DeepSeek R1 च्या आगमनाने जागतिक प्रतिसाद
2025 च्या सुरुवातीला कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence) क्षेत्रात एक मोठी घटना घडली: चिनी टीम DeepSeek ने DeepSeek-R1 सादर केले. हे ओपन-सोर्स, 671 अब्ज पॅरामीटर असलेले भाषिक मॉडेल (language model) लवकरच एक मजबूत प्रतिस्पर्धी बनले. गणित, प्रोग्रामिंग आणि तार्किक क्षमता यांसारख्या महत्त्वाच्या क्षेत्रांमध्ये ते OpenAI च्या मॉडेलला टक्कर देत होते. DeepSeek-R1 मध्ये reinforcement learning चा वापर करण्यात आला होता, त्यामुळे गुंतागुंतीच्या समस्या सोडवण्याची त्याची क्षमता विशेष उल्लेखनीय होती. मॉडेलच्या MIT license मुळे व्यावसायिक अडथळे दूर झाले. DeepSeek-R1 च्या पदार्पणाचा प्रभाव तंत्रज्ञान जगतात आणि वित्तीय बाजारातही जाणवला. त्याच्या प्रकाशनानंतर एका आठवड्यात AI शेअर्समध्ये मोठी घट झाली.
DeepSeek-R1 हे चीनच्या ओपन-सोर्स AI चळवळीसाठी एक महत्त्वपूर्ण पाऊल होते. या अनपेक्षित आव्हानामुळे अमेरिका आणि चीनमधील जागतिक AI नेत्यांना त्यांच्या योजनांना गती देण्यास प्रवृत्त केले, ज्यामुळे त्यांची तंत्रज्ञान आणि बाजारपेठेतील रणनीती उघड झाली. DeepSeek-R1 मॉडेलमुळे AI क्षेत्रात स्पर्धा सुरू झाली आहे.
Meta, Google, OpenAI, Anthropic, Alibaba आणि Baidu यांसारख्या AI क्षेत्रातील प्रमुख खेळाडूंनी या नवीन स्पर्धेला कसा प्रतिसाद दिला, हे पाहूया.
Meta: LLaMA 4 सह स्केल आणि कार्यक्षमतेचा लाभ
ओपन-सोर्स मॉडेल समुदायातील आघाडीचे नाव असलेल्या Meta ने DeepSeek R1 ला LLaMA 4 सादर करून प्रतिसाद दिला. एप्रिल 2025 मध्ये, Meta ने LLaMA 4 लॉन्च केले, जे आतापर्यंतचे सर्वात शक्तिशाली मॉडेल आहे. Cloudflare सारख्या प्लॅटफॉर्मद्वारे API ऍक्सेस (API access) प्रदान करण्यात आला. LLaMA 4 मध्ये Mixture-of-Experts (MoE) आर्किटेक्चरचा वापर केला जातो, जे मॉडेलला उप-मॉडेलमध्ये विभाजित करते आणि प्रत्येक अनुमान दरम्यान त्यातील काही भागच सक्रिय करते. हे डिझाइन मोठ्या प्रमाणात पॅरामीटर्स (parameters) आणि अनुमान कार्यक्षमतेत संतुलन राखते.
LLaMA 4 मालिकेत अनेक उप-मॉडेल आहेत, ज्यात 109 अब्ज पॅरामीटर्स असलेले “Scout” देखील आहे, परंतु फक्त 17 अब्ज सक्रिय पॅरामीटर्स असल्यामुळे ते एका H100 कार्डवर चालू शकते. “Maverick” मॉडेलमध्ये 400 अब्ज पॅरामीटर्स (128 experts) आहेत, परंतु तरीही फक्त 17 अब्ज सक्रिय पॅरामीटर्स असल्यामुळे DGX क्लस्टरची आवश्यकता असते. हे डिझाइन LLaMA 4 ला 10 दशलक्ष टोकनपर्यंत संदर्भ विंडो (context windows) सपोर्ट (support) करण्यास सक्षम करते, ज्यामुळे ते ही क्षमता देणारे पहिले ओपन-सोर्स मॉडेल ठरते. हे मोठ्या डॉक्युमेंट्सचा (documents) सारांश काढण्यासाठी आणि मोठ्या कोड रिपॉजिटरीजचे (code repositories) विश्लेषण करण्यासाठी उपयुक्त आहे.
LLaMA 4 जलद प्रतिसाद वेळ राखते आणि MoE आर्किटेक्चरमुळे प्रतिमा, ऑडिओ (audio) आणि व्हिडिओसाठी मल्टीमॉडल इनपुटला (multimodal inputs) सपोर्ट करते. Meta ने कार्यक्षमतेची रणनीती निवडली आहे, मल्टीमॉडल क्षमता मजबूत करत आहे आणि DeepSeek च्या inference क्षमतेवर लक्ष केंद्रित करत असताना, ओपन-सोर्स क्षेत्रात आपले स्थान मजबूत करत आहे.
Google: स्वायत्त बुद्धिमत्ता एजंट्सकडे Gemini चा विकास
OpenAI आणि DeepSeek यांच्या एकत्रित दबावाला तोंड देण्यासाठी Google ने तांत्रिक नवोपक्रमाची रणनीती निवडली आहे. फेब्रुवारी 2025 मध्ये, Google ने Gemini 2.0 मालिका सादर केली, ज्यात Flash, Pro आणि Lite व्हर्जन्स (versions) आहेत, जे “इंटेलिजेंट एजंट” (intelligent agent) क्षमतांकडे वाटचाल करत असल्याचे दर्शवतात.
Gemini 2.0 ची Agent क्षमता एक महत्त्वपूर्ण प्रगती आहे. हे मॉडेल अनेक मोडॅलिटीज (modalities) समजू शकते आणि सर्च इंजिन, कोड सँडबॉक्सेस (code sandboxes) आणि वेब ब्राउझिंगचा (web browsing) सक्रियपणे वापर करू शकते. Google च्या Project Mariner मुळे AI-आधारित Chrome ब्राउझर ऑपरेशन्स (operations) शक्य झाले आहेत, ज्यामुळे AI फॉर्म भरू शकते आणि बटणे क्लिक करू शकते.
Google ने Agent2Agent प्रोटोकॉल देखील सादर केला आहे, जो वेगवेगळ्या इंटेलिजेंट एजंट्सना (intelligent agents) संवाद साधण्यास आणि एकत्र काम करण्यास मदत करतो, जेणेकरून त्याच्या Agent इकोसिस्टमला (ecosystem) सपोर्ट करता येईल. याव्यतिरिक्त, तृतीय-पक्ष डेव्हलपर्सना (developers) सहभागी होण्यासाठी प्रोत्साहित करण्यासाठी Agent Garden नावाचे टूल (tool) आणि डेव्हलपमेंट किट (development kit) तयार केले आहे.
DeepSeek आणि OpenAI सोबत पॅरामीटर स्पर्धेवर लक्ष केंद्रित करण्याऐवजी, AI टूल-आधारित आणि स्वायत्त क्षमतांकडे विकसित होत आहे, त्यामुळे Google इंटेलिजेंट Agent सहकार्यावर लक्ष केंद्रित करून पुढील युगातील मुख्य परिस्थिती नव्याने परिभाषित करत आहे. Gemini चा विकास केवळ मॉडेल अपग्रेड (model upgrade) नसून एक धोरणात्मक बदल आहे.
OpenAI: मॉडेलची पुनरावृत्ती आणि इकोसिस्टमचे एकत्रीकरण
DeepSeek R1 च्या प्रतिसादात OpenAI ने मॉडेलची पुनरावृत्ती आणि उत्पादनांची तैनाती (product deployments) वाढवली आहे. फेब्रुवारी 2025 मध्ये, OpenAI ने GPT-4.5 लॉन्च केले, जे GPT-4 चे अंतरिम व्हर्जन आहे, जे तार्किक सुसंगतता आणि तथ्यात्मक अचूकता सुधारते. तसेच GPT-5 साठी मार्ग मोकळा करते.
GPT-4.5 हे chain-of-thought reasoning चा समावेश नसलेले शेवटचे प्रमुख मॉडेल मानले जाते. GPT-5 मध्ये प्रायोगिक reasoning मॉडेल o3-mini आणि GPT मालिकेची वैशिष्ट्ये एकत्रित करून एक unified “general cognitive model” तयार केले जाईल, असे OpenAI ने म्हटले आहे. GPT-5 मध्ये अत्यंत adjust करता येण्याजोग्या बुद्धिमत्ता पातळी आणि टूल (tool) वापरण्याची क्षमता असेल.
OpenAI ने ChatGPT च्या मोफत युजर्सना (users) GPT-5 चे बेसिक (basic) व्हर्जन वापरण्याची परवानगी देण्याचा निर्णय घेतला, तर paid युजर्सना (users) अधिक प्रगत फीचर्समध्ये (features) ऍक्सेस (access) मिळेल, जेणेकरून युजर्स ओपन-सोर्स पर्यायांकडे वळण्याचा धोका कमी होईल. या रणनीतीचा उद्देश व्यापक कव्हरेजसह युजर्सना (users) व्यस्त ठेवणे आहे.
OpenAI plugins, browsers आणि code executors सारख्या क्षमता GPT कोअर मॉडेलमध्ये (core model) एकत्रित करत आहे, जेणेकरून एक “full-featured AI” तयार करता येईल. OpenAI R1 च्या आव्हानाला systematically एकत्रित करून आणि बुद्धिमत्ता घनता वाढवून प्रतिसाद देत आहे.
Anthropic: मिश्रित तर्क आणि विचार बजेटसह मजबूत बुद्धिमत्ता
Anthropic ने फेब्रुवारी 2025 मध्ये Claude 3.7 Sonnet सादर केले, जे “mixed reasoning” आणि “thinking budgets” वर लक्ष केंद्रित करते. युजर्स (users) जलद प्रतिसादांसाठी “standard mode” निवडू शकतात किंवा अधिक विचारपूर्वक उत्तरासाठी “extended mode” सक्षम करू शकतात.
जेव्हा लोकांना कठीण कामांचा सामना करावा लागतो तेव्हा “अधिक विचार” करण्याच्या पद्धतीसारखीच ही पद्धत आहे, कारण अचूकता सुधारण्यासाठी AI ला अधिक वेळ मिळतो. Anthropic युजर्सना (users) reasoning ची खोली आणि खर्च संतुलित करण्यासाठी “thinking time” सेट करण्याची परवानगी देते.
Claude 3.7 ने प्रोग्रामिंग (programming) आणि reasoning सारख्या कठीण कामांमध्ये त्याच्या predecessor 3.5 पेक्षा चांगली कामगिरी केली आहे. तसेच reasoning प्रक्रिया स्पष्ट करण्यावर लक्ष केंद्रित करणारे हे उद्योगातील काही मॉडेलपैकी एक आहे. सर्वात अलीकडील मूल्यांकनांमध्ये त्याच्या कोड क्षमतेने 70.3% अचूकता दर गाठला आहे.
Claude 3.7 “controllable intelligence” साठी Anthropic ची बांधिलकी दर्शवते. Anthropic पॅरामीटर स्टॅकिंगचा (parameter stacking) पाठपुरावा करण्याऐवजी स्पष्ट, स्थिर आणि सानुकूल करण्यायोग्य विचार पद्धती (thinking patterns) तयार करण्यावर लक्ष केंद्रित करत आहे. Anthropic R1-driven “reasoning race” मध्ये आपल्या गतीने प्रगती करत आहे.
Alibaba: Qwen सह एक चीनी ओपन-सोर्स इकोसिस्टम तयार करणे
DeepSeek R1 रिलीज (release) झाल्यानंतर Alibaba च्या Damo Academy ने Qwen मॉडेल फॅमिली (model family) फक्त एका आठवड्यात अपडेट (update) केली. फेब्रुवारी 2025 मध्ये Qwen 2.5 मालिका आणि एप्रिलच्या उत्तरार्धात नवीन Qwen 3 मालिका रिलीज (release) केली, ज्यामुळे मजबूत उत्पादन प्रतिसाद आणि धोरणात्मक दृष्टी दिसून येते.
Qwen 3 मालिकेत 600 दशलक्ष ते 235 अब्ज पॅरामीटर्सपर्यंतच्या मॉडेल व्हर्जन्सचा (model versions) समावेश आहे. मॉडेलची कार्यक्षमता टिकवून ठेवण्यासाठी आणि कमी computing संसाधने वापरण्यासाठी MoE आर्किटेक्चरचा वापर केला जातो. Qwen3-235B-A22B या फ्लॅगशिप मॉडेलला (flagship model) ऍक्टिव्हेशन पॅरामीटर्स ऑप्टिमाइझ (optimize) करून केवळ चार उच्च-कार्यक्षमता GPUs ची आवश्यकता असते, ज्यामुळे मोठ्या मॉडेलची अंमलबजावणी (implement) करण्यासाठी व्यवसायातील अडथळा मोठ्या प्रमाणात कमी होतो. अनेक स्टँडर्ड टेस्टमध्ये (standard tests), Qwen 3 ची एकूण कार्यक्षमता DeepSeek R1, OpenAI o1 आणि Gemini 2.5 Pro सारख्या टॉप (top) आंतरराष्ट्रीय मॉडेलपेक्षा जास्त आहे.
Alibaba तांत्रिक स्पर्धेबरोबरच ओपन-सोर्स इकोसिस्टम (ecosystem) तयार करण्यावर जोर देते. Qwen 3 पूर्णपणे Apache 2.0 license अंतर्गत ओपन-सोर्स आहे, ज्यात ओपन वेट्स (open weights), ट्रेनिंग कोड (training code) आणि तैनाती टूल्स (deployment tools) आहेत. हे 119 भाषांमधील मल्टीलिंगुअल (multilingual) आणि मल्टीमॉडल ऍप्लिकेशन्सला (multimodal applications) सपोर्ट करते, ज्याचा उद्देश जागतिक डेव्हलपर्सद्वारे (developers) थेट वापरले जाणारे आणि सानुकूलित केले जाणारे एक मूलभूत मॉडेल (foundational model) तयार करणे आहे.
Alibaba ची “तंत्रज्ञान + इकोसिस्टम” (technology + ecosystem) धोरण DeepSeek च्या लाईटवेट ब्रेकथ्रू (lightweight breakthrough) शैलीला पूरक आहे. एक जलद पुनरावृत्ती आणि आघाडीच्या inference वर जोर देते, तर दुसरी इकोसिस्टम (ecosystem) बांधणी आणि स्केल (scale) आणि विविधतेचे संतुलन राखण्यावर भर देते. DeepSeek मुळे झालेल्या उद्योगातील व्यत्ययाला Qwen हळूहळू देशांतर्गत बाजारात ओपन-सोर्स मोठ्या मॉडेल्सचे “इकोसिस्टम हब” (ecosystem hub) म्हणून स्वतःला स्थापित करत आहे,
Baidu: ERNIE Bot च्या अपग्रेडसह मल्टीमोडॅलिटी आणि प्लगइन टूल्स वाढवणे
Baidu ने मार्चमध्ये ERNIE Bot 4.5 आणि ERNIE X1 सार्वजनिक चाचणीसाठी रिलीज (release) करून आपल्या फ्लॅगशिप मॉडेल ERNIE Bot मध्ये महत्त्वपूर्ण सुधारणा केली. ERNIE X1 ला “deep thinking model” म्हणून स्थान देण्यात आले आहे, जे AI ची गुंतागुंतीची कार्ये समजून घेण्याची, योजना बनवण्याची आणि अंमलात आणण्याची क्षमता वाढवण्यावर लक्ष केंद्रित करते.
ERNIE 4.5 हे Baidu चे पहिले मूळ मल्टीमॉडल मोठे मॉडेल (multimodal large model) आहे, जे टेक्स्ट (text), इमेज (image), ऑडिओ (audio) आणि व्हिडिओच्या संयुक्त मॉडेलिंगला (modeling) सपोर्ट करते. या व्हर्जनने (version) hallucination generation मोठ्या प्रमाणात कमी केले आहे आणि कोड (code) समजून घेण्याची आणि तार्किक क्षमता सुधारली आहे, ज्यामुळे ते अनेक चीनी परिस्थितीतील कामांमध्ये GPT-4.5 च्या पातळीपेक्षा पुढे गेले आहे.
Baidu एक “AI टूल इकोसिस्टम” (AI tool ecosystem) तयार करत आहे, जे अधिक उपयुक्त आहे. X1 मॉडेल सर्च (search), डॉक्युमेंट Q&A, PDF रीडिंग, कोड एक्झिक्युशन (code execution), इमेज रेकग्निशन (image recognition), वेब ऍक्सेस (web access) आणि व्यावसायिक माहिती क्वेरी (query) फंक्शन्स वापरून AI ची “hands-on ability” प्रत्यक्षात आणू शकते, जे Google Gemini च्या Agent मार्गाला प्रतिध्वनित करते.
Baidu ने हे देखील घोषित केले आहे की ते जून 2025 च्या अखेरीस ERNIE मॉडेलचे काही पॅरामीटर्स (parameters) ओपन-सोर्स करेल आणि एंटरप्राइज-लेव्हल (enterprise-level) ग्राहकांसोबत ऍप्लिकेशन इंटिग्रेशन (application integration) आणखी वाढवेल. ERNIE मालिका क्लोज्ड-लूप (closed-loop) उत्पादनावरून प्लॅटफॉर्म इकोसिस्टममध्ये (platform ecosystem) रूपांतरित होत आहे, जी APIs आणि प्लगइन सिस्टीमद्वारे डेव्हलपर्स (developers) आणि व्यवसायांना आकर्षित करते.
R1 आणि Qwen सोबत ओपन-सोर्स क्षेत्रात थेट स्पर्धा करण्याऐवजी, Baidu चीनी कंटेंट (content), सर्च (search) सर्व्हिसेस (services) आणि नॉलेज ग्राफमध्ये (knowledge graph) असलेल्या ज्ञानाचा उपयोग करत आहे. सर्च (search), ऑफिस (office) आणि माहिती प्रवाहासारख्या उत्पादन परिस्थितींमध्ये मॉडेलला एकत्रित करून अधिक localized AI उत्पादन पोर्टफोलिओ (portfolio) तयार करत आहे.
थोडक्यात, DeepSeek R1 चे प्रकाशन केवळ एक तांत्रिक breakthrough नव्हते; तर ते जागतिक AI क्षेत्रातील एक महत्त्वाचे उत्प्रेरक (catalyst) ठरले. याने कंपन्यांना inference कार्यक्षमतेत सुधारणा करण्यास भाग पाडले, देशांतर्गत कंपन्यांना ओपन-सोर्ससाठी स्पर्धा करण्यास प्रवृत्त केले आणि अमेरिकन कंपन्यांना एजंट्स (agents), इंटिग्रेशन (integration) आणि मल्टीमोडॅलिटीचा (multimodality) विकास गतिमान करण्यास प्रवृत्त केले.
चीनी आणि अमेरिकन AI कंपन्यांच्या प्रतिक्रिया वेगवेगळ्या असल्या तरी, त्यांचे ध्येय एकच आहे: अधिक मजबूत, अधिक विश्वसनीय आणि अधिक लवचिक मोठे मॉडेल (large model) तयार करणे आणि तंत्रज्ञान, इकोसिस्टम (ecosystem) आणि युजर्सच्या (users) स्पर्धेत विजय मिळवणे. ही प्रक्रिया अजून संपलेली नाही. GPT-5, Gemini 3, Claude 4 आणि DeepSeek R2 आणि Qwen 4 एकापाठोपाठ एक रिलीज (release) होत असल्याने, जागतिक AI “spiral rise” च्या एका नवीन टप्प्यात प्रवेश करत आहे.
एंटरप्राइज युजर्स (enterprise users) आणि डेव्हलपर्ससाठी (developers), ही स्पर्धा अधिक पर्याय, कमी खर्च आणि अधिक शक्तिशाली मोठ्या मॉडेल टूल्स (model tools) घेऊन येईल. जागतिक AI क्षमता अभूतपूर्व वेगाने पसरत आहेत आणि लोकशाहीकरण (democratization) होत आहे. पुढील निर्णायक तांत्रिक breakthrough मार्गावर असू शकते.