2025 की शुरुआत में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence) के क्षेत्र में एक बड़ा बदलाव आया: चीनी टीम DeepSeek द्वारा DeepSeek-R1 का अनावरण। यह ओपन-सोर्स, 671 बिलियन-पैरामीटर भाषा मॉडल (Language Model) जल्दी ही एक मजबूत दावेदार के रूप में स्थापित हो गया, जो गणित, प्रोग्रामिंग (Programming) और तार्किक तर्क जैसे महत्वपूर्ण क्षेत्रों में OpenAI के अग्रणी मॉडलों को टक्कर दे रहा था। DeepSeek-R1 की जटिल समस्याओं से निपटने की क्षमता विशेष रूप से उल्लेखनीय थी, जिसका श्रेय इसके reinforcement learning के उपयोग को जाता है। मॉडल के MIT license ने वाणिज्यिक बाधाओं को हटाकर परिदृश्य को और बाधित कर दिया। DeepSeek-R1 की शुरुआत की गूंज तकनीकी दुनिया और यहां तक कि वित्तीय बाजारों में भी महसूस की गई, जिसने इसकी रिलीज के एक सप्ताह के भीतर AI शेयरों में एक महत्वपूर्ण गिरावट को कथित तौर पर ट्रिगर किया।
DeepSeek-R1 ने उच्च-स्तरीय भाषा मॉडल के क्षेत्र में चीन के ओपन-सोर्स AI आंदोलन के लिए एक महत्वपूर्ण छलांग का संकेत दिया। इस अप्रत्याशित चुनौती ने संयुक्त राज्य अमेरिका (United States) और चीन के वैश्विक AI नेताओं को अपनी पहलों को तेज करने के लिए प्रेरित किया है, जिससे प्रौद्योगिकी और बाजार स्थिति दोनों में उनकी रणनीतियों का पता चलता है। इसने DeepSeek-R1 मॉडल के आसपास एक AI दौड़ शुरू कर दी है।
आइए जांच करें कि AI क्षेत्र के प्रमुख खिलाड़ियों - Meta, Google, OpenAI, Anthropic, Alibaba और Baidu - ने इस नई प्रतिस्पर्धा पर कैसे प्रतिक्रिया दी है।
Meta: LLaMA 4 के साथ स्केल और दक्षता का लाभ उठाना
Meta, ओपन-सोर्स मॉडल समुदाय में एक अग्रणी, ने LLaMA 4 को पेश करके DeepSeek R1 पर प्रतिक्रिया दी। अप्रैल 2025 में, Meta ने LLaMA 4 लॉन्च किया, जो आज तक का सबसे शक्तिशाली मॉडल है, जो Cloudflare जैसे प्लेटफार्मों के माध्यम से API एक्सेस प्रदान करता है। LLaMA 4 Mixture-of-Experts (MoE) आर्किटेक्चर का उपयोग करता है, जो मॉडल को उप-मॉडल में विभाजित करता है और प्रत्येक inference के दौरान उनमें से केवल एक अंश को सक्रिय करता है। यह डिज़ाइन बड़े पैमाने के मापदंडों को inference दक्षता के साथ संतुलित करता है।
LLaMA 4 श्रृंखला में कई उप-मॉडल शामिल हैं, जिनमें “Scout” भी शामिल है, जिसमें 109 बिलियन कुल पैरामीटर और केवल 17 बिलियन सक्रिय पैरामीटर हैं, जिससे यह एक ही H100 कार्ड पर चल सकता है। “Maverick” मॉडल में 400 बिलियन कुल पैरामीटर (128 विशेषज्ञ) हैं, लेकिन फिर भी केवल 17 बिलियन सक्रिय पैरामीटर हैं, जिसके लिए DGX क्लस्टर की आवश्यकता होती है। यह डिज़ाइन LLaMA 4 को 10 मिलियन टोकन तक के संदर्भ विंडो (context windows) का समर्थन करने में सक्षम बनाता है, जिससे यह इस क्षमता की पेशकश करने वाले पहले ओपन-सोर्स मॉडलों में से एक बन जाता है। यह लंबी दस्तावेज़ों को सारांशित करने और बड़ी कोड रिपॉजिटरी का विश्लेषण करने के लिए विशेष रूप से उपयोगी है।
LLaMA 4 अपनी MoE आर्किटेक्चर के लिए धन्यवाद, तेजी से प्रतिक्रिया समय बनाए रखता है और छवियों, ऑडियो और वीडियो के लिए मल्टीमॉडल इनपुट का समर्थन करता है। Meta ने दक्षता की एक रणनीति चुनी है, अपनी मल्टीमॉडल क्षमताओं को मजबूत कर रहा है और अपने संचालन को सुव्यवस्थित कर रहा है, ताकि ओपन-सोर्स क्षेत्र में अपनी स्थिति को मजबूत किया जा सके, जबकि DeepSeek inference क्षमताओं पर ध्यान केंद्रित कर रहा है।
Google: स्वायत्त बुद्धिमान एजेंटों की ओर Gemini का विकास
OpenAI और DeepSeek के संयुक्त दबाव का सामना करते हुए, Google ने तकनीकी नवाचार की रणनीति को चुना है। फरवरी 2025 में, Google ने Gemini 2.0 श्रृंखला पेश की, जिसमें Flash, Pro और Lite संस्करण शामिल थे, जो “बुद्धिमान एजेंट” क्षमताओं की ओर एक कदम का संकेत देते हैं।
Gemini 2.0 की एजेंट क्षमताएं एक महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करती हैं। मॉडल कई तौर-तरीकों को समझ सकता है और सक्रिय रूप से खोज इंजन, कोड सैंडबॉक्स और वेब ब्राउज़िंग का उपयोग कर सकता है। Google का प्रोजेक्ट Mariner AI-संचालित Chrome ब्राउज़र संचालन की अनुमति देता है, जिससे AI फॉर्म भर सकता है और बटन पर क्लिक कर सकता है।
Google ने Agent2Agent प्रोटोकॉल भी पेश किया है, जो विभिन्न बुद्धिमान एजेंटों को संवाद करने और एक साथ काम करने की अनुमति देता है, ताकि इसके एजेंट पारिस्थितिकी तंत्र का समर्थन किया जा सके। इसके अतिरिक्त, इसने Agent Garden बनाया है, जो तीसरे पक्ष के डेवलपर्स को भाग लेने के लिए प्रोत्साहित करने के लिए एक उपकरण और विकास किट है।
Google DeepSeek और OpenAI के साथ पैरामीटर दौड़ पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय, AI के उपकरण-आधारित और स्वायत्त क्षमताओं की ओर विकसित होने के साथ बुद्धिमान एजेंट सहयोग पर ध्यान केंद्रित करके अगले युग के मूल परिदृश्यों को फिर से परिभाषित कर रहा है। Gemini का विकास एक रणनीतिक बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है न कि केवल एक मॉडल अपग्रेड का।
OpenAI: विश्वसनीयता और नेतृत्व के लिए मॉडल को दोहराना और पारिस्थितिक तंत्र को एकीकृत करना
OpenAI ने DeepSeek R1 की प्रतिक्रिया में अपने मॉडल पुनरावृत्तियों और उत्पाद परिनियोजनों को तेज किया है। फरवरी 2025 में, OpenAI ने GPT-4.5 लॉन्च किया, जो GPT-4 का एक अंतरिम संस्करण है, जो तार्किक स्थिरता और तथ्यात्मक सटीकता में सुधार करता है, जबकि GPT-5 के लिए भी मार्ग प्रशस्त करता है।
GPT-4.5 को अंतिम प्रमुख मॉडल माना जाता है जिसमें चेन-ऑफ-थॉट तर्क शामिल नहीं है। GPT-5 प्रयोगात्मक तर्क मॉडल o3-mini और GPT श्रृंखला की विशेषताओं को मिलाकर एक एकीकृत “सामान्य संज्ञानात्मक मॉडल” बनाएगा। OpenAI ने यह भी कहा है कि GPT-5 में अत्यधिक समायोज्य बुद्धिमत्ता स्तर और उपकरण उपयोग क्षमताएं होंगी।
OpenAI ने ChatGPT के मुफ्त उपयोगकर्ताओं को GPT-5 के मूल संस्करण का उपयोग करने की अनुमति देने का फैसला किया, जबकि भुगतान किए गए उपयोगकर्ताओं को ओपन-सोर्स विकल्पों पर स्विच करने वाले उपयोगकर्ताओं के जोखिम को कम करने के लिए अधिक उन्नत सुविधाओं तक पहुंच प्राप्त होगी। इस रणनीति का उद्देश्य व्यापक कवरेज के साथ उपयोगकर्ताओं को जोड़े रखना है।
OpenAI क्षमताओं को भी एकीकृत कर रहा है जैसे कि प्लगइन्स, ब्राउज़र और कोड निष्पादक GPT कोर मॉडल में, उन्हें अलग रखने के बजाय, एक “पूर्ण-विशेषताओं वाला AI” बनाने के लिए। OpenAI व्यवस्थित रूप से बुद्धिमत्ता घनत्व को एकीकृत और बढ़ाकर R1 की चुनौती का जवाब दे रहा है।
Anthropic: मिश्रित तर्क और थिंकिंग बजट के साथ मजबूत बुद्धिमत्ता को गहरा करना
Anthropic ने फरवरी 2025 में Claude 3.7 Sonnet पेश किया, जो “मिश्रित तर्क” और “थिंकिंग बजट” पर केंद्रित है। उपयोगकर्ता त्वरित प्रतिक्रियाओं के लिए “मानक मोड” चुन सकते हैं या गहरे, चरण-दर-चरण सोचने के लिए “विस्तारित मोड” सक्षम कर सकते हैं।
यह विधि “अधिक सोचने” के समान है जब लोगों को कठिन कार्यों का सामना करना पड़ता है, क्योंकि यह AI को सटीकता में सुधार के लिए तर्क करने में अधिक समय लेने की अनुमति देता है। Anthropic उपयोगकर्ताओं को तर्क गहराई और कॉलिंग लागत को संतुलित करने के लिए “सोचने का समय” निर्धारित करने की भी अनुमति देता है।
Claude 3.7 अपने पूर्ववर्ती, 3.5 से अधिक चुनौतीपूर्ण कार्यों जैसे प्रोग्रामिंग और तर्क में बेहतर प्रदर्शन करता है, और उद्योग के कुछ मॉडलों में से एक है जो तर्क प्रक्रिया की पारदर्शिता पर ध्यान केंद्रित करता है। इसकी कोड क्षमताओं ने हाल के मूल्यांकनों में 70.3% सटीकता दर भी हासिल की।
Claude 3.7 “नियंत्रणीय बुद्धिमत्ता” के प्रति Anthropic की प्रतिबद्धता को प्रदर्शित करता है, जो पैरामीटर स्टैकिंग का पीछा करने के बजाय व्याख्या योग्य, स्थिर और अनुकूलन योग्य सोच पैटर्न वाले मॉडल बनाने पर ध्यान केंद्रित करता है। Anthropic R1-संचालित “तर्क दौड़” में अपनी गति से लगातार आगे बढ़ रहा है।
Alibaba: Qwen के साथ एक चीनी ओपन-सोर्स पारिस्थितिकी तंत्र का निर्माण
Alibaba के Damo Academy ने DeepSeek R1 जारी होने के ठीक एक सप्ताह बाद अपने Qwen मॉडल परिवार को जल्दी से अपडेट किया, फरवरी 2025 में Qwen 2.5 श्रृंखला और अप्रैल के अंत में नई Qwen 3 श्रृंखला जारी की, जिससे मजबूत उत्पाद जवाबदेही और रणनीतिक दृष्टि का प्रदर्शन हुआ।
Qwen 3 श्रृंखला में 600 मिलियन से 235 बिलियन पैरामीटर तक के मॉडल संस्करण शामिल हैं। यह कम कंप्यूटिंग संसाधनों का उपयोग करते हुए मॉडल प्रदर्शन को बनाए रखने के लिए MoE आर्किटेक्चर का उपयोग करता है। फ्लैगशिप मॉडल, Qwen3-235B-A22B, सक्रियण मापदंडों को अनुकूलित करके परिनियोजन के लिए केवल चार उच्च-प्रदर्शन GPU की आवश्यकता होती है, जिससे व्यवसायों के लिए बड़े मॉडल को लागू करने की बाधा बहुत कम हो जाती है। कई मानक परीक्षणों में, Qwen 3 का समग्र प्रदर्शन शीर्ष अंतर्राष्ट्रीय मॉडलों जैसे DeepSeek R1, OpenAI o1 और Gemini 2.5 Pro से अधिक है।
Alibaba तकनीकी प्रतिस्पर्धात्मकता के अलावा, एक ओपन-सोर्स पारिस्थितिकी तंत्र के निर्माण पर बहुत जोर देता है। Qwen 3 पूरी तरह से Apache 2.0 लाइसेंस के तहत ओपन-सोर्स है, जिसमें ओपन वेट, प्रशिक्षण कोड और परिनियोजन उपकरण हैं, जो बहुभाषी (119 भाषाएं) और मल्टीमॉडल अनुप्रयोगों का समर्थन करते हैं, जिसका लक्ष्य एक मौलिक मॉडल बनाना है जिसका उपयोग और अनुकूलन सीधे वैश्विक डेवलपर्स द्वारा किया जा सकता है।
Alibaba की “प्रौद्योगिकी + पारिस्थितिकी तंत्र” रणनीति DeepSeek की हल्के ब्रेकथ्रू शैली का पूरक है। एक तेजी से पुनरावृत्ति और अग्रणी inference पर जोर देता है, जबकि दूसरा पारिस्थितिकी तंत्र निर्माण और पैमाने और विविधता को संतुलित करने पर जोर देता है। Qwen धीरे-धीरे घरेलू बाजार में ओपन-सोर्स बड़े मॉडलों के “पारिस्थितिकी तंत्र हब” के रूप में खुद को स्थापित कर रहा है, DeepSeek के कारण होने वाले उद्योग व्यवधान के लिए एक स्थिर प्रतिक्रिया।
Baidu: ERNIE बॉट के अपग्रेड के साथ मल्टीमॉडल और प्लगइन टूल्स को बढ़ाना
Baidu ने मार्च में अपने फ्लैगशिप मॉडल, ERNIE बॉट को महत्वपूर्ण रूप से अपग्रेड किया, ERNIE बॉट 4.5 और ERNIE X1 को सार्वजनिक परीक्षण के लिए जारी किया। ERNIE X1 को “गहरे सोचने वाले मॉडल” के रूप में रखा गया है, जो AI की जटिल कार्यों को समझने, योजना बनाने और निष्पादित करने की क्षमता को बढ़ाने पर ध्यान केंद्रित करता है।
ERNIE 4.5 Baidu का पहला मूल मल्टीमॉडल बड़ा मॉडल है, जो टेक्स्ट, छवियों, ऑडियो और वीडियो के संयुक्त मॉडलिंग का समर्थन करता है। यह संस्करण मतिभ्रम पीढ़ी को भी काफी कम करता है और कोड समझ और तार्किक तर्क में सुधार करता है, कई चीनी परिदृश्य कार्यों में GPT-4.5 स्तरों को पार करता है।
Baidu एक “AI टूल पारिस्थितिकी तंत्र” का निर्माण कर रहा है जो अधिक उपयोगी है। X1 मॉडल खोज, दस्तावेज़ Q&A, PDF पढ़ना, कोड निष्पादन, छवि पहचान, वेब एक्सेस और व्यावसायिक जानकारी क्वेरी फ़ंक्शन का उपयोग कर सकता है ताकि AI की “व्यावहारिक क्षमता” को वास्तव में महसूस किया जा सके, जो Google Gemini के एजेंट मार्ग को दर्शाता है।
Baidu ने यह भी घोषणा की कि वह जून 2025 के अंत तक ERNIE मॉडल के कुछ मापदंडों को ओपन-सोर्स करेगा और उद्यम-स्तर के ग्राहकों के साथ एप्लिकेशन एकीकरण का और विस्तार करेगा। ERNIE श्रृंखला एक बंद-लूप उत्पाद से एक प्लेटफ़ॉर्म पारिस्थितिकी तंत्र में परिवर्तित हो रही है, जो API और प्लगइन सिस्टम के माध्यम से डेवलपर्स और व्यवसायों को आकर्षित करती है।
ओपन-सोर्स स्थान में R1 और Qwen के साथ सीधे प्रतिस्पर्धा करने के बजाय, Baidu चीनी सामग्री, खोज सेवाओं और ज्ञान ग्राफ़ में अपने गहरे संचय का लाभ उठा रहा है ताकि मॉडल को खोज, कार्यालय और सूचना प्रवाह जैसे उत्पाद परिदृश्यों के साथ गहराई से एकीकृत किया जा सके, जिससे अधिक स्थानीयकृत AI उत्पाद पोर्टफोलियो बनाया जा सके।
संक्षेप में, DeepSeek R1 की रिलीज सिर्फ एक तकनीकी सफलता से कहीं अधिक थी; यह वैश्विक AI क्षेत्र में एक उत्प्रेरक था। इसने दिग्गजों को inference प्रदर्शन में सुधार करने के लिए मजबूर किया है, घरेलू कंपनियों को ओपन सोर्स के लिए प्रतिस्पर्धा करने के लिए प्रोत्साहित किया है, और अमेरिकी कंपनियों को एजेंटों, एकीकरण और मल्टीमॉडल के विकास में तेजी लाने के लिए प्रेरित किया है।
यद्यपि चीनी और अमेरिकी AI दिग्गजों की प्रतिक्रियाएं अलग-अलग हैं, लेकिन उनके लक्ष्य समान हैं: मजबूत, अधिक विश्वसनीय और अधिक लचीले बड़े मॉडल बनाना और प्रौद्योगिकी, पारिस्थितिकी तंत्र और उपयोगकर्ताओं की तिहरी प्रतिस्पर्धा जीतना। यह प्रक्रिया अभी खत्म नहीं हुई है। जैसे-जैसे GPT-5, Gemini 3, Claude 4 और यहां तक कि DeepSeek R2 और Qwen 4 एक के बाद एक जारी किए जाते हैं, वैश्विक AI “सर्पिल उदय” के एक नए चरण में प्रवेश कर रहा है।
उद्यम उपयोगकर्ताओं और डेवलपर्स के लिए, यह प्रतिस्पर्धा अधिक विकल्प, कम लागत और अधिक शक्तिशाली बड़े मॉडल उपकरण लाएगी। वैश्विक AI क्षमताएं अभूतपूर्व गति से फैल रही हैं और लोकतांत्रिक हो रही हैं, और अगली निर्णायक तकनीकी सफलता पहले से ही रास्ते में हो सकती है।