xAI के Grok 3 को GPT-4 और Gemini के लिए चुनौती के रूप में जारी किया गया
एलन मस्क की xAI कंपनी ने अपने Grok 3 आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल के लिए API लॉन्च किया है, जो डेवलपर्स को सिस्टम तक पहुंचने की अनुमति देता है। API में दो संस्करण शामिल हैं: Grok 3 और एक छोटा Grok 3 Mini, दोनों में ही रीजनिंग क्षमताएं हैं।
Grok 3 की कीमत प्रति मिलियन इनपुट टोकन $3 और प्रति मिलियन आउटपुट टोकन $15 है। Grok 3 Mini सस्ता है, जिसकी कीमत प्रति मिलियन इनपुट टोकन $0.30 और प्रति मिलियन आउटपुट टोकन $0.50 है। तेज़ संस्करण के लिए अतिरिक्त शुल्क देना होगा।
Grok 3 को GPT-4o और Gemini के साथ प्रतिस्पर्धा करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, लेकिन इसके बेंचमार्क परिणामों पर सवाल उठाए गए हैं। मॉडल 131,072 टोकन की संदर्भ विंडो का समर्थन करता है, न कि पहले दावा किए गए 1 मिलियन टोकन का। इसकी कीमत Claude 3.7 Sonnet के समान है, लेकिन Gemini 2.5 Pro से अधिक है, जो मानक बेंचमार्क परीक्षणों में बेहतर प्रदर्शन करता है।
मस्क ने शुरू में Grok को एक ऐसे मॉडल के रूप में प्रचारित किया जो विवादास्पद विषयों को संबोधित कर सकता है। हालांकि, शुरुआती संस्करणों को राजनीतिक पूर्वाग्रह और समीक्षा के मुद्दों के लिए आलोचना की गई थी।
1️⃣ AI मॉडल की कीमत बाजार में पोजीशनिंग की रणनीति को उजागर करती है
Grok 3 की मूल्य संरचना इसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल के उच्च-स्तरीय बाजार में रखती है, जो एंथ्रोपिक के Claude 3.7 Sonnet की कीमत के समान है, जिसकी कीमत प्रति मिलियन इनपुट टोकन $3 और प्रति मिलियन आउटपुट टोकन $15 है।
यह कीमत Google के Gemini 2.5 Pro से काफी अधिक है, जो आमतौर पर AI बेंचमार्क परीक्षणों में Grok 3 से बेहतर प्रदर्शन करता है, जो बताता है कि xAI ने Grok को लागत नेतृत्व के बजाय विभेदन के आधार पर स्थित किया है।
घोषणा में ‘तर्क’ क्षमताओं पर जोर एंथ्रोपिक के Claude मॉडल की तर्क क्षमताओं पर ध्यान केंद्रित करने के अनुरूप है, जो बताता है कि xAI का लक्ष्य उच्च-स्तरीय उद्यम बाजार है, न कि कीमत पर प्रतिस्पर्धा करना।
तेज़ संस्करण की कीमत (प्रति मिलियन टोकन $5/$25) और भी अधिक है, जो xAI की उच्च-स्तरीय पोजीशनिंग रणनीति की पुष्टि करती है, जो OpenAI के GPT-4o के समान है।
यह मूल्य निर्धारण दृष्टिकोण आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल बाजार में एक मौलिक व्यावसायिक रणनीति दुविधा को उजागर करता है: क्या लागत-प्रभावशीलता पर प्रतिस्पर्धा की जाए, या बेंचमार्क रैंकिंग की परवाह किए बिना एक प्रीमियम ब्रांड छवि बनाई जाए।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में प्रतिस्पर्धा तेजी से बढ़ रही है, और कंपनियां प्रदर्शन, कीमत और अद्वितीय विशेषताओं के मामले में बेहतर होने के लिए प्रतिस्पर्धा कर रही हैं। xAI ने Grok 3 के साथ बाजार में प्रवेश किया, इसे चतुराई से एक उच्च-स्तरीय उत्पाद के रूप में स्थापित किया, जो उद्यम ग्राहकों पर ध्यान केंद्रित करता है, जो लागत से अधिक मूल्यवान कार्यों और विश्वसनीयता को महत्व देते हैं।
एंथ्रोपिक के Claude 3.7 Sonnet के साथ कीमतों का मिलान करके, xAI सीधे मूल्य युद्ध में शामिल नहीं हो रहा है, बल्कि एक संकेत भेज रहा है कि Grok 3 एक अलग श्रेणी का है। यह रणनीतिक कदम xAI को अधिक किफायती विकल्पों से अलग करने की अनुमति देता है, जैसे कि Google का Gemini 2.5 Pro, जो बेंचमार्क परीक्षणों में उत्कृष्ट प्रदर्शन के बावजूद, जटिल तर्क क्षमताओं के लिए सभी उद्यम आवश्यकताओं को पूरा नहीं कर सकता है।
इसके अलावा, xAI ने Grok 3 का एक तेज़ संस्करण (अधिक कीमत पर) पेश करके अपनी उच्च-स्तरीय पोजीशनिंग को और मजबूत किया है। ये त्वरित संस्करण रीयल-टाइम प्रोसेसिंग और कम विलंबता की मांगों को पूरा करते हैं, जो उन उद्योगों में महत्वपूर्ण हैं जहां त्वरित प्रतिक्रिया और कुशल डेटा विश्लेषण की आवश्यकता होती है।
xAI द्वारा अपनाई गई रणनीति OpenAI की विधि के समान है, जिसने GPT-4o के लिए प्रीमियम मूल्य निर्धारण मॉडल भी अपनाया। दोनों कंपनियां मानती हैं कि कुछ ग्राहक सबसे उन्नत कार्यों और उत्कृष्ट प्रदर्शन के लिए अधिक भुगतान करने को तैयार हैं।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल की कीमत में एक मौलिक दुविधा यह तय करना है कि क्या लागत-प्रभावशीलता पर ध्यान केंद्रित किया जाए या एक प्रीमियम ब्रांड बनाया जाए। लागत-प्रभावशीलता रणनीति का उद्देश्य अधिक किफायती समाधान प्रदान करके बड़ी संख्या में ग्राहकों को आकर्षित करना है। दूसरी ओर, प्रीमियम ब्रांड रणनीति का उद्देश्य ग्राहकों के एक छोटे समूह को आकर्षित करना है जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में सर्वश्रेष्ठ उत्पादों की तलाश करते हैं और इसके लिए उच्च कीमत चुकाने को तैयार हैं।
xAI का Grok 3 स्पष्ट रूप से प्रीमियम ब्रांड रणनीति के लिए प्रतिबद्ध है। तर्क क्षमताओं पर जोर देकर, तेज़ संस्करण की पेशकश करके और Claude 3.7 Sonnet के समान मूल्य निर्धारण बनाए रखकर, xAI बाजार को एक स्पष्ट संदेश भेज रहा है कि Grok 3 का उद्देश्य उन लोगों के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस समाधान है जो समझौता करने से इनकार करते हैं।
2️⃣ संदर्भ विंडो की सीमाएँ तैनाती की बाधाओं को उजागर करती हैं
हालांकि xAI ने पहले दावा किया था कि Grok 3 1 मिलियन टोकन की संदर्भ विंडो का समर्थन करता है, लेकिन API अधिकतम 131,072 टोकन का ही समर्थन कर सकता है, जो दर्शाता है कि सैद्धांतिक क्षमता और वास्तविक तैनाती के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर है।
Claude और GPT-4 के शुरुआती संस्करणों के समान, प्रदर्शन संस्करणों की तुलना में API संस्करणों की क्षमता कम हो जाती है, जो उद्योग में एक सुसंगत घटना है।
131,072 टोकन की सीमा लगभग 97,500 शब्दों के बराबर है, जो पर्याप्त संख्या है, लेकिन xAI द्वारा फरवरी 2025 में घोषित ‘मिलियन टोकन’ मार्केटिंग लक्ष्य से बहुत कम है।
बेंचमार्क तुलना से पता चलता है कि Gemini 2.5 Pro उत्पादन वातावरण में पूर्ण 1 मिलियन टोकन संदर्भ विंडो का समर्थन करता है, जो Google को उन अनुप्रयोगों में एक महत्वपूर्ण तकनीकी लाभ देता है जिनके लिए अति-बड़े दस्तावेज़ों के विश्लेषण की आवश्यकता होती है।
यह सीमा इंगित करती है कि बड़े पैमाने पर बड़े भाषा मॉडल की तैनाती की तकनीकी सीमाएं अक्सर कंपनियों को सैद्धांतिक क्षमता और वास्तविक बुनियादी ढांचे की लागत के बीच समझौता करने के लिए मजबूर करती हैं।
संदर्भ विंडो उस जानकारी की मात्रा को संदर्भित करती है जिसे एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल एकल संकेत या क्वेरी को संसाधित करते समय मान सकता है। एक बड़ी संदर्भ विंडो मॉडल को अधिक जटिल और बारीक पाठ को समझने की अनुमति देती है, जिसके परिणामस्वरूप अधिक सटीक और प्रासंगिक प्रतिक्रियाएँ मिलती हैं।
xAI ने शुरू में दावा किया था कि Grok 3 1 मिलियन टोकन की संदर्भ विंडो का समर्थन करता है, जिससे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस समुदाय में बहुत रुचि पैदा हुई। इतनी बड़ी संदर्भ विंडो Grok 3 को उन कार्यों को करने की अनुमति देगी जो पहले केवल सबसे उन्नत मॉडल तक ही सीमित थे।
हालांकि, जब xAI ने Grok 3 के API को जारी किया, तो यह स्पष्ट हो गया कि संदर्भ विंडो को काफी हद तक घटाकर 131,072 टोकन कर दिया गया है। इस कमी ने कई लोगों को निराश किया, जिन्होंने इसे Grok 3 की क्षमताओं पर एक महत्वपूर्ण प्रतिबंध माना।
xAI ने समझाया कि संदर्भ विंडो को कम करना व्यावहारिक विचारों पर आधारित था। 1 मिलियन टोकन संदर्भ विंडो वाले मॉडल को संसाधित करने के लिए भारी मात्रा में कम्प्यूटेशनल संसाधनों की आवश्यकता होती है, जिससे मॉडल को लागत प्रभावी तरीके से तैनात करना चुनौतीपूर्ण हो जाता है।
131,072 टोकन तक कम होने के बाद भी, Grok 3 की संदर्भ विंडो अभी भी बड़ी है और विभिन्न कार्यों को पूरा करने के लिए पर्याप्त है। हालांकि, सैद्धांतिक क्षमता और वास्तविक तैनाती के बीच सीमाओं के बारे में जागरूक होना महत्वपूर्ण है।
अन्य आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल में भी इसी तरह की स्थितियां आई हैं। उदाहरण के लिए, OpenAI के GPT-4 ने शुरू में 32,768 टोकन की संदर्भ विंडो का समर्थन करने का दावा किया था, लेकिन बाद में पता चला कि वास्तविक सीमा बहुत कम है।
ये सीमाएं बड़े पैमाने पर बड़े भाषा मॉडल की तैनाती में आने वाली चुनौतियों को उजागर करती हैं। कंपनियों को सैद्धांतिक क्षमता और वास्तविक बुनियादी ढांचे की लागत के बीच समझौता करना होगा।
इन सीमाओं के बावजूद, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल तेजी से सुधार कर रहे हैं। जैसे-जैसे कम्प्यूटेशनल तकनीक का विकास जारी है, हम भविष्य में बड़ी संदर्भ खिड़कियों और अधिक शक्तिशाली आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल देखने की उम्मीद कर सकते हैं।
3️⃣ मॉडल पूर्वाग्रह का समाधान अभी भी एक उद्योग चुनौती है
मस्क का Grok को ‘राजनीतिक रूप से तटस्थ’ बनाने का प्रस्ताव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम में पूर्वाग्रह के प्रबंधन की चल रही चुनौती को उजागर करता है, जिसके परिणाम स्वतंत्र विश्लेषण के अनुसार मिले-जुले हैं।
पांच प्रमुख भाषा मॉडलों के तुलनात्मक अध्ययन में पाया गया कि, मस्क के तटस्थ रहने के दावों के बावजूद, Grok परीक्षण किए गए मॉडलों में वास्तव में सबसे अधिक दक्षिणपंथी प्रवृत्ति दर्शाता है।
हालांकि, Grok 3 के हालिया मूल्यांकन से पता चला है कि यह राजनीतिक रूप से संवेदनशील विषयों पर शुरुआती संस्करणों की तुलना में अधिक संतुलित दृष्टिकोण बनाए रखता है, जो दर्शाता है कि xAI ने अपने तटस्थ लक्ष्यों को प्राप्त करने में प्रगति की है।
मस्क की दृष्टि और वास्तविक मॉडल व्यवहार के बीच का अंतर OpenAI, Google और Anthropic द्वारा सामना की जाने वाली समान चुनौतियों के अनुरूप है, जिसमें स्थापित इरादे हमेशा वास्तविक दुनिया के प्रदर्शन से मेल नहीं खाते हैं।
फरवरी 2025 में हुई वह घटना जिसमें Grok 3 ने मस्क को ‘अमेरिका में सबसे खतरनाक’ व्यक्ति के रूप में सूचीबद्ध किया था, इन प्रणालियों की अप्रत्याशितता को दर्शाती है, जो इस बात पर प्रकाश डालती है कि यहां तक कि मॉडल के निर्माता भी इसके आउटपुट को पूरी तरह से नियंत्रित नहीं कर सकते हैं।
पूर्वाग्रह आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल की एक व्यवस्थित और अनुचित तरीके से विशिष्ट व्यक्तियों या समूहों के पक्ष में या उनके खिलाफ होने की प्रवृत्ति को संदर्भित करता है। पूर्वाग्रह विभिन्न स्रोतों से आ सकता है, जिसमें मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किया जाने वाला डेटा, मॉडल को डिज़ाइन करने का तरीका और मॉडल का उपयोग करने का तरीका शामिल है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल में पूर्वाग्रह के गंभीर परिणाम हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक पूर्वाग्रहपूर्ण मॉडल भेदभावपूर्ण निर्णय ले सकता है, हानिकारक रूढ़ियों को फैला सकता है या सामाजिक असमानताओं को बढ़ा सकता है।
मस्क का Grok को ‘राजनीतिक रूप से तटस्थ’ बनाने का प्रस्ताव एक सराहनीय लक्ष्य है। हालांकि, इस लक्ष्य को प्राप्त करना बेहद चुनौतीपूर्ण साबित हुआ है।
Grok के शुरुआती संस्करणों को राजनीतिक पूर्वाग्रह के लिए आलोचना की गई थी। एक तुलनात्मक अध्ययन में पाया गया कि Grok परीक्षण किए गए मॉडलों में वास्तव में सबसे अधिक दक्षिणपंथी प्रवृत्ति दर्शाता है।
xAI ने इन आलोचनाओं को स्वीकार किया है और Grok में पूर्वाग्रह को कम करने के लिए कदम उठाए हैं। Grok 3 के हालिया मूल्यांकन से पता चला है कि यह राजनीतिक रूप से संवेदनशील विषयों पर अधिक संतुलित दृष्टिकोण बनाए रखता है।
हालांकि, इन कदमों के बावजूद, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल में पूर्वाग्रह को पूरी तरह से खत्म करना अभी भी असंभव है। इसका कारण यह है कि मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किया जाने वाला डेटा हमेशा उस समाज के मूल्यों और पूर्वाग्रहों को प्रतिबिंबित करेगा जिसमें इसे प्रशिक्षित किया गया है।
इसके अलावा, मॉडल के डेवलपर अनजाने में पूर्वाग्रह को पेश कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, यदि डेवलपर्स मॉडल को डिज़ाइन करते समय विशिष्ट आबादी पर विचार नहीं करते हैं, तो मॉडल उस आबादी के प्रति पूर्वाग्रहपूर्ण हो सकता है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल में पूर्वाग्रह को दूर करना एक सतत चुनौती है। पूर्वाग्रह की पहचान करने और उसे कम करने और यह सुनिश्चित करने के लिए निरंतर प्रयास करने की आवश्यकता है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल का उपयोग निष्पक्ष और न्यायसंगत रूप से किया जाए।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल में पूर्वाग्रह को कम करने के लिए यहां कुछ कदम दिए गए हैं:
- मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए विविध और प्रतिनिधि डेटा का उपयोग करें।
- पूर्वाग्रह को कम करने के लिए मॉडल डिज़ाइन करें।
- मॉडल के पूर्वाग्रह का लगातार मूल्यांकन करें।
- पाए गए पूर्वाग्रह को ठीक करने के लिए कदम उठाएं।
इन कदमों को उठाकर, हम यह सुनिश्चित करने में मदद कर सकते हैं कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल का उपयोग निष्पक्ष और न्यायसंगत रूप से किया जाए।
xAI की हालिया प्रगति
xAI ने सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म X का अधिग्रहण किया
इस सौदे में xAI का मूल्यांकन $80 बिलियन और X का मूल्यांकन $33 बिलियन है
मस्क की xAI ने Nvidia के साथ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस साझेदारी की
इस साझेदारी का उद्देश्य आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बुनियादी ढांचे को बढ़ावा देने के लिए $30 बिलियन जुटाना है
xAI का Grok 3 सेंसरशिप के कारण भारी विरोध का सामना कर रहा है।
उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया के बाद समस्या का समाधान किया गया; ट्रम्प का फिर से उल्लेख किया गया।
xAI ने उन्नत सुविधाओं के साथ Grok-3 का उन्नत संस्करण जारी किया
अनुसंधान क्षमताओं को बढ़ाने के लिए डीपसर्च लॉन्च किया गया
मस्क 17 फरवरी को Grok 3 जारी करेंगे
xAI द्वारा विकसित चैटबॉट जल्द ही पूरा होने वाला है
xAI $75 बिलियन के मूल्यांकन के साथ $10 बिलियन की फंडिंग की तलाश में है
Grok 3 चैटबॉट जल्द ही लॉन्च होने वाला है, OpenAI के साथ प्रतिस्पर्धा करने के लिए