आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस: नए मॉडल और रणनीतियाँ

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की दुनिया कभी सांस लेती हुई नहीं लगती। शायद ही कोई हफ्ता ऐसा बीतता हो जब महत्वपूर्ण घोषणाएं न हों जो उद्योग के भीतर बढ़ी हुई क्षमताओं, नए अनुप्रयोगों, या रणनीतिक पुनर्संरेखण का वादा करती हों। हाल ही में, स्थापित तकनीकी दिग्गजों से लेकर महत्वाकांक्षी स्टार्टअप्स तक, कई प्रमुख खिलाड़ियों ने ऐसे विकासों का अनावरण किया जो AI डोमेन के भीतर तेजी से विकास और बढ़ती विशेषज्ञता को रेखांकित करते हैं। इन प्रगतियों में बड़े भाषा मॉडल में बढ़ी हुई तर्क क्षमताएं, मल्टीमॉडल और कॉम्पैक्ट AI का उदय, एजेंटिक सिस्टम का केंद्रित विकास, और परिनियोजन विकल्पों को व्यापक बनाने के उद्देश्य से अभिनव हार्डवेयर साझेदारी शामिल हैं। इन व्यक्तिगत चालों को समझने से हमारे भविष्य को आकार देने वाली व्यापक प्रतिस्पर्धी और तकनीकी धाराओं की एक स्पष्ट तस्वीर मिलती है।

Google का लक्ष्य Gemini 2.5 के साथ ऊंचा: ‘सोचने वाले मॉडल’ का युग?

AI क्षेत्र में एक बारहमासी दिग्गज, Google ने हाल ही में Gemini 2.5 की घोषणा के साथ एक नई चुनौती पेश की है। कंपनी के अब तक के ‘सबसे बुद्धिमान AI मॉडल’ के रूप में साहसपूर्वक प्रस्तुत, यह रिलीज़ अधिक परिष्कृत AI तर्क की ओर Google के निरंतर जोर का संकेत देती है। शुरुआती रोलआउट में Gemini 2.5 Pro Experimental शामिल है, जिसे जटिल चुनौतियों से निपटने के लिए अग्रणी बताया गया है। Google के अनुसार, जो बात इस पुनरावृत्ति को अलग करती है, वह है इसका ‘सोचने वाला मॉडल’ होना। यह दिलचस्प पदनाम उन मॉडलों से प्रस्थान का सुझाव देता है जो मुख्य रूप से जानकारी प्राप्त करते हैं और संश्लेषित करते हैं, उन प्रणालियों की ओर जो अधिक गहन विश्लेषणात्मक प्रक्रियाओं में सक्षम हैं।

इन ‘सोचने वाले मॉडलों’ के पीछे का मुख्य विचार, Gemini 2.0 Flash Thinking जैसे पहले के संस्करणों में पेश की गई अवधारणाओं पर आधारित है, जिसमें AI प्रतिक्रिया उत्पन्न करने से पहले एक प्रकार के आंतरिक विचार-विमर्श या तर्क अनुक्रम का कार्य करता है। इसका तात्पर्य समस्या-समाधान के लिए एक अधिक संरचित दृष्टिकोण है, जो संभावित रूप से मानव संज्ञानात्मक चरणों को अधिक बारीकी से दर्शाता है। Google इस बढ़ी हुई क्षमता का श्रेय बेहतर मूलभूत मॉडल आर्किटेक्चर और उन्नत पोस्ट-ट्रेनिंग रिफाइनमेंट तकनीकों के संयोजन को देता है। इन तकनीकों में reinforcement learning (सुदृढीकरण सीखना) शामिल है, जहां मॉडल फीडबैक से सीखता है, और chain-of-thought prompting (विचार-श्रृंखला प्रॉम्प्टिंग), एक विधि जो AI को जटिल समस्याओं को मध्यवर्ती चरणों में तोड़ने के लिए प्रोत्साहित करती है, जिससे इसके तर्क प्रक्रिया की पारदर्शिता और सटीकता में सुधार होता है।

प्रारंभिक प्रदर्शन मेट्रिक्स आशाजनक प्रतीत होते हैं। Google ने इस बात पर प्रकाश डाला कि Gemini 2.5 Pro Experimental पहले ही Chatbot Arena रैंकिंग में शीर्ष पर पहुंच गया है, जो एक क्राउडसोर्स प्लेटफॉर्म है जहां विभिन्न AI मॉडलों को गुमनाम रूप से एक-दूसरे के खिलाफ खड़ा किया जाता है और मानव उपयोगकर्ताओं द्वारा रेट किया जाता है। यह उपयोगकर्ता इंटरैक्शन में मजबूत व्यावहारिक प्रदर्शन का सुझाव देता है। इसके अलावा, कंपनी ने तर्क और कोडिंग कार्यों में अपनी क्षमता पर जोर दिया, जो विश्लेषणात्मक अनुप्रयोगों और सॉफ्टवेयर विकास स्वचालन दोनों के लिए महत्वपूर्ण क्षेत्र हैं। Gemini Advanced ग्राहकों के लिए इस उन्नत मॉडल की उपलब्धता Google की अपनी AI पेशकशों को स्तरीय बनाने की रणनीति को दर्शाती है, जो भुगतान करने वाले उपयोगकर्ताओं को अत्याधुनिक क्षमताएं प्रदान करती है, जबकि समय के साथ अपने व्यापक उत्पाद पारिस्थितिकी तंत्र में परिष्कृत संस्करणों को शामिल करने की संभावना है। यह रिलीज़ स्पष्ट रूप से OpenAI की GPT श्रृंखला और Anthropic के Claude मॉडल जैसे प्रतिद्वंद्वियों के साथ चल रही प्रतिस्पर्धा को तेज करती है, जटिल कार्य समाधान और सूक्ष्म समझ के मामले में बड़े भाषा मॉडल क्या हासिल कर सकते हैं, इसकी सीमाओं को आगे बढ़ाती है। ‘सोचने’ और ‘तर्क’ पर जोर एक नए चरण की शुरुआत कर सकता है जहां AI मॉडल का मूल्यांकन न केवल उनके ज्ञान स्मरण पर, बल्कि उनकी समस्या-समाधान कौशल पर भी किया जाता है।

Alibaba Cloud का जवाब Qwen2.5 के साथ: एक कॉम्पैक्ट पैकेज में मल्टीमॉडल पावर

पीछे न रहते हुए, Alibaba Cloud, Alibaba Group की डिजिटल प्रौद्योगिकी और इंटेलिजेंस रीढ़, ने Qwen2.5-Omni-7B AI मॉडल के लॉन्च के साथ अपनी महत्वपूर्ण प्रगति पेश की। यह रिलीज़ मल्टीमॉडल AI के बढ़ते महत्व को रेखांकित करती है, जो विभिन्न प्रारूपों - न केवल टेक्स्ट, बल्कि छवियों, ऑडियो और यहां तक कि वीडियो में भी जानकारी को समझने और संसाधित करने में सक्षम सिस्टम हैं। Qwen2.5 मॉडल को इन विविध इनपुट को ग्रहण करने और उत्पन्न टेक्स्ट या उल्लेखनीय रूप से प्राकृतिक-लगने वाले भाषण के साथ प्रतिक्रिया देने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

Alibaba द्वारा उजागर किया गया एक प्रमुख विभेदक मॉडल की कॉम्पैक्ट प्रकृति है। जबकि कई अत्याधुनिक मॉडल विशाल पैरामीटर गणना का दावा करते हैं, जो अक्सर उच्च कम्प्यूटेशनल लागत और परिनियोजन जटिलता से संबंधित होते हैं, Qwen2.5-Omni-7B दक्षता का लक्ष्य रखता है। Alibaba का सुझाव है कि यह छोटा पदचिह्न इसे फुर्तीले और लागत प्रभावी AI एजेंट बनाने के लिए एक आदर्श आधार बनाता है। AI एजेंट, जिन्हें स्वायत्त रूप से कार्य करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, उन मॉडलों से महत्वपूर्ण रूप से लाभान्वित होते हैं जो शक्तिशाली होते हुए भी संसाधन-कुशल होते हैं, जिससे विविध हार्डवेयर पर व्यापक परिनियोजन की अनुमति मिलती है, जिसमें संभावित रूप से एज डिवाइस भी शामिल हैं। दक्षता पर यह ध्यान AI अपनाने में एक महत्वपूर्ण बाधा को संबोधित करता है - सबसे बड़े मॉडल चलाने से जुड़ी अक्सर निषेधात्मक लागत और बुनियादी ढांचे की आवश्यकताएं।

अपनी पहुंच और प्रभाव को और बढ़ाते हुए, Alibaba ने Qwen2.5 मॉडल को ओपन-सोर्स बना दिया है, जिससे यह Hugging Face और GitHub जैसे लोकप्रिय प्लेटफार्मों के माध्यम से दुनिया भर के डेवलपर्स और शोधकर्ताओं के लिए आसानी से उपलब्ध हो गया है। यह रणनीति कुछ प्रतिस्पर्धियों द्वारा अपनाए गए अधिक मालिकाना दृष्टिकोण के विपरीत है और कई उद्देश्यों को पूरा करती है। यह सामुदायिक जुड़ाव को बढ़ावा देता है, मॉडल की स्वतंत्र जांच और सुधार की अनुमति देता है, और संभावित रूप से डेवलपर्स की एक विस्तृत श्रृंखला को Alibaba की तकनीक पर निर्माण करने में सक्षम बनाकर नवाचार को गति देता है। Alibaba Cloud के लिए, यह अपनी व्यापक क्लाउड सेवाओं को अपनाने को भी बढ़ावा दे सकता है क्योंकि डेवलपर्स ओपन-सोर्स मॉडल के आधार पर अनुप्रयोगों के साथ प्रयोग करते हैं और उन्हें तैनात करते हैं। Qwen2.5 जैसे शक्तिशाली, कॉम्पैक्ट, मल्टीमॉडल और ओपन-सोर्स मॉडल का विमोचन Alibaba को AI परिदृश्य में एक महत्वपूर्ण वैश्विक खिलाड़ी के रूप में स्थापित करता है, विशेष रूप से उन डेवलपर्स को पूरा करता है जो परिष्कृत, इंटरैक्टिव AI अनुप्रयोग बनाने के लिए लचीले और कुशल समाधान चाहते हैं।

DeepSeek ने V3 मॉडल को बढ़ाया: तर्क और व्यावहारिक कौशल को तेज करना

नवाचार केवल तकनीकी दिग्गजों तक ही सीमित नहीं है। DeepSeek, एक उल्लेखनीय चीनी AI स्टार्टअप, ने भी अपने V3 बड़े भाषा मॉडल का एक उन्नत संस्करण जारी करके हलचल मचा दी। यह अपडेट, विशेष रूप से DeepSeek-V3-0324, वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के लिए महत्वपूर्ण व्यावहारिक क्षमताओं को बढ़ाने पर केंद्रित है। स्टार्टअप के अनुसार, नया संस्करण कई प्रमुख क्षेत्रों में पर्याप्त सुधार प्रदान करता है।

सबसे पहले, ‘तर्क प्रदर्शन में एक बड़ा बढ़ावा’ है। Google के Gemini 2.5 की तरह, यह सरल पैटर्न मिलान या सूचना पुनर्प्राप्ति पर गहरी विश्लेषणात्मक क्षमताओं को महत्व देने की ओर एक स्पष्ट उद्योग प्रवृत्ति को इंगित करता है। बढ़ी हुई तर्क क्षमता मॉडल को अधिक जटिल तार्किक समस्याओं से निपटने, सूक्ष्म संदर्भों को समझने और अधिक विश्वसनीय अंतर्दृष्टि प्रदान करने की अनुमति देती है।

दूसरे, DeepSeek ‘मजबूत फ्रंट-एंड डेवलपमेंट कौशल’ पर प्रकाश डालता है। यह एक आकर्षक विशेषज्ञता है, जो बताती है कि मॉडल को वेब और एप्लिकेशन इंटरफ़ेस निर्माण के पहलुओं में सहायता करने या यहां तक कि स्वचालित करने के लिए ठीक-ठीक किया जा रहा है। उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस के लिए कोड उत्पन्न करने में कुशल एक LLM सॉफ्टवेयर विकास चक्रों को महत्वपूर्ण रूप से तेज कर सकता है।

तीसरा, अपग्रेड ‘स्मार्ट टूल-उपयोग क्षमताओं’ का दावा करता है। यह वास्तविक समय की जानकारी तक पहुंचने, गणना करने या अन्य सॉफ्टवेयर सिस्टम के साथ बातचीत करने के लिए बाहरी टूल या APIका प्रभावी ढंग से उपयोग करने की मॉडल की क्षमता को संदर्भित करता है। टूल उपयोग को बढ़ाने से LLM कहीं अधिक शक्तिशाली और बहुमुखी बन जाते हैं, जिससे वे अपने प्रशिक्षण डेटा की सीमाओं से मुक्त हो सकते हैं और डिजिटल दुनिया के साथ गतिशील रूप से बातचीत कर सकते हैं।

Alibaba की रणनीति के समान, DeepSeek ने इस उन्नत मॉडल को Hugging Face के माध्यम से वैश्विक समुदाय के लिए सुलभ बना दिया है। यह खुला दृष्टिकोण शोधकर्ताओं और डेवलपर्स को DeepSeek की प्रगति का लाभ उठाने की अनुमति देता है, जो व्यापक पारिस्थितिकी तंत्र के विकास में योगदान देता है। फ्रंट-एंड डेवलपमेंट और टूल उपयोग जैसे विशिष्ट, व्यावहारिक कौशल पर ध्यान केंद्रित करना क्षेत्र की परिपक्वता को दर्शाता है, जो सामान्य-उद्देश्य वाले मॉडल से परे विशेष पेशेवर डोमेन के लिए तैयार किए गए अधिक विशिष्ट AI सहायकों की ओर बढ़ रहा है। DeepSeek की प्रगति चीन के जीवंत AI अनुसंधान और विकास परिदृश्य से उत्पन्न होने वाले महत्वपूर्ण योगदानों को भी रेखांकित करती है।

Landbase ने एप्लाइड AI लैब लॉन्च किया: व्यवसाय के लिए एजेंटिक AI पर ध्यान केंद्रित करना

मॉडल विकास से विशेष अनुप्रयोग की ओर बढ़ते हुए, Landbase, खुद को एक ‘Agentic AI कंपनी’ के रूप में पहचानते हुए, Silicon Valley में रणनीतिक रूप से स्थित एक नई Applied AI Lab की स्थापना की घोषणा की। यह कदम एजेंटिक AI की सीमाओं को आगे बढ़ाने के लिए एक केंद्रित प्रयास का संकेत देता है, एक ऐसा क्षेत्र जो स्वायत्त AI सिस्टम (एजेंट) बनाने पर केंद्रित है जो न्यूनतम मानव हस्तक्षेप के साथ योजना बना सकते हैं, निर्णय ले सकते हैं और जटिल कार्यों को निष्पादित कर सकते हैं।

लैब की टीम का संयोजन इसकी महत्वाकांक्षाओं के बारे में बहुत कुछ कहता है। Landbase ने Stanford University, Meta (पूर्व में Facebook), और NASA सहित प्रतिष्ठित संस्थानों और कंपनियों से प्रतिभा की भर्ती पर प्रकाश डाला। विशेषज्ञता की यह एकाग्रता एजेंटिक AI स्पेस में व्यावहारिक अनुप्रयोग विकास के साथ-साथ मौलिक अनुसंधान चुनौतियों से निपटने की प्रतिबद्धता का सुझाव देती है। लैब का घोषित मिशन तीन मुख्य क्षेत्रों में नवाचार में तेजी लाना है:

• Workflow Automation (कार्यप्रवाह स्वचालन): जटिल, बहु-चरणीय व्यावसायिक प्रक्रियाओं को संभालने में सक्षम AI एजेंट विकसित करना, संभावित रूप से संचालन को सुव्यवस्थित करना और मानव श्रमिकों को उच्च-स्तरीय कार्यों के लिए मुक्त करना।
• Data Intelligence (डेटा इंटेलिजेंस): ऐसे एजेंट बनाना जो सक्रिय रूप से डेटा का विश्लेषण कर सकें, पैटर्न की पहचान कर सकें, अंतर्दृष्टि उत्पन्न कर सकें, और शायद स्वायत्त रूप से डेटा-संचालित सिफारिशें भी कर सकें।
• Reinforcement Learning (सुदृढीकरण सीखना): सुदृढीकरण सीखने की तकनीकों का उपयोग न केवल मॉडल प्रशिक्षण के लिए, बल्कि संभावित रूप से एजेंटों को विशिष्ट व्यावसायिक संदर्भों के भीतर वास्तविक दुनिया के परिणामों और प्रतिक्रिया के आधार पर अपनी रणनीतियों को सीखने और अनुकूलित करने में सक्षम बनाने के लिए करना।

Landbase इस पहल को अपने मौजूदा GTM-1 Omni मॉडल से जोड़ता है, जिसके बारे में उसका दावा है कि यह विशेष रूप से गो-टू-मार्केट (GTM) उद्देश्यों के लिए बनाया गया पहला और एकमात्र एजेंटिक AI मॉडल है। इसका तात्पर्य बिक्री, विपणन और ग्राहक संबंध प्रबंधन - स्वचालन और डेटा-संचालित अनुकूलन के लिए परिपक्व क्षेत्रों में एजेंटिक AI को लागू करने पर ध्यान केंद्रित करना है। Landbase के CEO, Daniel Saks ने इस विशेष मॉडल के लिए नवाचार को चलाने में विशेषज्ञ टीम के महत्व पर जोर दिया।

Applied AI Lab प्रभावी एजेंटिक सिस्टम के लिए महत्वपूर्ण विशिष्ट प्रकार के मॉडल विकसित करने पर अपने प्रयासों को केंद्रित करेगा:

• Planning and Decision-Making Models (योजना और निर्णय लेने वाले मॉडल): एजेंटों को लक्ष्य निर्धारित करने, रणनीति तैयार करने और उचित कार्रवाई चुनने में सक्षम बनाने वाली मुख्य बुद्धिमत्ता।
• Messaging Generation Models (संदेश निर्माण मॉडल): बिक्री आउटरीच या ग्राहक सहायता जैसे कार्यों के लिए प्रासंगिक और प्रभावी संचार तैयार करने में सक्षम AI।
• Prediction andReward Models (भविष्यवाणी और इनाम मॉडल): सिस्टम जो एजेंटों को परिणामों का अनुमान लगाने, विभिन्न कार्यों की संभावित सफलता का मूल्यांकन करने और उनके अनुभवों से सीखने में मदद करते हैं।

इस समर्पित लैब की स्थापना उच्च-मूल्य वाले व्यावसायिक अनुप्रयोगों पर ध्यान केंद्रित करने वाली विशेष AI कंपनियों की ओर बढ़ते रुझान को रेखांकित करती है, विशेष रूप से मुख्य परिचालन कार्यों को बदलने के लिए स्वायत्त एजेंटों की क्षमता का लाभ उठाती है।

हार्डवेयर अंतराल को पाटना: webAI और MacStadium ने Apple Silicon परिनियोजन के लिए साझेदारी की

अंत में, महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे की परत को संबोधित करते हुए जिस पर सभी AI विकास निर्भर करते हैं, AI समाधान कंपनी webAI और एंटरप्राइज़ क्लाउड प्रदाता MacStadium ने एक रणनीतिक साझेदारी की घोषणा की। उनके सहयोग का उद्देश्य एक महत्वपूर्ण चुनौती से निपटना है: बड़े, शक्तिशाली AI मॉडल को कुशलतापूर्वक तैनात करना, विशेष रूप से उन व्यवसायों के लिए जो हार्डवेयर सीमाओं का सामना कर रहे हैं या पारंपरिक GPU-केंद्रित क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर के विकल्प तलाश रहे हैं।

साझेदारी Apple silicon तकनीक का लाभ उठाते हुए बड़े AI मॉडल को तैनात करने के लिए डिज़ाइन किया गया एक नया प्लेटफ़ॉर्म पेश करती है। MacStadium Apple के Mac हार्डवेयर पर आधारित क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर प्रदान करने में माहिर है, जिसमें शक्तिशाली M-सीरीज़ चिप्स (Apple silicon) से लैस मशीनें शामिल हैं। ये चिप्स, CPU, GPU और Neural Engine को मिलाने वाली अपनी एकीकृत वास्तुकला के लिए जाने जाते हैं, प्रति वाट प्रभावशाली प्रदर्शन प्रदान करते हैं, संभावित रूप से पारंपरिक सर्वर हार्डवेयर की तुलना में कुछ AI वर्कलोड के लिए अधिक कम्प्यूटेशनल रूप से कुशल प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करते हैं।

सहयोग का उद्देश्य AI परिनियोजन के लिए इस क्षमता को अनलॉक करना है। macOS क्लाउड वातावरण में MacStadium की विशेषज्ञता को webAI के ‘इंटरकनेक्टेड मॉडल अप्रोच’ (जिसके विवरण के लिए और अधिक विस्तार की आवश्यकता है, लेकिन संभवतः मॉडल वर्कलोड को अनुकूलित करने या वितरित करने की तकनीकों को संदर्भित करता है) के साथ जोड़कर, भागीदारों का इरादा एक ऐसा प्लेटफ़ॉर्म बनाने का है जो संगठनों के उन्नत AI सिस्टम विकसित करने और तैनात करने के तरीके को बदलता है, विशेष रूप से Apple हार्डवेयर पर। यह उन संगठनों के लिए विशेष रूप से आकर्षक हो सकता है जो पहले से ही Apple पारिस्थितिकी तंत्र में भारी निवेश कर चुके हैं या जो प्रमुख क्लाउड प्रदाताओं से महंगी GPU क्षमता किराए पर लेने के लिए लागत प्रभावी, बिजली-कुशल विकल्प तलाश रहे हैं।

MacStadium के CEO, Ken Tacelli ने साझेदारी को Apple के हार्डवेयर इन्फ्रास्ट्रक्चर के माध्यम से उद्यम में AI क्षमताओं को लाने में एक ‘महत्वपूर्ण मील का पत्थर’ के रूप में तैयार किया। यह पहल अधिक कम्प्यूटेशनल दक्षता और प्रदर्शन का वादा करती है, संभावित रूप से उन व्यवसायों के लिए बड़े AI मॉडल परिनियोजन तक पहुंच का लोकतंत्रीकरण करती है जो पहले हार्डवेयर लागत या उपलब्धता से विवश थे। यह साझेदारी आधुनिक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की बढ़ती मांग वाली कम्प्यूटेशनल जरूरतों को पूरा करने के लिए विविध और कुशल हार्डवेयर समाधानों की चल रही खोज पर प्रकाश डालती है, प्रमुख GPU प्रतिमान से परे आर्किटेक्चर की खोज करती है। यह दर्शाता है कि AI इन्फ्रास्ट्रक्चर का भविष्य पहले की तुलना में अधिक विषम हो सकता है, जिसमें पारंपरिक डेटा सेंटर हार्डवेयर के साथ Apple जैसे विशेष सिलिकॉन शामिल होंगे।