OpenAI के मॉडल नामकरण की पहेली

OpenAI, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में एक अग्रणी शक्ति है, जिसने हाल ही में अपनी नई GPT-4.1 मॉडल श्रृंखला का अनावरण किया है, जिसमें प्रभावशाली 1 मिलियन टोकन संदर्भ विंडो और बढ़ी हुई प्रदर्शन क्षमताएं हैं। हालांकि, इन मॉडलों के लिए अपनाई गई नामकरण परंपरा - GPT-4.1, GPT-4.1 मिनी और GPT-4.1 नैनो - ने भ्रम पैदा कर दिया है और OpenAI की समग्र उत्पाद नामकरण रणनीति के बारे में सवाल उठाए हैं।

OpenAI के अनुसार, ये मॉडल कई पहलुओं में GPT-4o से बेहतर हैं। विशेष रूप से, GPT-4.1 विशेष रूप से API के माध्यम से डेवलपर्स के लिए उपलब्ध है, जिससे सामान्य उपयोगकर्ता इसे सीधे ChatGPT इंटरफ़ेस के भीतर अनुभव करने में असमर्थ हैं।

GPT-4.1 श्रृंखला की सबसे खास विशेषता इसकी व्यापक 1 मिलियन टोकन संदर्भ विंडो है, जो इसे लगभग 3,000 पृष्ठों के पाठ को संसाधित करने में सक्षम बनाती है। यह क्षमता Google के Gemini मॉडल के साथ संरेखित है, जो पहले से ही इसी तरह की लंबी-सामग्री प्रसंस्करण कार्यक्षमताओं का समर्थन करता है।

GPT-4.5 की सेवानिवृत्ति और ChatGPT का भविष्य

साथ ही, OpenAI ने API के भीतर GPT-4.5 पूर्वावलोकन मॉडल को बंद करने की घोषणा की। यह संक्रमणकालीन उत्पाद, जिसे फरवरी 2025 में लॉन्च किया गया था और जिसकी पहले आलोचना की गई थी, जुलाई 2025 में सेवानिवृत्त होने वाला है, जिससे डेवलपर्स को तुरंत माइग्रेट करने के लिए कहा गया है। हालांकि, GPT-4.5 अस्थायी रूप से ChatGPT के भीतर सुलभ रहेगा।

नामकरण अराजकता को स्वीकार करना: Sam Altman भी सहमत हैं

OpenAI के उत्पाद नामकरण की बढ़ती जटिलता को CEO Sam Altman ने भी देखा है। फरवरी में, उन्होंने X (पूर्व में ट्विटर) पर स्वीकार किया कि कंपनी की उत्पाद लाइन और नामकरण परंपराएं अत्यधिक जटिल हो गई हैं।

ChatGPT इंटरफ़ेस के भीतर, प्रत्येक मॉडल में अद्वितीय ताकत और सीमाएं हैं, जिनमें छवि प्रसंस्करण या पीढ़ी के लिए समर्थन भी शामिल है। हालांकि, उपयोगकर्ता अक्सर यह समझने के लिए संघर्ष करते हैं कि कौन सा मॉडल किसी विशिष्ट कार्य के लिए सबसे उपयुक्त है।

यहां OpenAI के वर्तमान मॉडल लाइनअप का अवलोकन दिया गया है:

• GPT-4o: वर्तमान ‘मानक’ भाषा मॉडल, जो अपनी व्यापक क्षमताओं और मजबूत समग्र प्रदर्शन के लिए जाना जाता है।

• GPT-4o with search: GPT-4o का एक उन्नत संस्करण जो वास्तविक समय वेब खोज कार्यक्षमता को एकीकृत करता है।

• GPT-4o with deep research: यह संस्करण एक विशेष वास्तुकला का उपयोग करता है जो GPT-4o को कई वेब खोजों का संचालन करने और निष्कर्षों को एक व्यापक रिपोर्ट में संकलित करने में सक्षम बनाता है।

• GPT-4o with scheduled tasks: GPT-4o को विशिष्ट कार्यों (जैसे, वेब खोज) को नियमित रूप से करने और उपयोगकर्ताओं को समय-समय पर अपडेट प्रदान करने की अनुमति देता है।

• o1: OpenAI का ‘सिमुलेटेड रीजनिंग (SR)’ मॉडल ‘चरण-दर-चरण सोच’ दृष्टिकोण को समस्या-समाधान के लिए सक्रिय रूप से नियोजित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह तार्किक तर्क और गणितीय कार्यों में उत्कृष्टता प्राप्त करता है लेकिन लेखन या रचनात्मक अभिव्यक्ति में कम पड़ता है।

• o3-mini: अप्रकाशित ‘o3’ मॉडल का एक लघु, त्वरित संस्करण। यह o1 का उत्तराधिकारी है लेकिन ट्रेडमार्क मुद्दों के कारण ‘o2’ नामकरण को छोड़ देता है।

• o3-mini-high: o3-mini का एक उन्नत संस्करण, जो अधिक गहन तर्क लेकिन धीमी प्रदर्शन प्रदान करता है।

• o1 pro mode: OpenAI द्वारा वर्तमान में पेश किया गया सबसे शक्तिशाली सिमुलेटेड रीजनिंग मॉडल। यह सबसे पूर्ण तर्क और तर्क क्षमताएं प्रदान करता है, यद्यपि धीमी गति से। यह मोड विशेष रूप से सशुल्क प्रो खाता उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध है।

• GPT-4o mini: मूल GPT-4o का एक हल्का संस्करण, जो मुफ्त उपयोगकर्ताओं के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो तेज गति और कम लागत प्रदान करता है। OpenAI विशिष्ट त्वरित आवश्यकताओं के साथ संगतता बनाए रखने के लिए इस संस्करण को बरकरार रखता है।

• GPT-4: मूल GPT-4 मॉडल 2023 में लॉन्च किया गया, जिसे अब पुरानी पीढ़ी माना जाता है।

• Advanced Voice Mode: एक GPT-4o संस्करण जिसे विशेष रूप से वॉयस इंटरैक्शन के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो रीयल-टाइम वॉयस इनपुट और आउटपुट का समर्थन करता है।

ChatGPT में अब GPT-4o, GPT-4o मिनी, o1-pro, o3-mini, GPT-4 और GPT-4.5 सहित मॉडलों की एक विविध श्रेणी है, जिनमें से प्रत्येक में सूक्ष्म अंतर हैं जो अक्सर उपयोगकर्ताओं को भ्रमित करते हैं।

Altman ने कहा कि कंपनी GPT और o श्रृंखला को GPT-5 के तहत समेकित करने की योजना बना रही है। हालांकि, GPT-4.1 की शुरूआत इस ‘ब्रांड कंसोलिडेशन’ उद्देश्य का खंडन करती हुई प्रतीत होती है, जो एक अस्थायी, संक्रमणकालीन मॉडल की तरह अधिक दिखाई देती है जो रिलीज की गारंटी देता है लेकिन इसका महत्वपूर्ण प्रभाव नहीं है।

GPT-4.1 बनाम GPT-4.5: एक प्रासंगिक तुलना

जबकि GPT-4.1 कुछ पहलुओं में GPT-4.5 से बेहतर है, जैसे कि SWE-bench सत्यापित कोड परीक्षण (54.6% बनाम 38.0%), GPT-4.5 अकादमिक ज्ञान परीक्षण, निर्देश समझ और छवि से संबंधित कार्यों में एक बढ़त बरकरार रखता है। OpenAI का कहना है कि GPT-4.1, सार्वभौमिक रूप से बेहतर नहीं होने के बावजूद, तेज गति और कम लागत के साथ एक ‘पर्याप्त अच्छा’ व्यावहारिक परिणाम प्रदान करता है।

GPT-4.5 में पर्याप्त परिचालन लागत लगती है, जिसमें प्रति मिलियन इनपुट टोकन पर $75 (लगभग NT$2,430) और प्रति मिलियन आउटपुट टोकन पर $150 (लगभग NT$4,860) का शुल्क लगता है। इसके विपरीत, GPT-4.1 काफी अधिक किफायती है, जिसमें इनपुट की लागत $2 (लगभग NT$65) और आउटपुट की लागत $8 (लगभग NT$260) है।

मिनी और नैनो संस्करण और भी अधिक किफायती हैं:

• GPT-4.1 मिनी: इनपुट $0.40 (लगभग NT$13), आउटपुट $1.60 (लगभग NT$52)

• GPT-4.1 नैनो: इनपुट $0.10 (लगभग NT$3), आउटपुट $0.40 (लगभग NT$13)

GPT-4.1 ChatGPT उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध क्यों नहीं है

OpenAI का कहना है कि GPT-4.1 जैसे अनुसंधान मॉडल से सुधार ChatGPT द्वारा उपयोग किए जाने वाले GPT-4o संस्करण में ‘धीरे-धीरे एकीकृत’ किए जाएंगे, यह सुनिश्चित करते हुए कि ChatGPT लगातार अपडेट रहे। इसका तात्पर्य है कि ChatGPT गतिशील रूप से विकसित हो रहे, एकीकृत मॉडल पर काम करता है, जबकि API का उपयोग करने वाले डेवलपर उन विशिष्ट मॉडल संस्करणों का सटीक चयन कर सकते हैं जो उनकी आवश्यकताओं को पूरा करते हैं।

यह दृष्टिकोण एक दोहरी-ट्रैक रणनीति बनाता है: ChatGPT उपयोगकर्ता एक एकीकृत लेकिन कुछ हद तक अस्पष्ट अनुभव का अनुभव करते हैं, जबकि डेवलपर्स अधिक दानेदार, स्पष्ट रूप से परिभाषित विकल्पों का आनंद लेते हैं।

हालांकि, नामकरण भ्रम बना रहता है, जिससे यह सवाल उठता है: OpenAI ने अपनी नामकरण चुनौतियों को हल करने के लिए ChatGPT का लाभ उठाने पर विचार क्यों नहीं किया है?

आधुनिक भाषा मॉडल में संदर्भ विंडो आकार की जटिलताएं

किसी भाषा मॉडल की संदर्भ विंडो पाठ की वह मात्रा है जिसे मॉडल प्रतिक्रिया उत्पन्न करते समय एक साथ विचार कर सकता है। यह मॉडल की अल्पकालिक स्मृति की तरह है। एक बड़ी संदर्भ विंडो मॉडल को पाठ के भीतर अधिक जटिल और सूक्ष्म संबंधों को समझने की अनुमति देती है, जिससे अधिक सुसंगत, प्रासंगिक और सटीक आउटपुट होते हैं।

GPT-4.1 की 1 मिलियन टोकन संदर्भ विंडो के मामले में, यह विशाल क्षमता मॉडल को लगभग 3,000 पृष्ठों के पाठ से जानकारी बनाए रखने और संसाधित करने में सक्षम बनाती है। यह संदर्भ की गहरी समझ की अनुमति देता है, जिससे उन प्रतिक्रियाओं का उत्पादन संभव हो पाता है जो इनपुट के समग्र अर्थ और इरादे के साथ अधिक संरेखित होती हैं।

टोकन गणना का महत्व

टोकन मूल इकाइयाँ हैं जिनका उपयोग एक भाषा मॉडल पाठ को संसाधित करने के लिए करता है। वे अलग-अलग शब्द, शब्दों के भाग या यहां तक कि विराम चिह्न भी हो सकते हैं। एक मॉडल जितने अधिक टोकन को संभाल सकता है, उतनी ही अधिक जानकारी को वह संसाधित कर सकता है, जिससे बेहतर समझ और अधिक सटीक आउटपुट होते हैं।

एक 1 मिलियन टोकन संदर्भ विंडो एक महत्वपूर्ण प्रगति है, जो जटिल और लंबी-फॉर्म सामग्री को संभालने के लिए भाषा मॉडल की क्षमता में एक महत्वपूर्ण छलांग का प्रतिनिधित्व करती है। यह क्षमता अनुप्रयोगों के लिए नई संभावनाएं खोलती है जैसे:

• लंबी-फॉर्म सामग्री निर्माण: किताबें, स्क्रिप्ट और अन्य लंबी दस्तावेज लिखना।
• जटिल डेटा विश्लेषण: बड़े डेटासेट को संसाधित करना और उनका विश्लेषण करना।
• बेहतर ग्राहक सहायता: जटिल ग्राहक पूछताछ को संभालना और व्यक्तिगत सहायता प्रदान करना।
• बेहतर अनुसंधान क्षमताएं: गहराई से अनुसंधान और विश्लेषण करना।

मॉडल अपनाने पर लागत-प्रभावशीलता का प्रभाव

किसी भाषा मॉडल का उपयोग करने की लागत एक महत्वपूर्ण कारक है जो उसके अपनाने को प्रभावित करता है। लागत जितनी अधिक होगी, उसका उपयोग उतना ही अधिक प्रतिबंधात्मक हो जाएगा। GPT-4.5 की तुलना में GPT-4.1 की कम लागत इसे डेवलपर्स और व्यवसायों के लिए AI को अपनी कार्यप्रवाह में एकीकृत करने के लिए एक अधिक आकर्षक विकल्प बनाती है।

GPT-4.1 श्रृंखला की स्तरित मूल्य निर्धारण संरचना, जिसमें मिनी और नैनो संस्करण और भी कम लागत प्रदान करते हैं, AI को उपयोगकर्ताओं और अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए सुलभ बनाती है। यह बढ़ी हुई पहुंच AI के अपनाने को गति दे सकती है और विभिन्न उद्योगों में नवाचार को बढ़ावा दे सकती है।

मॉडल चयन की जटिलताओं को नेविगेट करना

OpenAI से उपलब्ध मॉडलों की प्रचुरता उपयोगकर्ताओं के लिए भारी पड़ सकती है। किसी विशेष कार्य के लिए किसका उपयोग करना है, इसके बारे में सूचित निर्णय लेने के लिए प्रत्येक मॉडल की विशिष्ट ताकत और सीमाओं को समझना आवश्यक है।

किसी मॉडल का चयन करते समय विचार करने योग्य कारकों में शामिल हैं:

• संदर्भ विंडो आकार: वह पाठ की मात्रा जिसे मॉडल एक साथ संसाधित कर सकता है।
• लागत: प्रति टोकन मूल्य।
• प्रदर्शन: मॉडल की सटीकता और गति।
• विशिष्ट क्षमताएं: क्या मॉडल छवि प्रसंस्करण या रीयल-टाइम खोज जैसी सुविधाओं का समर्थन करता है।

उपयोगकर्ता अनुभव का महत्व

अंततः, किसी भाषा मॉडल की सफलता उसके उपयोगकर्ता अनुभव पर निर्भर करती है। एक मॉडल जिसे उपयोग करना या समझना मुश्किल है, उसे अपनाने की संभावना नहीं है, चाहे उसकी तकनीकी क्षमताएं कुछ भी हों। नामकरण भ्रम के OpenAI की स्वीकृति और GPT और o श्रृंखला को समेकित करने की उसकी योजनाएं सही दिशा में कदम हैं।

मॉडल चयन प्रक्रिया को सरल बनाना और विशिष्ट कार्यों के लिए कौन सा मॉडल सबसे उपयुक्त है, इस पर स्पष्ट मार्गदर्शन प्रदान करना अपनाने को चलाने और OpenAI की पेशकशों के मूल्य को अधिकतम करने के लिए महत्वपूर्ण होगा। एक सुव्यवस्थित और सहज उपयोगकर्ता अनुभव उपयोगकर्ताओं को AI की शक्ति को प्रभावी ढंग से और कुशलता से लाभ उठाने के लिए सशक्त करेगा।

भविष्य की दिशाएं: नामकरण दुविधा को संबोधित करना

विभिन्न मॉडलों के आसपास नामकरण जटिलता की OpenAI की स्वीकृति एक आशाजनक संकेत है। GPT और o श्रृंखला को GPT-5 के तहत समेकित करने का इरादा उत्पाद लाइनअप को सरल बनाने और उपयोगकर्ता भ्रम को कम करने के लिए एक संभावित समाधान का प्रतिनिधित्व करता है।

हालांकि, इस नियोजित समेकन के बीच GPT-4.1 की शुरूआत वर्तमान नामकरण रणनीति की दीर्घकालिक व्यवहार्यता के बारे में चिंताएं बढ़ाती है। OpenAI को सावधानीपूर्वक विचार करना चाहिए कि वह उपयोगकर्ताओं को अपनी मॉडल पेशकशों को कैसे संप्रेषित करता है और यह सुनिश्चित करता है कि नामकरण परंपराएं स्पष्ट, सुसंगत और सहज हैं।

वैकल्पिक नामकरण रणनीतियों की खोज

कई वैकल्पिक नामकरण रणनीतियाँ संभावित रूप से OpenAI द्वारा सामना की जाने वाली चुनौतियों का समाधान कर सकती हैं:

• फ़ीचर-आधारित नामकरण: मॉडलों को उनकी प्राथमिक विशेषताओं या क्षमताओं के आधार पर नाम दिया जा सकता है। उदाहरण के लिए, उन्नत छवि प्रसंस्करण क्षमताओं वाले मॉडल को ‘GPT-Image’ या ‘Vision-Pro’ नाम दिया जा सकता है।
• प्रदर्शन-आधारित नामकरण: मॉडलों को उनके प्रदर्शन मेट्रिक्स के आधार पर नाम दिया जा सकता है। उदाहरण के लिए, उच्च सटीकता स्कोर वाले मॉडल को ‘GPT-Elite’ या ‘Precision-Max’ नाम दिया जा सकता है।
• उपयोगकर्ता-केंद्रित नामकरण: मॉडलों को उनके लक्षित दर्शकों या उपयोग के मामले के आधार पर नाम दिया जा सकता है। उदाहरण के लिए, ग्राहक सहायता के लिए डिज़ाइन किए गए मॉडल को ‘Help-Bot’ या ‘Service-AI’ नाम दिया जा सकता है।
• संस्करण-आधारित नामकरण: मॉडलों को एक साधारण संस्करण प्रणाली का उपयोग करके नाम दिया जा सकता है, जैसे ‘GPT-V1’, ‘GPT-V2’, और इसी तरह। यह दृष्टिकोण मॉडल अपडेट और सुधारों को ट्रैक करने का एक स्पष्ट और सुसंगत तरीका प्रदान करेगा।

आगे का रास्ता: स्पष्टता के लिए एक आह्वान

भाषा मॉडल का विकसित परिदृश्य अवसर और चुनौतियां दोनों प्रस्तुत करता है। नवाचार के प्रति OpenAI की प्रतिबद्धता सराहनीय है, लेकिन इसे उपयोगकर्ता अनुभव को भी प्राथमिकता देनी चाहिए और यह सुनिश्चित करना चाहिए कि इसकी पेशकशें सुलभ और समझने में आसान हैं।

नामकरण भ्रम को संबोधित करना अपनाने को चलाने, नवाचार को बढ़ावा देने और विभिन्न उद्योगों में उपयोगकर्ताओं के लिए AI के मूल्य को अधिकतम करने के लिए महत्वपूर्ण है। नामकरण परंपराओं को परिष्कृत करने में OpenAI के अगले चरणों को AI समुदाय द्वारा बारीकी से देखा जाएगा और निस्संदेह भाषा मॉडल पहुंच और उपयोगिता के भविष्य को आकार देगा।