मेटा का हालिया LlamaCon 2025 अपनी AI क्षमता का भव्य प्रदर्शन और तेजी से विकसित हो रहे AI परिदृश्य में अपने नेतृत्व को फिर से स्थापित करने का एक मंच बनने का इरादा था। हालाँकि कार्यक्रम को वॉल स्ट्रीट से कुछ प्रशंसा मिली, लेकिन करीब से देखने पर एक अधिक सूक्ष्म तस्वीर सामने आती है। कई डेवलपर्स सम्मेलन से निराश होकर लौटे, जिससे पता चलता है कि मेटा को अपने प्रतिस्पर्धियों, विशेष रूप से उन्नत तर्क मॉडल के क्षेत्र में, बराबरी करने के लिए अभी भी महत्वपूर्ण प्रयास करने होंगे।
LlamaCon का वादा और वास्तविकता
LlamaCon का समग्र लक्ष्य स्पष्ट था: मेटा का लक्ष्य लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) के अपने Llama परिवार को उन डेवलपर्स के लिए गो-टू समाधान के रूप में स्थापित करना था जो AI इकोसिस्टम में स्वायत्तता और लचीलापन चाहते हैं, जो OpenAI, Microsoft और Google जैसे उद्योग के दिग्गजों द्वारा पेश किए गए क्लोज्ड-सोर्स समाधानों का तेजी से प्रभुत्व है। मेटा ने Llama को अनुकूलन योग्य AI अनुप्रयोगों की दुनिया को अनलॉक करने की कुंजी के रूप में परिकल्पित किया, जिससे डेवलपर्स अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं और उपयोग के मामलों के अनुरूप मॉडल तैयार कर सकेंगे।
इस उद्देश्य के लिए, मेटा ने LlamaCon में कई घोषणाएँ कीं, जिनमें एक नए Llama API का लॉन्च भी शामिल है। मेटा के अनुसार, यह API Llama मॉडलों को मौजूदा वर्कफ़्लो में एकीकृत करने को सरल करेगा, जिससे डेवलपर्स को कुछ पंक्तियों के कोड के साथ AI की शक्ति का लाभ उठाने की अनुमति मिलेगी। निर्बाध एकीकरण और उपयोग में आसानी का वादा निस्संदेह आकर्षक था, विशेष रूप से उन डेवलपर्स के लिए जो अपनी AI विकास प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करना चाहते हैं।
इसके अलावा, मेटा ने AI प्रसंस्करण गति को तेज करने के उद्देश्य से विभिन्न कंपनियों के साथ रणनीतिक साझेदारी की घोषणा की। इन सहयोगों का उद्देश्य Llama मॉडलों के प्रदर्शन को अनुकूलित करना था, जिससे वे अधिक कुशल और उत्तरदायी बन सकें। मेटा ने AT&T और अन्य संगठनों के सहयोग से AI-जनित घोटालों के बढ़ते खतरे से निपटने के लिए एक सुरक्षा कार्यक्रम भी शुरू किया। इस पहल ने जिम्मेदार AI विकास के प्रति मेटा की प्रतिबद्धता और तकनीक से जुड़े संभावित जोखिमों की उसकी मान्यता को रेखांकित किया।
आकर्षण को बढ़ाते हुए, मेटा ने दुनिया भर के स्टार्टअप और विश्वविद्यालयों को $1.5 मिलियन के अनुदान का वादा किया जो सक्रिय रूप से Llama मॉडल का उपयोग कर रहे हैं। इस निवेश का उद्देश्य नवाचार को बढ़ावा देना और विभिन्न क्षेत्रों में उपन्यास AI अनुप्रयोगों के विकास को प्रोत्साहित करना था। अगली पीढ़ी के AI डेवलपर्स का समर्थन करके, मेटा ने AI अनुसंधान और विकास के लिए एक प्रमुख मंच के रूप में Llama की स्थिति को मजबूत करने की उम्मीद की।
गायब टुकड़ा: उन्नत तर्क
घोषणाओं और साझेदारियों की सरणी के बावजूद, LlamaCon एक महत्वपूर्ण क्षेत्र में स्पष्ट रूप से गायब था: एक नया तर्क मॉडल जो अन्य कंपनियों की अत्याधुनिक पेशकशों के साथ प्रतिस्पर्धा करने में सक्षम हो। यह अनुपस्थिति विशेष रूप से ध्यान देने योग्य थी, क्योंकि प्रतिस्पर्धियों द्वारा प्रदर्शित AI तर्क क्षमताओं में तेजी से प्रगति हो रही थी, जिसमें चीन से DeepSeek और Alibaba के Qwen जैसे ओपन-सोर्स विकल्प भी शामिल थे।
तर्क मॉडल उन्नत AI अनुप्रयोगों के केंद्र में हैं, जो सिस्टम को जटिल संबंधों को समझने, अनुमान लगाने और सूचित निर्णय लेने में सक्षम बनाते हैं। ये मॉडल प्राकृतिक भाषा को समझने, समस्या-समाधान और रणनीतिक योजना जैसे कार्यों के लिए आवश्यक हैं। एक प्रतिस्पर्धी तर्क मॉडल के बिना, मेटा वास्तव में बुद्धिमान और सक्षम AI सिस्टम विकसित करने की दौड़ में पिछड़ने का जोखिम उठाता है।
यहाँ तक कि मेटा के सीईओ मार्क जुकरबर्ग ने भी इस कमी को स्वीकार किया, यद्यपि चुपचाप। अपने मुख्य भाषण के दौरान, जुकरबर्ग ने ओपन-सोर्स AI के मूल्य पर जोर दिया, जिसमें डेवलपर्स को इष्टतम प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए विभिन्न मॉडलों को ‘मिलाने और मिलाने’ की क्षमता पर प्रकाश डाला गया।
उन्होंने कहा, ‘ओपन सोर्स के आसपास के मूल्य का हिस्सा यह है कि आप मिला सकते हैं और मिला सकते हैं।’ ‘यदि कोई अन्य मॉडल, जैसे DeepSeek, बेहतर है, या यदि Qwen किसी चीज़ में बेहतर है, तो डेवलपर के रूप में, आपके पास विभिन्न मॉडलों से बुद्धि के सर्वोत्तम भागों को लेने की क्षमता है। मुझे लगता है कि ओपन सोर्स मूल रूप से सभी क्लोज्ड सोर्स [मॉडलों] में गुणवत्ता में कैसे पास होता है, इसका हिस्सा है…[यह] एक अजेय शक्ति जैसा महसूस होता है।’
जुकरबर्ग की टिप्पणियों से पता चला कि मेटा ने प्रतिस्पर्धी मॉडलों की ताकत को पहचाना और डेवलपर्स द्वारा उन्हें Llama के साथ एकीकृत करने के विचार के लिए खुला था। हालाँकि, इसका यह भी तात्पर्य है कि Llama, कम से कम फिलहाल के लिए, पूरी तरह से व्यापक समाधान नहीं था और वांछित स्तर की तर्क क्षमताओं को प्राप्त करने के लिए अन्य मॉडलों के साथ संवर्धन की आवश्यकता हो सकती है।
डेवलपर निराशा और ऑनलाइन प्रतिक्रियाएं
LlamaCon में एक नए तर्क मॉडल की कमी डेवलपर समुदाय से नहीं छिपी। कई उपस्थित लोगों और ऑनलाइन पर्यवेक्षकों ने निराशा व्यक्त की, कुछ ने Llama और प्रतिस्पर्धी मॉडलों, विशेष रूप से Qwen 3 के बीच प्रतिकूल तुलना की, जिसे Alibaba ने मेटा के कार्यक्रम से ठीक एक दिन पहले रणनीतिक रूप से जारी किया था।
चिकित्सा AI अनुप्रयोगों पर काम करने वाले डेवलपर विनीत साई वारिकुंटला ने जुकरबर्ग के मुख्य भाषण के बाद इस भावना को दोहराया। उन्होंने कहा, ‘यह रोमांचक होगा अगर वे Qwen और DeepSeek को हरा रहे होते।’ ‘मुझे लगता है कि वे जल्द ही एक मॉडल लेकर आएंगे। लेकिन अभी उनके पास जो मॉडल है, वह बराबर होना चाहिए—‘ उन्होंने रुककर पुनर्विचार किया, ‘Qwen सामान्य उपयोग के मामलों और तर्क में उनसे आगे है, बहुत आगे है।’
LlamaCon पर ऑनलाइन प्रतिक्रिया ने इस निराशा को प्रतिबिंबित किया। विभिन्न मंचों और सोशल मीडिया प्लेटफार्मों पर उपयोगकर्ताओं ने तर्क क्षमताओं में Llama की कथित відставання के बारे में अपनी चिंता व्यक्त की।
एक उपयोगकर्ता ने लिखा, ‘हे भगवान। Llama प्रतिस्पर्धी रूप से अच्छे ओपन सोर्स से इतनी दूर दौड़ में चला गया है कि मुझे लगने लगा है कि Qwen और DeepSeek इसे अपने रियर व्यू मिरर में भी नहीं देख सकते हैं।’ इस टिप्पणी ने एक बढ़ती हुई भावना को दर्शाया कि Llama ने अपनी प्रतिस्पर्धी बढ़त खो दी है और AI क्षेत्र में तेजी से हो रही प्रगति के साथ तालमेल बिठाने के लिए संघर्ष कर रहा है।
दूसरों ने बहस की कि क्या मेटा ने शुरू में LlamaCon में एक तर्क मॉडल जारी करने की योजना बनाई थी, लेकिन अंततः Qwen के प्रभावशाली प्रदर्शन को देखने के बाद पीछे हटने का फैसला किया। इस अटकलों ने इस धारणा को और हवा दी कि मेटा तर्क डोमेन में कैच-अप खेल रहा है।
हैकर न्यूज पर, कुछ ने API सेवाओं और साझेदारियों पर कार्यक्रम के जोर की आलोचना करते हुए तर्क दिया कि इसने मॉडल सुधार के अधिक मौलिक मुद्दे से ध्यान हटा दिया। एक उपयोगकर्ता ने घटना को ‘सुपर शैलो’ के रूप में वर्णित किया, यह सुझाव देते हुए कि इसमें पदार्थ की कमी है और यह डेवलपर समुदाय की मूल चिंताओं को दूर करने में विफल रहा है।
थ्रेड्स पर एक अन्य उपयोगकर्ता ने संक्षिप्त रूप से कार्यक्रम को ‘किंडा मिड’ के रूप में अभिव्यक्त किया, जो निराशाजनक या औसत दर्जे का के लिए एक बोलचाल का शब्द है। इस स्पष्ट मूल्यांकन ने निराशा और अधूरी उम्मीदों की समग्र भावना को कैद कर लिया जो LlamaCon के आसपास की अधिकांश ऑनलाइन चर्चा में व्याप्त थी।
वॉल स्ट्रीट का आशावादी दृष्टिकोण
कई डेवलपर्स से गुनगुनी प्रतिक्रिया के बावजूद, LlamaCon वॉल स्ट्रीट के उन विश्लेषकों से प्रशंसा बटोरने में कामयाब रहा जो मेटा की AI रणनीति को बारीकी से ट्रैक करते हैं। इन विश्लेषकों ने इस कार्यक्रम को AI के प्रति मेटा की प्रतिबद्धता और भविष्य में महत्वपूर्ण राजस्व उत्पन्न करने की इसकी क्षमता का सकारात्मक संकेत माना।
फॉरेस्टर के माइक प्रोउल्क्स ने कहा, ‘LlamaCon मेटा की AI के साथ महत्वाकांक्षाओं और सफलताओं का एक विशाल प्रदर्शन था।’ यह कथन इस दृष्टिकोण को दर्शाता है कि AI में मेटा का निवेश फलित हो रहा है और कंपनी AI समाधानों की बढ़ती मांग का लाभ उठाने के लिए अच्छी स्थिति में है।
जेफ़रीज़ के विश्लेषक ब्रेंट थिल ने कार्यक्रम में मेटा की घोषणा को ‘हाइपरस्केलर’ बनने की दिशा में ‘एक बड़ा कदम आगे’ बताया, यह शब्द बड़े क्लाउड सेवा प्रदाताओं का वर्णन करने के लिए इस्तेमाल किया जाता है जो व्यवसायों को कंप्यूटिंग संसाधन और बुनियादी ढांचा प्रदान करते हैं। थिल का आकलन बताता है कि मेटा AI स्पेस में अग्रणी क्लाउड प्रदाताओं के साथ प्रतिस्पर्धा करने के लिए आवश्यक बुनियादी ढांचे और क्षमताओं के निर्माण में महत्वपूर्ण प्रगति कर रहा है।
LlamaCon पर वॉल स्ट्रीट का सकारात्मक दृष्टिकोण संभवतः तर्क मॉडल जैसे विशिष्ट क्षेत्रों में तत्काल कमियों के बजाय मेटा के AI निवेशों की दीर्घकालिक क्षमता पर ध्यान केंद्रित करने से उपजा है। विश्लेषक इन कमियों को अभी के लिए अनदेखा करने को तैयार हो सकते हैं, यह मानते हुए कि मेटा अंततः उन्हें संबोधित करेगा और AI बाजार में एक प्रमुख खिलाड़ी के रूप में उभरेगा।
Llama उपयोगकर्ताओं का परिप्रेक्ष्य
जबकि कुछ डेवलपर्स ने LlamaCon से निराशा व्यक्त की, अन्य जो पहले से ही Llama मॉडल का उपयोग कर रहे हैं, वे तकनीक के लाभों के बारे में अधिक उत्साही थे। इन उपयोगकर्ताओं ने Llama की गति, लागत-प्रभावशीलता और लचीलेपन को प्रमुख लाभों के रूप में उजागर किया जो इसे उनके AI विकास प्रयासों के लिए एक मूल्यवान उपकरण बनाते हैं।
Tavus के येवहेनी पेट्रेनको के लिए, एक कंपनी जो AI-संचालित संवादी वीडियो बनाती है, Llama की गति एक महत्वपूर्ण कारक थी। कार्यक्रम के बाद उन्होंने कहा, ‘हम वास्तव में बहुत कम विलंबता, जैसे बहुत तेजी से प्रतिक्रिया की परवाह करते हैं, और Llama हमें अन्य LLMs का उपयोग करने में मदद करता है।’ पेट्रेनको की टिप्पणियाँ वास्तविक समय के AI अनुप्रयोगों में गति और प्रतिक्रियाशीलता के महत्व को रेखांकित करती हैं और इस क्षेत्र में Llama की क्षमता को उजागर करती हैं।
WriteSea के CTO हंजला रेमी, एक AI-संचालित कैरियर सेवा प्लेटफ़ॉर्म जो नौकरी चाहने वालों को रिज्यूमे तैयार करने और साक्षात्कार का अभ्यास करने में मदद करता है, ने Llama की लागत-प्रभावशीलता पर प्रकाश डाला। उन्होंने कहा, ‘हमारे लिए लागत बहुत बड़ी है।’ ‘हम एक स्टार्टअप हैं, इसलिए खर्चों को नियंत्रित करना वास्तव में महत्वपूर्ण है। अगर हम क्लोज्ड सोर्स के साथ जाते हैं, तो हम लाखों नौकरियों को संसाधित नहीं कर सकते हैं। कोई रास्ता नहीं है।’ रेमी की टिप्पणी उन महत्वपूर्ण लागत बचत को दर्शाती है जो Llama जैसे ओपन-सोर्स मॉडल का उपयोग करके प्राप्त की जा सकती है, खासकर सीमित बजट वाले स्टार्टअप और छोटे व्यवसायों के लिए।
Llama उपयोगकर्ताओं से इन सकारात्मक प्रशंसापत्रों से पता चलता है कि मॉडल को बाजार में एक जगह मिली है, खासकर उन लोगों के बीच जो गति, लागत-प्रभावशीलता और लचीलेपन को प्राथमिकता देते हैं। हालाँकि, यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि ये उपयोगकर्ता उन्नत तर्क क्षमताओं के बारे में उतने चिंतित नहीं हो सकते हैं जितने कि अधिक परिष्कृत AI अनुप्रयोगों को विकसित करने वाले।
Llama के भविष्य के लिए मेटा की दृष्टि
LlamaCon के दौरान, मार्क जुकरबर्ग ने Llama के भविष्य के लिए अपनी दृष्टि साझा की, जिसमें छोटे, अधिक अनुकूल मॉडलों के महत्व पर जोर दिया गया जो विभिन्न उपकरणों पर चल सकते हैं।
जुकरबर्ग ने समझाया कि Llama 4 को मेटा के पसंदीदा बुनियादी ढांचे — H100 GPU के आसपास डिज़ाइन किया गया था, जिसने इसके आर्किटेक्चर और पैमाने को आकार दिया। हालाँकि, उन्होंने स्वीकार किया कि ‘ओपन सोर्स समुदाय में से बहुत से लोग और भी छोटे मॉडल चाहते हैं।’ डेवलपर्स को ‘विभिन्न आकारों में चीजों की आवश्यकता है,’ उन्होंने कहा।
उन्होंने कहा, ‘मूल रूप से बड़े मॉडलों से आपके पास जो भी बुद्धि है, उसे लेने में सक्षम होना,’ ‘और उन्हें अपनी इच्छानुसार किसी भी फॉर्म फैक्टर में आसवित करना - अपने लैपटॉप, अपने फोन, जो भी चीज है… पर चलाने में सक्षम होना… मेरे लिए, यह सबसे महत्वपूर्ण चीजों में से एक है।’
जुकरबर्ग की दृष्टि बताती है कि मेटा विभिन्न प्रकार के Llama मॉडल विकसित करने के लिए प्रतिबद्ध है जो AI समुदाय की विभिन्न आवश्यकताओं को पूरा कर सकते हैं। इसमें न केवल मांगलिक अनुप्रयोगों के लिए बड़े, शक्तिशाली मॉडल शामिल हैं, बल्कि छोटे, अधिक कुशल मॉडल भी शामिल हैं जो एज डिवाइस और मोबाइल फोन पर चल सकते हैं।
अनुकूलन क्षमता और पहुंच पर ध्यान केंद्रित करके, मेटा AI का लोकतंत्रीकरण करने और डेवलपर्स को उपयोग के मामलों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए AI अनुप्रयोगों का निर्माण करने के लिए सशक्त बनाने की उम्मीद करता है। यह रणनीति संभावित रूप से मेटा को उन कंपनियों पर प्रतिस्पर्धी बढ़त दे सकती है जो मुख्य रूप से बड़े, केंद्रीकृत AI मॉडल विकसित करने पर ध्यान केंद्रित करती हैं।
निष्कर्ष: प्रगति पर एक काम
निष्कर्ष में, LlamaCon 2025 एक बड़ी सफलता नहीं थी, बल्कि घोषणाओं, वादों और अधूरी उम्मीदों का एक मिला-जुला बैग था। हालाँकि इस कार्यक्रम ने AI के प्रति मेटा की प्रतिबद्धता और क्षेत्र में एक नेता बनने की उसकी महत्वाकांक्षा को प्रदर्शित किया, इसने उन चुनौतियों को भी उजागर किया जिनका सामना कंपनी को उद्योग में तेजी से हो रही प्रगति के साथ तालमेल बिठाने में करना पड़ रहा है।
एक नए तर्क मॉडल की कमी कई डेवलपर्स के लिए एक महत्वपूर्ण निराशा थी, जिससे लंबे समय में Llama की प्रतिस्पर्धात्मकता के बारे में चिंताएँ बढ़ गईं। हालाँकि, वॉल स्ट्रीट के विश्लेषक मेटा की AI रणनीति के बारे में आशावादी बने रहे, उन्होंने कंपनी के निवेश की दीर्घकालिक क्षमता पर ध्यान केंद्रित किया।
अंततः, LlamaCon ने एक अनुस्मारक के रूप में काम किया कि मेटा अभी भी एक धुरी के बीच में है, डेवलपर्स को - और शायद खुद को - यह समझाने की कोशिश कर रहा है कि यह न केवल मॉडल बना सकता है, बल्कि AI स्पेस में गति भी बना सकता है। कंपनी की भविष्य की सफलता वर्तमान पेशकशों में कमियों को दूर करने की क्षमता पर निर्भर करेगी, विशेष रूप से तर्क क्षमताओं के क्षेत्र में, और AI के लगातार बदलते परिदृश्य के अनुकूल होने और नवाचार करने के लिए।