बायडूचे ERNIE X1 आणि ERNIE 4.5 लाँच

ERNIE X1 आणि ERNIE 4.5: AI च्या रिंगणात नवीन आव्हानवीर

चीनमधील तंत्रज्ञान क्षेत्रातील एक प्रमुख कंपनी, बायडूने (Baidu) आपल्या ERNIE (Enhanced Representation through Knowledge Integration) फाउंडेशन मॉडेलमध्ये दोन महत्त्वपूर्ण अपडेट्स लाँच केले आहेत. ERNIE X1 आणि ERNIE 4.5 या नवीन आवृत्त्या, बायडूची वाढत्या स्पर्धात्मक जागतिक AI लँडस्केपला, विशेषतः चीनी आणि अमेरिकन कंपन्यांनी केलेल्या प्रगतीला दिलेली रणनीतिक प्रतिक्रिया दर्शवतात. हे मॉडेल केवळ वाढीव अपग्रेड नाहीत; ते उपलब्ध असलेल्या काही सर्वात प्रगत AI प्रणालींशी थेट स्पर्धा करण्यासाठी डिझाइन केलेले आहेत, बायडूच्या मते, त्यांच्या प्रतिस्पर्ध्यांच्या क्षमतांशी जुळणारी किंवा त्यापेक्षा जास्त क्षमता असलेल्या वैशिष्ट्यांचा अभिमान बाळगतात. दोन्ही मॉडेल्स वापरकर्त्यांसाठी ERNIE Bot चॅटबॉटद्वारे उपलब्ध आहेत, आणि बायडूने आपल्या विस्तृत उत्पादन श्रेणीमध्ये, त्याच्या प्रमुख बायडू सर्चसह (Baidu Search) टप्प्याटप्प्याने एकत्रीकरण करण्याची योजना आखली आहे.

या प्रकाशनाची वेळ महत्त्वाची आहे. जनरेटिव्ह AI क्षेत्र वेगवान नवनवीन शोध आणि तीव्र स्पर्धेचा अनुभव घेत आहे, विशेषतः चीन आणि युनायटेड स्टेट्समधील गतिशीलतेवर लक्ष केंद्रित केले जात आहे. डीपसीक (DeepSeek), एका चिनी AI स्टार्टअप, 2025 च्या सुरुवातीला R1 सह उद्योगाचे लक्ष वेधून घेतले, एक ओपन-सोर्स रिझनिंग मॉडेल ज्याने कथितरित्या आघाडीच्या AI मॉडेल्सना लक्षणीयरीत्या कमी खर्चात मागे टाकले. या हालचालीमुळे डीपसीकला चीन आणि अमेरिका दोन्हीमधील प्रतिस्पर्ध्यांपेक्षा पुढे नेले, ज्यात बायडूचाही समावेश आहे. तथापि, बायडू, ChatGPT प्रतिस्पर्धी, ERNIE Bot सादर करणाऱ्या सुरुवातीच्या चिनी कंपन्यांपैकी एक होती.

ERNIE X1 आणि ERNIE 4.5: बायडूच्या नवीन मॉडेल्सवर एक जवळून नजर

ERNIE X1 आणि ERNIE 4.5, दोन्ही बायडूने विकसित केलेले असले तरी, वेगवेगळ्या ऍप्लिकेशन्ससाठी तयार केलेले भिन्न फाउंडेशन मॉडेल आहेत:

• ERNIE X1: हे मॉडेल उच्च-कार्यक्षमतेचे रिझनिंग इंजिन म्हणून स्थानबद्ध केले आहे, जे डीपसीक R1 (DeepSeek R1) आणि OpenAI च्या o3 मिनी सारख्या मॉडेल्सना थेट आव्हान देते. हे जटिल तार्किक प्रक्रिया आणि बहु-चरण समस्या-समाधान आवश्यक असलेल्या कार्यांसाठी डिझाइन केलेले आहे.

• ERNIE 4.5: हे मॉडेल एक मोठे मल्टीमॉडल AI आहे, जे विविध प्रकारच्या माध्यमांवर प्रक्रिया करण्यास आणि समजून घेण्यास सक्षम आहे – मजकूर, प्रतिमा, ऑडिओ आणि व्हिडिओ. हे GPT-4o आणि Google च्या Gemini सारख्या मॉडेल्सशी स्पर्धा करते.

डीपसीकच्या R1 च्या उदयानंतर Google, OpenAI, Anthropic आणि xAI सारख्या प्रमुख AI कंपन्यांच्या प्राधान्यक्रमांमध्ये बदल झाला. या कंपन्यांनी कच्च्या मॉडेल स्केलसोबतच कार्यक्षमता आणि परवडण्यावर लक्ष केंद्रित करण्यास सुरुवात केली. बायडूने ERNIE X1 ची ओळख करून देणे, विशेषतः, या जागतिक AI शर्यतीत त्याचा प्रवेश दर्शवते, जे R1 आणि इतर मॉडेल्सच्या तुलनेत कार्यप्रदर्शन देते, संभाव्यत: आणखी स्पर्धात्मक किंमतीत.

बायडूने यावर जोर दिला आहे की 2025 हे लार्ज लँग्वेज मॉडेल्स आणि संबंधित तंत्रज्ञानाच्या उत्क्रांतीसाठी एक महत्त्वपूर्ण वर्ष आहे. कंपनीचे प्रसिद्धीपत्रक कृत्रिम बुद्धिमत्ता, डेटा सेंटर्स आणि क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चरमध्ये गुंतवणूक करण्याच्या त्याच्या चालू असलेल्या वचनबद्धतेवर प्रकाश टाकते, ज्याचा उद्देश त्याच्या AI क्षमतांना आणखी वाढवणे आणि पुढील पिढीची आणखी शक्तिशाली मॉडेल्स विकसित करणे आहे.

ERNIE X1: डीप-थिंकिंग रिझनिंगमध्ये खोलवर जाणे

ERNIE X1 हे एक लँग्वेज मॉडेल आहे जे विशेषतः “डीप-थिंकिंग रिझनिंग” साठी तयार केलेले आहे. हे पारंपारिक लँग्वेज मॉडेल्सपेक्षा वेगळे आहे जे जलद, पॅटर्न-आधारित प्रतिसाद निर्माण करण्यात उत्कृष्ट आहेत. याउलट, रिझनिंग मॉडेल्स जटिल समस्यांचे तार्किक चरणांच्या मालिकेत विभाजन करण्यासाठी डिझाइन केलेले आहेत. ते विविध संभाव्य उपायांचे मूल्यांकन करतात आणि अंतिम आउटपुट सादर करण्यापूर्वी त्यांचे उत्तर सुधारतात. हे त्यांना अशा कार्यांसाठी विशेषतः उपयुक्त बनवते ज्यात बहु-चरण नियोजन, तार्किक अनुमान आणि जटिल समस्या-समाधान समाविष्ट आहे.

बायडू ERNIE X1 च्या रिझनिंग क्षमतेचे श्रेय अनेक प्रगत तंत्रांना देते, ज्यामध्ये हे समाविष्ट आहे:

• प्रोग्रेसिव्ह रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (Progressive Reinforcement Learning): हे एका पुनरावृत्ती शिक्षण प्रक्रियेचा (iterative learning process) सुझाव देते जिथे मॉडेल फीडबॅकद्वारे त्याचे कार्यप्रदर्शन सतत सुधारते.
• एंड-टू-एंड ट्रेनिंग (End-to-End Training): हे एका समग्र प्रशिक्षण दृष्टिकोनाचा अर्थ दर्शवते जिथे संपूर्ण मॉडेल एकाच वेळी ऑप्टिमाइझ केले जाते, स्वतंत्र टप्प्यांमध्ये नाही.
• चेन्स ऑफ थॉट अँड ॲक्शन (Chains of Thought and Action): हे तंत्र मॉडेलला तार्किक चरणांच्या क्रमाचे अनुसरण करण्यास सक्षम करते, मानवी विचार प्रक्रियेची नक्कल करते.
• युनिफाइड मल्टी-फेसिटेड रिवॉर्ड सिस्टम (Unified Multi-faceted Reward System): हे रिझनिंगच्या विविध पैलूंवर मॉडेलच्या कार्यक्षमतेचे मूल्यांकन आणि पुरस्कृत करण्यासाठी एक अत्याधुनिक प्रणाली सुचवते.

बायडूने तपशीलवार तांत्रिक माहिती उघड केलेली नसली तरी, ही पद्धत पुनरावृत्ती शिक्षण, संदर्भात्मक आकलन आणि संरचित रिझनिंगवर लक्ष केंद्रित करते – ही ശക്തിस्थळे इतर यशस्वी रिझनिंग मॉडेल्सची देखील वैशिष्ट्ये आहेत.

व्यावहारिक उपयोजनांमध्ये, बायडूचा दावा आहे की ERNIE X1 “आकलन, नियोजन, प्रतिबिंब आणि उत्क्रांतीमध्ये वर्धित क्षमता” प्रदर्शित करते. कंपनी खालील क्षेत्रांमधील त्याच्या प्राविण्यावर प्रकाश टाकते:

• लिटररी क्रिएशन (Literary Creation): सर्जनशील मजकूर स्वरूप तयार करणे.
• मॅन्युस्क्रिप्ट रायटिंग (Manuscript Writing): मोठ्या दस्तऐवजांचा मसुदा तयार करण्यात मदत करणे.
• डायलॉग (Dialogue): नैसर्गिक आणि सुसंगत संभाषणांमध्ये गुंतणे.
• लॉजिकल रिझनिंग (Logical Reasoning): तार्किक अनुमान आवश्यक असलेल्या समस्या सोडवणे.
• कॉम्प्लेक्स कॅल्क्युलेशन्स (Complex Calculations): क्लिष्ट गणिती क्रिया करणे.
• ‘चायनीज नॉलेज’ (‘Chinese Knowledge’): ही अनिर्दिष्ट क्षमता बहुधा चीनी भाषा, संस्कृती आणि संदर्भाचे सखोल आकलन दर्शवते.

परिणामी, ERNIX1 ची कल्पना विविध प्रकारच्या ऍप्लिकेशन्सना सामर्थ्य देण्यासाठी केली गेली आहे, ज्यामध्ये हे समाविष्ट आहे:

• सर्च इंजिन्स (Search Engines): अधिक सूक्ष्म आकलनासह शोध परिणाम वर्धित करणे.
• डॉक्युमेंट समरायझेशन अँड Q&A (Document Summarization and Q&A): संक्षिप्त सारांश आणि प्रश्नांची अचूक उत्तरे देणे.
• इमेज अंडरस्टँडिंग अँड जनरेशन (Image Understanding and Generation): व्हिज्युअल सामग्रीचा अर्थ लावणे आणि तयार करणे.
• कोड इंटरप्रिटेशन (Code Interpretation): प्रोग्रामिंग कोडचे विश्लेषण आणि आकलन करणे.
• वेबपेज ॲनालिसिस (Webpage Analysis): वेब पृष्ठांवरून महत्त्वाची माहिती काढणे.
• माइंड मॅपिंग (Mind Mapping): कल्पना आणि संकल्पनांचे व्हिज्युअल प्रतिनिधित्व तयार करणे.
• ॲकॅडमिक रिसर्च (Academic Research): विविध शाखांमधील संशोधन कार्यात मदत करणे.
• बिझनेस अँड फ्रँचायझी इन्फॉर्मेशन सर्च (Business and Franchise Information Search): व्यवसायाच्या चौकशीसाठी संबंधित माहिती प्रदान करणे.

ERNIE X1: स्पर्धेशी तुलना

बायडूने ERNIE X1 साठी विशिष्ट बेंचमार्क स्कोअर किंवा तपशीलवार मूल्यमापन जाहीर केलेले नसले तरी, कंपनीचा दावा आहे की मॉडेलचे कार्यप्रदर्शन डीपसीक R1 (DeepSeek R1) च्या “बरोबरीचे” आहे, आणि ते “केवळ अर्ध्या किंमतीत” ऑफर केले जात आहे. सध्या, बायडूने बाजारातील इतर रिझनिंग मॉडेल्सशी तुलना दिलेली नाही. तपशीलवार तुलनात्मक डेटा नसल्यामुळे ERNIE X1 च्या स्पर्धात्मक स्थितीचे पूर्णपणे मूल्यांकन करणे कठीण आहे, परंतु कमी खर्चात तुलनात्मक कार्यक्षमतेचा दावा नक्कीच उल्लेखनीय आहे.

ERNIE 4.5: नेटिव्ह मल्टीमॉडल क्षमतांचा स्वीकार

बायडूने ERNIE 4.5 ला “नेटिव्ह मल्टीमॉडल मॉडेल” म्हणून सादर केले आहे. याचा अर्थ असा आहे की ते एका एकत्रित फ्रेमवर्कमध्ये विविध प्रकारच्या माध्यमांचे - मजकूर, प्रतिमा, ऑडिओ आणि व्हिडिओ - अखंडपणे एकत्रित आणि समजून घेण्यासाठी डिझाइन केलेले आहे. अनेक AI प्रणालींप्रमाणे जे वेगवेगळ्या मीडिया प्रकारांवर स्वतंत्रपणे प्रक्रिया करतात, ERNIE 4.5 या पद्धतींना एकत्र करण्यासाठी आणि त्यामध्ये रूपांतरित करण्यासाठी (उदा. मजकूर ते ऑडिओ आणि उलट) इंजिनिअर केलेले आहे.

बायडू यावर प्रकाश टाकते की ERNIE 4.5 “अनेक पद्धतींच्या संयुक्त मॉडेलिंगद्वारे सहयोगी ऑप्टिमायझेशन प्राप्त करते, अपवादात्मक मल्टीमॉडल आकलन क्षमता दर्शवते.” हे एक अत्याधुनिक दृष्टिकोन सुचवते जिथे मॉडेल विविध मीडिया प्रकारांमधील माहिती समजून घेणे आणि संबंधित करणे शिकते.

त्याच्या मल्टीमॉडल पराक्रमाव्यतिरिक्त, ERNIE 4.5 “रिफाइन्ड लँग्वेज स्किल्स” (refined language skills) चा अभिमान बाळगतो, ज्यामुळे त्याची आकलन आणि जनरेशन क्षमता, तसेच त्याची तार्किक रिझनिंग, मेमरी आणि कोडिंग क्षमता वाढते. बायडू मॉडेलच्या “स्ट्राँग इंटेलिजन्स” (strong intelligence) आणि “कॉन्टेक्च्युअल अवेअरनेस” (contextual awareness) वर देखील जोर देते, विशेषत: इंटरनेट मेम्स आणि व्यंगचित्रे यांसारख्या सूक्ष्म सामग्री ओळखण्याची त्याची क्षमता. हे केवळ सामग्रीचा शाब्दिक अर्थ समजून घेण्यावर नाही, तर त्याच्या सांस्कृतिक आणि सामाजिक संदर्भावर देखील लक्ष केंद्रित करते.

शिवाय, बायडूचा दावा आहे की ERNIE 4.5 “हॅल्युसिनेशन्स” (hallucinations) साठी कमी संवेदनाक्षम आहे - AI मधील एक सामान्य समस्या जिथे मॉडेल्स चुकीची किंवा दिशाभूल करणारी माहिती तयार करतात जी पहिल्या दृष्टीक्षेपात तर्कशुद्ध वाटू शकते. ही एक महत्त्वपूर्ण सुधारणा आहे, कारण हॅल्युसिनेशन्स AI प्रणालींची विश्वासार्हता आणि सत्यता कमी करू शकतात.

बायडू या प्रगतीचे श्रेय अनेक प्रमुख तंत्रज्ञानांना देतो, ज्यामध्ये हे समाविष्ट आहे:

• स्पॅटिओटेम्पोरल रिप्रेझेंटेशन कॉम्प्रेशन (Spatiotemporal Representation Compression): हे बहुधा वेळ आणि जागेवर बदलणाऱ्या माहितीचे, जसे की व्हिडिओ सामग्रीचे, कार्यक्षमतेने प्रतिनिधित्व आणि प्रक्रिया करण्यासाठीच्या तंत्रांचा संदर्भ देते.
• नॉलेज-सेंट्रिक ट्रेनिंग डेटा कन्स्ट्रक्शन (Knowledge-Centric Training Data Construction): हे तथ्यात्मक ज्ञानात समृद्ध असलेल्या प्रशिक्षण डेटासेट तयार करण्यावर लक्ष केंद्रित करणे सुचवते.
• सेल्फ-फीडबॅक एन्हान्स्ड पोस्ट-ट्रेनिंग (Self-Feedback Enhanced Post-Training): हे एक यंत्रणा सूचित करते जिथे मॉडेल त्याच्या स्वतःच्या आउटपुटमधून शिकू शकते आणि कालांतराने त्याचे कार्यप्रदर्शन सुधारू शकते.
• हेटरोजिनियस मल्टीमॉडल मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स (MoE) (Heterogeneous Multimodal Mixture-of-Experts (MoE)): हा दृष्टिकोन लहान, विशेष “तज्ञ” मॉडेल्स वापरतो जे केवळ आवश्यकतेनुसार सक्रिय केले जातात. हे कार्यप्रदर्शन ऑप्टिमाइझ करते आणि संगणकीय खर्च कमी करते. MoE मॉडेल्स अनेकदा पारंपारिक ट्रान्सफॉर्मर-आधारित मॉडेल्सपेक्षा लहान आणि अधिक किफायतशीर असतात, तरीही ते तुलनात्मक किंवा अधिक चांगले कार्यप्रदर्शन प्राप्त करू शकतात, ज्यामुळे ते AI विकासासाठी एक आकर्षक पर्याय बनतात.

पुढे पाहता, अहवाल सूचित करतात की बायडू 2025 मध्ये ERNIE 5 रिलीज करण्याची योजना आखत आहे, त्याच्या मल्टीमॉडल क्षमतांमध्ये “मोठ्या सुधारणा” करण्याचे वचन देत आहे. हे मल्टीमॉडल AI च्या सीमांना पुढे ढकलण्यासाठी सतत वचनबद्धता दर्शवते.

ERNIE 4.5: तुलनात्मक विश्लेषण

बायडूने ERNIE 4.5 च्या मल्टीमॉडल क्षमतांची थेट OpenAI च्या GPT-4o शी तुलना केली आहे. कंपनीचा दावा आहे की ERNIE 4.5 ने MMU (Massive Multi-discipline Understanding) वगळता जवळजवळ प्रत्येक बेंचमार्कवर GPT-4o ला मागे टाकले. MMU मॉडेल्सचे मूल्यांकन कॉलेज-स्तरीय कार्यांच्या विस्तृत श्रेणीवर करते ज्यासाठी सखोल विषय ज्ञान आणि विचारपूर्वक रिझनिंग आवश्यक आहे. हे सूचित करते की ERNIE 4.5 अनेक क्षेत्रांमध्ये उत्कृष्ट कामगिरी करत असताना, GPT-4o अजूनही विशेष शैक्षणिक ज्ञान आवश्यक असलेल्या कार्यांमध्ये आघाडीवर असू शकते.

बायडू बेंचमार्क निकाल देखील सादर करते जे दर्शविते की ERNIE 4.5 ने OpenAI च्या GPT-4o आणि GPT-4.5 तसेच डीपसीकच्या V3 ला इतर अनेक क्षेत्रांमध्ये मागे टाकले आहे, ज्यामध्ये हे समाविष्ट आहे:

• C-Eval: हे बेंचमार्क मानववंशशास्त्र ते विज्ञान आणि अभियांत्रिकीपर्यंत विविध शाखांमधील प्रगत ज्ञान आणि रिझनिंग क्षमतांचे मूल्यांकन करते. ERNIE 4.5 ची येथील मजबूत कामगिरी विविध विषयांचे विस्तृत आकलन दर्शवते.
• CMMLU: हे बेंचमार्क चीनी भाषा आणि संस्कृतीच्या विशिष्ट संदर्भात ज्ञान आणि रिझनिंग क्षमतांचे मूल्यांकन करते. ERNIE 4.5 चे येथील यश या डोमेनमधील त्याचे प्राविण्य दर्शवते.
• GSM8K: हे बेंचमार्क ग्रेड स्कूल गणिताच्या समस्या वापरून बहु-चरण रिझनिंगचे मूल्यांकन करते. ERNIE 4.5 चे कार्यप्रदर्शन गणितीय रिझनिंगमधील मजबूत क्षमता दर्शवते.
• DROP: हे बेंचमार्क LLM च्या वाचन आकलन क्षमता मोजते. ERNIE 4.5 चे निकाल उच्च पातळीवरील मजकूर आकलन दर्शवतात.

तथापि, हे कबूल करणे महत्त्वाचे आहे की ERNIE 4.5 ने ज्या अनेक बेंचमार्कवर उत्कृष्ट कामगिरी दर्शविली ते विशेषतः चीनी भाषा आणि संस्कृतीवर केंद्रित होते. हे अंशतः स्पष्ट करू शकते की अमेरिकन कंपनीने विकसित केलेले GPT-4o आणि GPT-4.5 मॉडेल्सने चांगली कामगिरी का केली नाही. तरीसुद्धा, ERNIE 4.5 ने डीपसीक-V3 (DeepSeek-V3) ला, जे एका चिनी कंपनीने विकसित केलेले मॉडेल आहे, यापैकी अनेक बेंचमार्कवर मागे टाकले, जे चीनी संदर्भात एक वास्तविक स्पर्धात्मक फायदा दर्शवते.

याउलट, ERNIE 4.5 ने कथितरित्या इतर काही बेंचमार्कवर चांगली कामगिरी केली नाही, ज्यामध्ये हे समाविष्ट आहे:

• MMLU-Pro: हे बेंचमार्क अधिक विस्तृत आणि आव्हानात्मक कार्यांच्या संचावर भाषेचे आकलन मोजते. GPT-4.5 ने येथे ERNIE 4.5 ला मागे टाकले, जे सामान्य भाषेच्या आकलनामध्ये संभाव्य फायदा दर्शवते.
• GPQA: या बेंचमार्कमध्ये जीवशास्त्र, भौतिकशास्त्र आणि रसायनशास्त्रातील तज्ञांनी लिहिलेल्या बहु-निवड प्रश्नांचा डेटासेट समाविष्ट आहे. GPT-4.5 ने पुन्हा ERNIE 4.5 ला मागे टाकले, जे विशेष वैज्ञानिक ज्ञानाची मजबूत पकड दर्शवते.
• Math-500: हे बेंचमार्क आव्हानात्मक हायस्कूल-स्तरीय गणिताच्या समस्या सोडवण्याची क्षमता तपासते. डीपसीक-V3 आणि GPT-4.5 दोन्हीने ERNIE 4.5 ला मागे टाकले, जे प्रगत गणितीय रिझनिंगमध्ये पुढील सुधारणेची आवश्यकता दर्शवते.
• LiveCodeBench: हे बेंचमार्क कोडिंग क्षमता मोजते. GPT-4.5 ने ERNIE 4.5 ला मागे टाकले, जे कोड जनरेशन आणि आकलनामध्ये संभाव्य फायदा दर्शवते.

GPT-4.5 ने काही बेंचमार्कवर चांगली कामगिरी केली असली तरी, बायडू यावर जोर देते की ERNIE 4.5 ची किंमत OpenAI च्या मॉडेलच्या फक्त 1% आहे. हा महत्त्वपूर्ण खर्च फरक ERNIE 4.5 ला किफायतशीर मल्टीमॉडल AI सोल्युशन शोधणाऱ्या व्यवसाय आणि विकासकांसाठी एक अत्यंत आकर्षक पर्याय बनवू शकतो.

ERNIE X1 आणि ERNIE 4.5 मध्ये प्रवेश

ERNIE 4.5 सध्या त्याच्या API द्वारे आणि बायडू AI क्लाउडच्या MaaS (मॉडेल-ॲज-ए-सर्व्हिस) प्लॅटफॉर्म, कियानफॅन (Qianfan) वर उपलब्ध आहे. इनपुट किंमती RMB 0.004 प्रति हजार टोकन्सपासून सुरू होतात आणि आउटपुट किंमती RMB 0.016 प्रति हजार टोकन्सपासून सुरू होतात. बायडूने सांगितले की ERNIE X1 “लवकरच” प्लॅटफॉर्मवर उपलब्ध होईल, इनपुट किंमती RMB 0.002 प्रति हजार टोकन्सपासून सुरू होतील आणि आउटपुट किंमती RMB 0.008 प्रति हजार टोकन्सपासून सुरू होतील.

वापरकर्ते बायडूच्या चॅटबॉट, ERNIE Bot द्वारे दोन्ही मॉडेल्सशी संवाद साधू शकतात, त्यांच्या क्षमता एक्सप्लोर करण्यासाठी एक सोयीस्कर आणि वापरकर्ता-अनुकूल इंटरफेस प्रदान करतात.

विशिष्ट किंमत रचना आणि उपलब्धतेचे तपशील वैयक्तिक विकासकांपासून मोठ्या उद्योगांपर्यंत, वापरकर्त्यांच्या विस्तृत श्रेणीसाठी हे प्रगत AI मॉडेल्स उपलब्ध करून देण्याच्या बायडूच्या वचनबद्धतेवर प्रकाश टाकतात. स्पर्धात्मक किंमत, विशेषत: ERNIE X1 साठी, बायडूला जागतिक AI बाजारात एक मजबूत प्रतिस्पर्धी म्हणून स्थान देते, जे अमेरिकन टेक दिग्गजांच्या मॉडेल्ससाठी एक आकर्षक पर्याय ऑफर करते.