छोटा AI चैलेंजर: बड़ी क्षमता
Alibaba की Qwen टीम ने कुशल AI मॉडल QwQ-32B पेश किया, जो कम संसाधनों में प्रभावशाली प्रदर्शन करता है। यह AI शक्ति और दक्षता को संतुलित करने में एक महत्वपूर्ण प्रगति है।
Alibaba की Qwen टीम ने कुशल AI मॉडल QwQ-32B पेश किया, जो कम संसाधनों में प्रभावशाली प्रदर्शन करता है। यह AI शक्ति और दक्षता को संतुलित करने में एक महत्वपूर्ण प्रगति है।
मैनस, एक अत्याधुनिक AI एजेंट उत्पाद, अलीबाबा के Qwen लार्ज लैंग्वेज मॉडल से प्राप्त फाइन-ट्यून किए गए मॉडल द्वारा संचालित है। यह एकीकरण AI-संचालित उपकरणों के विकास में एक महत्वपूर्ण क्षण है, जो इस क्षेत्र में प्रदर्शन और क्षमताओं के लिए एक नया मानक स्थापित करता है।
वैश्विक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) परिदृश्य में एक महत्वपूर्ण बदलाव देखा जा रहा है, चीनी कंपनियां ओपन-सोर्स मॉडल की ओर एक साहसिक कदम उठा रही हैं। यह रणनीतिक चाल उद्योग की गतिशीलता को तेजी से बदल रही है, स्थापित मानदंडों को चुनौती दे रही है, और संभावित रूप से AI विकास के भविष्य को नया आकार दे रही है।
मैनस, एक 'एजेंटिक' AI प्लेटफ़ॉर्म, ने उत्साह की लहर पैदा की है, पर क्या यह उम्मीदों पर खरा उतरता है? शुरुआती उपयोगकर्ता अनुभव ग्लिच और सीमाओं की ओर इशारा करते हैं, जो प्रचार और वास्तविकता के बीच अंतर को उजागर करते हैं।
अलीबाबा ने Qwen-32B पेश किया, एक 32-बिलियन पैरामीटर वाला रीजनिंग मॉडल जो DeepSeek R1 से बेहतर प्रदर्शन का दावा करता है। यह छोटा, अधिक सुलभ है, और कम संसाधनों के साथ प्रभावशाली परिणाम देता है, यहां तक कि संवेदनशील विषयों पर भी खुलकर बात करता है। यह AI दक्षता और पहुंच में एक महत्वपूर्ण प्रगति है।
5 मार्च को, चीनी प्रौद्योगिकी दिग्गज अलीबाबा ने अपने नवीनतम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस रीजनिंग मॉडल, QwQ-32B का अनावरण किया। यह अपने घरेलू प्रतिद्वंद्वी, डीपसीक के R1 मॉडल के प्रदर्शन से मेल खाता है, लेकिन कम कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता है। यह चीन की AI महत्वाकांक्षाओं और वैश्विक AI दौड़ को दर्शाता है।
अलीबाबा की Qwen टीम ने QwQ-32B पेश किया, जो 32 बिलियन पैरामीटर वाला AI मॉडल है। यह Reinforcement Learning (RL) का उपयोग करके, DeepSeek-R1 जैसे बड़े मॉडलों को टक्कर देता है, या उनसे बेहतर प्रदर्शन करता है।
अलीबाबा ने देर रात अपने नवीनतम रीजनिंग मॉडल, Qwen-32B (QwQ-32B) को ओपन-सोर्स किया। 32 बिलियन पैरामीटर के साथ, यह मॉडल काफी बड़े 67.1 बिलियन पैरामीटर, पूर्ण विकसित DeepSeek-R1 के बराबर प्रदर्शन दिखाता है।
आर्म और अलीबाबा की साझेदारी एज डिवाइस पर मल्टीमॉडल AI को बेहतर बनाती है। आर्म क्लेडी (Arm Kleidi) AI इन्फेरेंस को ऑप्टिमाइज़ करता है, जबकि अलीबाबा का Qwen2-VL-2B-Instruct मॉडल मोबाइल डिवाइस पर कुशल मल्टीमॉडल AI वर्कलोड को सक्षम करता है, जिससे परफॉर्मेंस में 57% तक सुधार होता है।
क्वार्क एआई सर्च ने 'डीप थिंकिंग' इंफेरेंस मॉडल का अनावरण किया, जो अलीबाबा के तोंगी कियानवेन मॉडल द्वारा संचालित इन-हाउस विकसित रीजनिंग क्षमता है। यह उपयोगकर्ताओं को जटिल प्रश्नों को समझने, व्यक्तिगत प्रतिक्रियाएं प्रदान करने और विश्वसनीय परिणाम देने में मदद करता है।