ต และการเปลี่ยนสัญญาอนุญาตเป็น MIT inclusionAI/Ming-3.0-audio-flash ปรากฏบน GitHub เมื่อวันที่ 15 ตุลาคม

• ช่วงเวลาหนึ่งหลังวันที่ 24 กันยายน 2026 — internlm/InternLumina-U2 บน Hugging Face จะไม่เป็นเพียงโครงร่างอีกต่อไป และจะมีทรีเช็กพอยต์สองชุด ascend/ และ nvidia/ โดยแต่ละชุดมีเจ็ดแชร์ด ใช้พื้นที่จัดเก็บรวมประมาณ 67.6 GB หรือประมาณ 33.8 GB ต่อทรีฮาร์ดแวร์หนึ่งชุด รีโพซิทอรีได้รับการแก้ไขล่าสุดเมื่อวันที่ 24 กันยายน ไม่มีการเขียนการ์ดใหม่ ไม่มีตารางเบนช์มาร์กที่มีตัวเลข และไม่มีรายงานทางเทคนิค

รูปแบบนี้กลับกัน และผลที่ตามมาในทางปฏิบัติก็กลับกันเช่นกัน น้ำหนักของ Ming รันได้มาตั้งแต่ต้นเดือนกันยายนโดยใครก็ตามที่ยอมอ่านไฟล์คอนฟิก ส่วนเอกสารของมันไม่มีอยู่เลย เอกสารของ InternLumina มีอยู่ตั้งแต่วันแรก แต่น้ำหนักของมันกลับไม่มี และเมื่อน้ำหนักนั้นเผยแพร่ออกมา มันก็มาโดยไม่มีตารางเปรียบเทียบที่การ์ดโมเดลสัญญาไว้

สิ่งที่แต่ละโมเดลถูกสร้างขึ้นมาเพื่อทำจริง ๆ

Ming-3.0-audio-flash เป็นโมเดลผสมผู้เชี่ยวชาญด้านเสียงและภาษาแบบเนทีฟ: มีพารามิเตอร์ทั้งหมด 126 พันล้านตัว เปิดใช้งาน 6.5 พันล้านตัวต่อขั้นตอนการอนุมาน มีตัวเข้ารหัสเสียงและโปรเจกเตอร์ที่ป้อนเข้าสู่แบ็กโบน 42 เลเยอร์ซึ่งมีผู้เชี่ยวชาญ 512 ตัวและเปิดใช้งาน 8 ตัวต่อโทเค็น มีคลังคำศัพท์ 157,184 โทเค็น และหอเสียงแบบ Whisper ที่ 32 เลเยอร์และความกว้าง 1,280 พร้อมถังเมล 128 ถัง อินพุตคือเสียงบวกคำสั่งข้อความ เอาต์พุตคือข้อความ หรือข้อความบวกเสียงสังเคราะห์ผ่านโมดูล Talker แบบเลือกใช้ได้ซึ่งมีเสียงภาษาจีนในตัวและคลิปอ้างอิงสองคลิปในรีโพซิทอรี บริบทที่ประกาศไว้คือ 128K และโปรไฟล์การให้บริการของการ์ดคือ H800 ขนาด 80 GB จำนวนแปดตัวในโหมด tensor parallel

InternLumina-U2 เป็นโมเดล sparse mixture of experts ขนาด 1.6 หมื่นล้านพารามิเตอร์ที่มีพารามิเตอร์ทำงานอยู่ 1 พันล้านตัว สร้างขึ้นเป็น diffusion language model แทนที่จะเป็นแบบ autoregressive — โมเดลปรับปรุงทั้งลำดับพร้อมกันแบบขนานแทนที่จะสร้างโทเคนทีละตัวจากซ้ายไปขวา การแทนข้อมูลเชิงภาพของโมเดลเป็นแบบ discrete ทั้งหมด: codebook แปดชุดของโทเคนภาพจาก AToken tokenizer ของ Apple ถูกนำมาต่อกันเป็นโทเคน backbone หนึ่งตัวต่อหนึ่งตำแหน่งทางฝั่งอินพุต และถูกทำนายทีละ codebook ทางฝั่งเอาต์พุต จุดมุ่งหมายของการออกแบบนี้คือการรวมเป็นหนึ่งเดียว: การตอบคำถามจากข้อความ การเข้าใจภาพ การแก้ไขภาพ การสร้างภาพจากข้อความ การเข้าใจวิดีโอ และการเข้าใจ 3D ล้วนทำงานผ่านคำศัพท์ชุดเดียวกันและน้ำหนักชุดเดียวกัน บน backbone แบบ diffusion ของ LLaDA-2.0

อ่านคำอธิบายทั้งสองร่วมกัน แล้วการเปรียบเทียบก็สรุปออกมาเป็นประโยคเดียว Ming-3.0-audio-flash เป็นผู้เชี่ยวชาญที่มีขนาดใหญ่มากและเจาะลึกเพียงหนึ่งรูปแบบการรับรู้ ส่วน InternLumina-U2 เป็นแบบทั่วไปที่มีจำนวนพารามิเตอร์รวมน้อย และพยายามทำห้าสิ่งให้ได้อย่างเพียงพอ การออกแบบทั้งสองไม่ใช่การประนีประนอมซึ่งกันและกัน แต่เป็นคำตอบสำหรับคำถามที่แตกต่างกัน

การเปลี่ยนแต่ละรายการให้เป็นโทเค็น ซึ่งเป็นความแตกต่างที่แท้จริง

ถ้าคุณดูแค่จำนวนพารามิเตอร์ คุณคงสรุปได้ว่า Ming มีขนาดเป็นแปดเท่าของโมเดลนั้น การตีความแบบนั้นผิดทั้งสองทาง และเหตุผลก็คืออินเทอร์เฟซที่แต่ละตัวเปิดเผยออกมา

• อินพุต — Ming-3.0-audio-flash: เสียงและข้อความ InternLumina-U2: ข้อความ รูปภาพ เฟรมวิดีโอ และแอสเซต 3D

• เอาต์พุต — Ming-3.0-audio-flash: ข้อความ และอาจมีเสียงพูด InternLumina-U2: ข้อความ รูปภาพ รูปภาพที่แก้ไขแล้ว; ไม่มีเสียง ไม่มีวิดีโอ ไม่มีการสร้างภาพ 3D

• การถอดรหัส — Ming-3.0-audio-flash: ออโตรีเกรสซีฟบนคลังคำศัพท์ขนาด 157,184 โทเคน InternLumina-U2: การแพร่แบบบล็อกบนคลังคำศัพท์ภาพแบบไม่ต่อเนื่องที่มีหลายโค้ดบุ๊ก

• พารามิเตอร์ทั้งหมดเทียบกับพารามิเตอร์ที่ใช้งานจริง — Ming-3.0-audio-flash: ทั้งหมด 126B, ใช้งานจริง 6.5B. InternLumina-U2: ทั้งหมด 16B, ใช้งานจริง 1B.

• เวตบนดิสก์ — Ming-3.0-audio-flash: ประมาณ 259 GB กระจายอยู่ใน 25 ชาร์ด บวกกับ Talker และ VAE. InternLumina-U2: 67.6 GB ในรีโพซิทอรี แบ่งออกเป็นสองทรีฮาร์ดแวร์ โดยแต่ละทรีมีเจ็ดชาร์ดและมีขนาดประมาณ 33.8 GB

• สัญญาอนุญาต — ทั้งสองใกล้เคียง MIT ในแง่เจตนารมณ์ แต่แตกต่างกันในข้อเท็จจริง: Ming-3.0-audio-flash เป็น MIT ตามการ์ดของมัน ส่วน InternLumina-U2 เป็น Apache-2.0 ตามรีโพซิทอรีและการ์ดของมัน

• การประเมินโดยอิสระ — ไม่มีสำหรับทั้งสองราย

ฮาร์ดแวร์ ซึ่งเป็นจุดที่ทั้งสองแตกต่างกันมากที่สุด

ข้อกล่าวอ้างทางวิศวกรรมที่น่าสนใจที่สุดของ InternLumina-U2 ไม่ใช่สถาปัตยกรรม แต่เป็นเรื่องราวของแบ็กเอนด์ รีโพซิทอรีมีทั้งทรี Ascend และทรี NVIDIA โดยแล็บระบุว่าการฝึก การประเมิน และการอนุมานถูกปรับให้เข้ากับทั้ง Huawei NPUs และ NVIDIA GPUs พร้อมการจัดแนวตัวเลขระดับโอเปอเรเตอร์ระหว่างกัน สำหรับใครก็ตามที่การจัดซื้อจัดจ้างต้องผ่านตัวเร่งความเร็วที่ไม่ใช่ NVIDIA นี่คือความแตกต่างที่แท้จริงและตรวจสอบได้ในโครงสร้างไฟล์: ไดเรกทอรีเช็กพอยต์ที่สมบูรณ์สองชุด แต่ละชุดมีคอนฟิก โทเคไนเซอร์ และแผนการขนานของตัวเอง

Ming-3.0-audio-flash ไม่มีเรื่องราวแบบนั้น โปรไฟล์อ้างอิงของมันคือ H800 ขนาด 80 GB จำนวนแปดตัว ส่วนทางเลือกที่ผ่านการตรวจสอบแล้วคือโปรไฟล์ SGLang แบบสี่ GPU ที่ส่งคืนเฉพาะข้อความ ไม่มีเส้นทาง NPU ในรีโพซิทอรี และรุ่นพี่น้องขนาดเล็กที่มีพารามิเตอร์รวม 9.3B และพารามิเตอร์ที่ใช้งาน 2.7B คือคำตอบสำหรับทุกคนที่ไม่สามารถจัดสรรโหนดได้

ทั้งสองโมเดลในความหมายร่วมสมัยเป็นโปรเจกต์สำหรับการดีพลอยมากกว่าการติดตั้งผ่าน pip เอกสารของ InternLumina เองระบุชัดเจนว่าเส้นทางการสร้างไม่ใช่มาตรฐาน: API generate แบบ block-diffusion ไม่ใช่อินเทอร์เฟซ generate ของ Transformers, ตัวแยกโทเค็น AToken ต้องการ FlashAttention และไปป์ไลน์ 3D คาดหวังให้ Blender 4.5 เรนเดอร์แอสเซ็ต GLB เป็นมุมมองต่าง ๆ ก่อนการแปลงเป็นโทเค็น เส้นทางของ Ming เป็นแบบทั่วไปมากกว่า — AutoProcessor บวกกับ AutoModelForCausalLM พร้อมด้วย trust_remote_code=True — แต่หน่วยความจำขั้นต่ำสูงกว่าแปดเท่า

สิ่งที่ตัวเลขจากผู้ขายบอก และสิ่งที่ตัวเลขเหล่านั้นไม่สามารถบอกได้

ตารางทั้งสองไม่อาจนำมาเปรียบเทียบกันได้ เพราะสองโมเดลไม่ได้ใช้เกณฑ์มาตรฐานร่วมกันแม้แต่รายการเดียว นี่ไม่ใช่การหลบเลี่ยง แต่คือลักษณะที่ตรงไปตรงมาของหลักฐาน

จากภาพการประเมินของ inclusionAI Ming-3.0-audio-flash รายงานอัตราความผิดพลาดเฉลี่ยของ ASR ภาษาจีนที่ 3.45 ภาษาอังกฤษเฉลี่ย 3.69 ภาษาถิ่นเฉลี่ย 9.40 MMAR 74.40 และ BigBenchAudio 99.40 ภาพเดียวกันแสดงจุดที่มันแพ้: ข้อผิดพลาดการแยกผู้พูด AMI 25.29 เทียบกับ 11.16 ของ MiMo-V2.6 Pro และคะแนน Chain สำหรับเสียงยาว 12.31 เทียบกับ 34.54 ของ Qwen3.8-Omni Flash เบนช์มาร์กด้านข้อความของมันเป็นส่วนที่อ่อนแอที่สุดของการ์ด — GPQA Diamond 82.45, MMLU-Pro 80.00, IFBench 59.00 — ซึ่งเป็นหน้าตาของผู้เชี่ยวชาญด้านเสียง 6.5B-active เมื่อถูกขอให้ให้เหตุผลเป็นร้อยแก้ว

การ์ดของ InternLumina-U2 รายงานว่า ChartQA 86.52, CharXiv-DQ 83.65, MathVision 33.22, HallusionBench 62.15, VideoMME 51.26, MVBench 59.74, 3D MM-Vet 41.8, DPG-Bench 87.10 และ GenEval 0.81 — แต่กลับบั่นทอนความน่าเชื่อถือของตัวเอง เพราะตารางของหน้าโครงการเองแสดงว่า LLaDA2.0-Uni อยู่ที่ GenEval 0.89 ซึ่งดีกว่าโมเดลที่อ้างว่าสามารถเอาชนะมันได้ ข้อแม้สำคัญในการ์ดที่ว่า “ผลลัพธ์เบื้องต้นและบางส่วน ตารางเปรียบเทียบฉบับสมบูรณ์จะปรากฏในรายงานทางเทคนิคที่กำลังจะเผยแพร่” ยังคงเป็นจริงในวันนี้ ไม่มีรายงานทางเทคนิค

เมื่ออ่านร่วมกัน ตัวเลขทั้งสองชุดอธิบายถึงจุดแข็งที่เสริมกันและจุดอ่อนร่วมกันหนึ่งประการ: ไม่มีชุดใดเลยที่ถูกทำซ้ำโดยผู้ใดก็ตามนอกห้องแล็บที่ฝึกมันขึ้นมา

อันไหน สำหรับผู้อ่านคนไหน

หากผลิตภัณฑ์ของคุณเกี่ยวกับเสียง — การถอดเสียงการประชุมที่ครอบคลุมภาษาถิ่น ออดิโอของคอลเซ็นเตอร์ คำตอบแบบspoken การพากย์เสียง — Ming-3.0-audio-flash เป็นตัวเดียวในสองตัวนี้ที่ใช้งานได้ และจริง ๆ แล้วเป็นโมเดล open-weight เพียงตัวเดียวในระดับเดียวกันที่มีตัวเลขภาษาถิ่นเจาะจงขนาดนี้ วางแผนใช้งานบนโหนด หรือเริ่มต้นกับรุ่นน้องตัวเล็กแล้วยอมรับคะแนนเสียงยาวที่อ่อนกว่าของมัน

หากผลิตภัณฑ์ของคุณเกี่ยวกับภาพ — การอ่านเอกสาร การถามตอบจากแผนภูมิ การแก้ไขภาพ การอธิบายแอสเซ็ต 3D หรือโมเดลเดียวที่ทั้งอ่านและวาดได้ — InternLumina-U2 คือตัวเดียวที่ตอบโจทย์ และตระกูล Ascend ก็เป็นเหตุผลจริงจังที่ควรพิจารณาหากคุณไม่ได้ซื้อ NVIDIA เตรียมรับมือกับการต่อสู้กับ tokenizer ไว้ได้เลย

หากคุณต้องการทั้งสองอย่าง คุณกำลังรันสองโมเดล และคำถามที่น่าสนใจก็กลายเป็นเรื่องระดับปฏิบัติการ นั่นคือ เช็กพอยต์สองชุด เครื่องมือสองชุด ข้อกำหนดสัญญาอนุญาตสองชุด แต่เป็นผลิตภัณฑ์มัลติโมดัลเพียงหนึ่งเดียว นี่คือสภาวะปกติของงานแบบเปิดน้ำหนักในช่วงปลายปี 2026 และเป็นเหตุผลที่ routing จึงมีอยู่

ชั้นการกำหนดเส้นทาง เมื่อกล่าวถึงอย่างแคบ ๆ

OrcaRouter ไม่ให้บริการ checkpoint ทั้งสองนี้ Ming-3.0-audio-flash และ InternLumina-U2 ต่างเป็นโมเดล open-weight ที่คุณรันเองทั้งคู่ ทั้งสองไม่อยู่ในแคตาล็อกของเรา และทั้งสองจะไม่ปรากฏในการเรียก API ของเรา สิ่งที่เราให้บริการคืองานข้อความที่อยู่โดยรอบ ได้แก่ พรอมต์ที่กำหนดกรอบคำสั่งแก้ไขภาพ ตัวสรุปที่เปลี่ยนทรานสคริปต์ของ Ming ให้เป็นบันทึกที่มีโครงสร้าง และตัวแยกประเภทที่ตัดสินว่าแอสเซ็ตขาเข้าควรไปยังโมเดลใดในสองโมเดลนี้

ชิ้นส่วนสุดท้ายนั้นคือสิ่งที่ควรค่าแก่การเรียกชื่อ ไปป์ไลน์ที่รองรับทั้งเสียงและภาพจะลงเอยด้วยการตัดสินใจด้านการจัดเส้นทาง — เสียงไปยังโหนด Ming ส่วนภาพไปยังโหนด InternLumina — และการตัดสินใจนั้นก็คือการเรียกโมเดลเหมือนกับการเรียกอื่น ๆ การวางมันไว้เบื้องหลัง API เดียวสำหรับโมเดลมากกว่า 200 รุ่น โดยมีมาร์กอัป 0% ซึ่งราคาตามรายการของผู้ให้บริการถูกส่งผ่านไปโดยตรง ทำให้ตัวจัดเส้นทางใช้คีย์เดียวกับทุกอย่างอื่น การสลับไปใช้ระบบสำรองอัตโนมัติ ก็สำคัญตรงนี้เช่นกัน ไม่ใช่สำหรับเช็กพอยต์ที่โฮสต์เอง แต่สำหรับขั้นตอนการจำแนกประเภทที่ป้อนข้อมูลให้กับเช็กพอยต์เหล่านั้น: หากโมเดลของเราเตอร์เสื่อมประสิทธิภาพลง ตัวสำรองควรเป็นโมเดลอื่น ไม่ใช่ไปป์ไลน์ที่เสียหาย

ทั้งหมดนั้นไม่ได้ทำให้ checkpoint ขนาด 259 GB กลายเป็นบริการที่โฮสต์ไว้ให้บริการได้เลย และการบอกเป็นนัยเป็นอย่างอื่นก็จะเป็นการทำให้เข้าใจผิด

สิ่งที่ควรดูต่อไป

สำหรับ Ming-3.0-audio-flash ส่วนที่ยังขาดอยู่คือไฟล์ใบอนุญาตในรีโพซิทอรี (ปัจจุบัน MIT อยู่ในเมทาดาทาของการ์ด) และการผสานรวมการให้บริการสำหรับเส้นทางเสียง–ภาษา; vLLM-Omni รองรับ Ming รุ่นก่อนหน้าและมีพูลรีเควสต์ที่เปิดอยู่สำหรับโมเดล TTS ขนาด 7.9B แต่ยังไม่มีสิ่งใดถูก merge สำหรับ reader ขนาด 126B สำหรับ InternLumina-U2 ส่วนที่ยังขาดอยู่คือรายงานทางเทคนิคและตารางฉบับเต็มที่รายงานให้สัญญาไว้; จนถึงตอนนั้น แถว GenEval เมื่อเทียบกับ LLaDA2.0-Uni ก็เป็นเพียงการเปรียบเทียบข้ามโมเดลเดียวที่ใคร ๆ ก็ตรวจสอบได้ และมันไม่ได้สนับสนุนโมเดลที่ใหม่กว่า

สิ่งที่ทั้งสองการเปิดตัวมีร่วมกันนั้นมีประโยชน์มากกว่าช่องว่างของฝ่ายใดฝ่ายหนึ่ง ห้องแล็บที่มีความสามารถสองแห่งได้เผยแพร่โมเดลมัลติโมดัลแบบเปิดน้ำหนักที่มีขนาดใหญ่ และไม่ได้บอกใครเลย นั่นไม่ใช่สัญญาณว่าโมเดลเหล่านี้แย่ — แต่เป็นสัญญาณว่าการประกาศเปิดตัวได้กลายเป็นสิ่งที่ไม่จำเป็น และที่เก็บโค้ดก็กลายเป็นแหล่งข้อมูลหลักไปแล้ว ไปอ่านมันสิ