ਸਾਲ 2025 ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ (artificial intelligence) ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਭੂਚਾਲ ਆਇਆ: ਚੀਨੀ ਟੀਮ DeepSeek ਦੁਆਰਾ DeepSeek-R1 ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ। ਇਹ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ, 671 ਬਿਲੀਅਨ-ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਜਲਦੀ ਹੀ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ ਵਜੋਂ ਸਥਾਪਿਤ ਹੋ ਗਿਆ, ਜਿਸ ਨੇ ਗਣਿਤ, ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਅਤੇ ਤਰਕਪੂਰਨ ਤਰਕ ਵਰਗੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ OpenAI ਦੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਟੱਕਰ ਦਿੱਤੀ। DeepSeek-R1 ਦੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਸੀ, ਜੋ ਕਿ ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ (reinforcement learning) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸੰਭਵ ਹੋਈ। ਮਾਡਲ ਦੇ MIT ਲਾਇਸੈਂਸ ਨੇ ਵਪਾਰਕ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਕੇ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਿਗਾੜ ਦਿੱਤਾ। DeepSeek-R1 ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਦੇ ਪ੍ਰਤੀਕਰਮ ਤਕਨੀਕੀ ਜਗਤ ਅਤੇ ਵਿੱਤੀ ਬਾਜ਼ਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਹਿਸੂਸ ਕੀਤੇ ਗਏ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਸਦੇ ਰਿਲੀਜ਼ ਹੋਣ ਦੇ ਇੱਕ ਹਫ਼ਤੇ ਦੇ ਅੰਦਰ ਏ.ਆਈ. ਸਟਾਕਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਗਿਰਾਵਟ ਆਈ।
DeepSeek-R1 ਨੇ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਚੀਨ ਦੀ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਏ.ਆਈ. ਅੰਦੋਲਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਛਾਲ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਕੀਤੀ। ਇਸ ਅਣਕਿਆਸੇ ਚੁਣੌਤੀ ਨੇ ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ ਅਤੇ ਚੀਨ ਦੇ ਗਲੋਬਲ ਏ.ਆਈ. ਲੀਡਰਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟ ਸਥਿਤੀ ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦਾ ਖੁਲਾਸਾ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਇਸਨੇ DeepSeek-R1 ਮਾਡਲ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਇੱਕ ਏ.ਆਈ. ਦੌੜ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤੀ ਹੈ।
ਆਓ ਜਾਂਚ ਕਰੀਏ ਕਿ ਏ.ਆਈ. ਖੇਤਰ ਦੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਖਿਡਾਰੀਆਂ - Meta, Google, OpenAI, Anthropic, Alibaba, ਅਤੇ Baidu - ਨੇ ਇਸ ਨਵੀਂ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ੀ ਦਾ ਜਵਾਬ ਕਿਵੇਂ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
Meta: LLaMA 4 ਨਾਲ ਸਕੇਲ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣਾ
Meta, ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਾਡਲ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੋਹਰੀ, ਨੇ LLaMA 4 ਪੇਸ਼ ਕਰਕੇ DeepSeek R1 ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿੱਤਾ। ਅਪ੍ਰੈਲ 2025 ਵਿੱਚ, Meta ਨੇ LLaMA 4 ਲਾਂਚ ਕੀਤਾ, ਜੋ ਕਿ ਹੁਣ ਤੱਕ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਮਾਡਲ ਹੈ, ਜੋ Cloudflare ਵਰਗੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਰਾਹੀਂ API ਐਕਸੈਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। LLaMA 4 ਇੱਕ ਮਿਕਸਚਰ-ਆਫ-ਐਕਸਪਰਟਸ (Mixture-of-Experts, MoE) ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਬ-ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਇਨਫਰੈਂਸ ਦੌਰਾਨ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਸਰਗਰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਇਨਫਰੈਂਸ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
LLaMA 4 ਸੀਰੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਕਈ ਸਬ-ਮਾਡਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ "ਸਕਾਊਟ (Scout)" ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ 109 ਬਿਲੀਅਨ ਕੁੱਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹਨ ਅਤੇ ਸਿਰਫ 17 ਬਿਲੀਅਨ ਐਕਟਿਵ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ H100 ਕਾਰਡ ‘ਤੇ ਚੱਲ ਸਕਦਾ ਹੈ। "ਮੈਵੇਰਿਕ (Maverick)" ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ 400 ਬਿਲੀਅਨ ਕੁੱਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰ (128 ਮਾਹਿਰ) ਹਨ ਪਰ ਫਿਰ ਵੀ ਸਿਰਫ 17 ਬਿਲੀਅਨ ਐਕਟਿਵ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹਨ, ਜਿਸ ਲਈ ਇੱਕ DGX ਕਲੱਸਟਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਡਿਜ਼ਾਈਨ LLaMA 4 ਨੂੰ 10 ਮਿਲੀਅਨ ਟੋਕਨਾਂ ਤੱਕ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋਜ਼ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਇਹ ਸਮਰੱਥਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਪਹਿਲੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਲੰਬੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵੱਡੀਆਂ ਕੋਡ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀਆਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ।
LLaMA 4 ਆਪਣੀ MoE ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੇ ਕਾਰਨ ਤੇਜ਼ ਜਵਾਬ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ, ਆਡੀਓ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਲਈ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਇਨਪੁਟਸ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। Meta ਨੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੀ ਇੱਕ ਰਣਨੀਤੀ ਚੁਣੀ ਹੈ, ਆਪਣੀਆਂ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾ ਕੇ, ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਸੈਕਟਰ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਨ ਲਈ ਜਦੋਂ ਕਿ DeepSeek ਇਨਫਰੈਂਸ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
Google: ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਏਜੰਟਾਂ ਵੱਲ Gemini ਦਾ ਵਿਕਾਸ
OpenAI ਅਤੇ DeepSeek ਤੋਂ ਸੰਯੁਕਤ ਦਬਾਅ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, Google ਨੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀਕਲ ਨਵੀਨਤਾ ਦੀ ਇੱਕ ਰਣਨੀਤੀ ਦੀ ਚੋਣ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਫਰਵਰੀ 2025 ਵਿੱਚ, Google ਨੇ Gemini 2.0 ਸੀਰੀਜ਼ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਫਲੈਸ਼, ਪ੍ਰੋ ਅਤੇ ਲਾਈਟ ਸੰਸਕਰਣ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਜੋ "ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਏਜੰਟ (intelligent agent)" ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵੱਲ ਇੱਕ ਕਦਮ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
Gemini 2.0 ਦੀਆਂ ਏਜੰਟ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਰੱਕੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਮਾਡਲ ਕਈ ਮੋਡੈਲਿਟੀਆਂ (modalities) ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਖੋਜ ਇੰਜਣਾਂ, ਕੋਡ ਸੈਂਡਬਾਕਸਾਂ ਅਤੇ ਵੈੱਬ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। Google ਦਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਮੈਰੀਨਰ (Project Mariner) ਏ.ਆਈ.-ਸੰਚਾਲਿਤ Chrome ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਏ.ਆਈ. ਫਾਰਮ ਭਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਬਟਨਾਂ ‘ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
Google ਨੇ ਏਜੰਟ ਈਕੋਸਿਸਟਮ (agent ecosystem) ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਲਈ Agent2Agent ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ (Agent2Agent protocol) ਵੀ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਕੱਠੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਸਨੇ ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਦੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਟੂਲ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਕਿੱਟ, ਏਜੰਟ ਗਾਰਡਨ (Agent Garden) ਬਣਾਈ ਹੈ।
Google ਏ.ਆਈ. ਦੇ ਟੂਲ-ਅਧਾਰਤ ਅਤੇ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵੱਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਲ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਏਜੰਟ ਸਹਿਯੋਗ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਕੇ ਅਗਲੇ ਯੁੱਗ ਦੇ ਮੁੱਖ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, DeepSeek ਅਤੇ OpenAI ਨਾਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਦੌੜ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ। Gemini ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਇੱਕ ਰਣਨੀਤਕ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ ਨਹੀਂ ਹੈ।
OpenAI: ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ ਲਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣਾ ਅਤੇ ਈਕੋਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ
OpenAI ਨੇ DeepSeek R1 ਦੇ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਦੁਹਰਾਵਾਂ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਤਾਇਨਾਤੀਆਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਫਰਵਰੀ 2025 ਵਿੱਚ, OpenAI ਨੇ GPT-4.5 ਲਾਂਚ ਕੀਤਾ, ਜੋ ਕਿ GPT-4 ਦਾ ਇੱਕ ਅੰਤਰਿਮ ਸੰਸਕਰਣ ਹੈ, ਜੋ ਤਰਕਪੂਰਨ ਇਕਸਾਰਤਾ ਅਤੇ ਤੱਥਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ GPT-5 ਲਈ ਵੀ ਰਾਹ ਪੱਧਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
GPT-4.5 ਨੂੰ ਆਖਰੀ ਵੱਡਾ ਮਾਡਲ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਚੇਨ-ਆਫ-ਥੌਟ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ (chain-of-thought reasoning) ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਹੈ। GPT-5 ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਤਰਕ ਮਾਡਲ o3-mini ਅਤੇ GPT ਸੀਰੀਜ਼ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ "ਆਮ ਬੋਧਾਤਮਕ ਮਾਡਲ (general cognitive model)" ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜੋੜੇਗਾ। OpenAI ਨੇ ਇਹ ਵੀ ਕਿਹਾ ਹੈ ਕਿ GPT-5 ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਿਵਸਥਿਤ ਬੁੱਧੀ ਪੱਧਰ ਅਤੇ ਟੂਲ ਵਰਤੋਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਹੋਣਗੀਆਂ।
OpenAI ਨੇ ChatGPT ਦੇ ਮੁਫਤ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ GPT-5 ਦੇ ਮੁੱਢਲੇ ਸੰਸਕਰਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇਣ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਭੁਗਤਾਨ ਕੀਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਵਿਕਲਪਾਂ ‘ਤੇ ਜਾਣ ਦੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਉੱਨਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਹੋਵੇਗੀ। ਇਸ ਰਣਨੀਤੀ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਵਿਆਪਕ ਕਵਰੇਜ ਨਾਲ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜੀ ਰੱਖਣਾ ਹੈ।
OpenAI ਪਲੱਗਇਨਾਂ, ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰਾਂ ਅਤੇ ਕੋਡ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਟਰਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ GPT ਕੋਰ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖਰਾ ਰੱਖਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇੱਕ "ਪੂਰੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਵਾਲੀ ਏ.ਆਈ. (full-featured AI)" ਬਣਾਉਣ ਲਈ। OpenAI R1 ਦੀ ਚੁਣੌਤੀ ਦਾ ਜਵਾਬ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਢੰਗ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਬੁੱਧੀ ਘਣਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾ ਕੇ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ।
Anthropic: ਮਿਸ਼ਰਤ ਤਰਕ ਅਤੇ ਸੋਚਣ ਦੇ ਬਜਟਾਂ ਨਾਲ ਮਜ਼ਬੂਤ ਬੁੱਧੀ ਨੂੰ ਡੂੰਘਾ ਕਰਨਾ
Anthropic ਨੇ ਫਰਵਰੀ 2025 ਵਿੱਚ Claude 3.7 Sonnet ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ, ਜੋ "ਮਿਸ਼ਰਤ ਤਰਕ (mixed reasoning)" ਅਤੇ "ਸੋਚਣ ਦੇ ਬਜਟਾਂ (thinking budgets)" ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਤੇਜ਼ ਜਵਾਬਾਂ ਲਈ "ਸਟੈਂਡਰਡ ਮੋਡ (standard mode)" ਚੁਣ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਡੂੰਘੀ, ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਸੋਚ ਲਈ "ਐਕਸਟੈਂਡਡ ਮੋਡ (extended mode)" ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਵਿਧੀ ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੈ ਜਿਵੇਂ "ਵਧੇਰੇ ਸੋਚਣਾ (thinking more)" ਜਦੋਂ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਮੁਸ਼ਕਲ ਕੰਮਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਏ.ਆਈ. ਨੂੰ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਤਰਕ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮਾਂ ਲੈਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। Anthropic ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਤਰਕ ਦੀ ਡੂੰਘਾਈ ਅਤੇ ਕਾਲਿੰਗ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨ ਲਈ "ਸੋਚਣ ਦਾ ਸਮਾਂ (thinking time)" ਸੈੱਟ ਕਰਨ ਦੀ ਵੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
Claude 3.7 ਆਪਣੇ ਪੂਰਵਵਰਤੀ, 3.5, ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਅਤੇ ਤਰਕ ਵਰਗੇ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਪਛਾੜਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਜੋ ਤਰਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਕੋਡ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਵਿੱਚ 70.3% ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਰ ਵੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਹੈ।
Claude 3.7 Anthropic ਦੀ "ਕੰਟਰੋਲੇਬਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (controllable intelligence)" ਪ੍ਰਤੀ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸਟੈਕਿੰਗ (parameter stacking) ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਵਿਆਖਿਆਯੋਗ, ਸਥਿਰ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਸੋਚਣ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। Anthropic R1-ਸੰਚਾਲਿਤ "ਤਰਕ ਦੌੜ (reasoning race)" ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਗਤੀ ‘ਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਅੱਗੇ ਵੱਧ ਰਿਹਾ ਹੈ।
Alibaba: Qwen ਨਾਲ ਇੱਕ ਚੀਨੀ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣਾ
Alibaba ਦੀ Damo Academy ਨੇ DeepSeek R1 ਦੇ ਰਿਲੀਜ਼ ਹੋਣ ਤੋਂ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਹਫ਼ਤੇ ਬਾਅਦ ਆਪਣੇ Qwen ਮਾਡਲ ਪਰਿਵਾਰ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤਾ, ਫਰਵਰੀ 2025 ਵਿੱਚ Qwen 2.5 ਸੀਰੀਜ਼ ਅਤੇ ਅਪ੍ਰੈਲ ਦੇ ਅਖੀਰ ਵਿੱਚ ਨਵੀਂ Qwen 3 ਸੀਰੀਜ਼ ਜਾਰੀ ਕੀਤੀ, ਜੋ ਮਜ਼ਬੂਤ ਉਤਪਾਦ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਅਤੇ ਰਣਨੀਤਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ।
Qwen 3 ਸੀਰੀਜ਼ ਵਿੱਚ 600 ਮਿਲੀਅਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ 235 ਬਿਲੀਅਨ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਤੱਕ ਦੇ ਮਾਡਲ ਸੰਸਕਰਣ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹ ਘੱਟ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ ਇੱਕ MoE ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਫਲੈਗਸ਼ਿਪ ਮਾਡਲ, Qwen3-235B-A22B, ਨੂੰ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾ ਕੇ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਰਫ਼ ਚਾਰ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲੇ GPUs ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਰੁਕਾਵਟ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਕਈ ਮਿਆਰੀ ਟੈਸਟਾਂ ਵਿੱਚ, Qwen 3 ਦੀ ਸਮੁੱਚੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ DeepSeek R1, OpenAI o1 ਅਤੇ Gemini 2.5 Pro ਵਰਗੇ ਚੋਟੀ ਦੇ ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਹੈ।
Alibaba ਤਕਨਾਲੋਜੀਕਲ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ੀ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। Qwen 3 ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ Apache 2.0 ਲਾਇਸੈਂਸ ਦੇ ਅਧੀਨ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਹੈ, ਓਪਨ ਵੇਟਸ, ਸਿਖਲਾਈ ਕੋਡ ਅਤੇ ਤਾਇਨਾਤੀ ਟੂਲਸ ਦੇ ਨਾਲ, ਬਹੁਭਾਸ਼ਾਈ (119 ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ) ਅਤੇ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਗਲੋਬਲ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
Alibaba ਦੀ "ਤਕਨਾਲੋਜੀ + ਈਕੋਸਿਸਟਮ (technology + ecosystem)" ਰਣਨੀਤੀ DeepSeek ਦੀ ਹਲਕੇ-ਭਾਰ ਵਾਲੇ ਸਫਲਤਾ ਸ਼ੈਲੀ ਦੀ ਪੂਰਕ ਹੈ। ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਦੁਹਰਾਓ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਇਨਫਰੈਂਸ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਦੂਜਾ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਉਸਾਰੀ ਅਤੇ ਸਕੇਲ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। Qwen ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਘਰੇਲੂ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ "ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਹੱਬ (ecosystem hub)" ਵਜੋਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, DeepSeek ਦੁਆਰਾ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀ ਉਦਯੋਗ ਵਿਘਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਜਵਾਬ।
Baidu: ERNIE Bot ਦੇ ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ ਨਾਲ ਮਲਟੀਮੋਡਲਿਟੀ ਅਤੇ ਪਲੱਗਇਨ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ
Baidu ਨੇ ਮਾਰਚ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਫਲੈਗਸ਼ਿਪ ਮਾਡਲ, ERNIE Bot ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ ਕੀਤਾ, ERNIE Bot 4.5 ਅਤੇ ERNIE X1 ਨੂੰ ਜਨਤਕ ਜਾਂਚ ਲਈ ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ। ERNIE X1 ਨੂੰ ਇੱਕ "ਡੂੰਘੀ ਸੋਚਣ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ (deep thinking model)" ਵਜੋਂ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ, ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ AI ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ERNIE 4.5 Baidu ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਮੂਲ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਵੱਡਾ ਮਾਡਲ ਹੈ, ਜੋ ਟੈਕਸਟ, ਚਿੱਤਰਾਂ, ਆਡੀਓ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਦੇ ਸਾਂਝੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸੰਸਕਰਣ ਭਰਮ ਉਤਪਾਦਨ ਨੂੰ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੋਡ ਸਮਝ ਅਤੇ ਤਰਕਪੂਰਨ ਤਰਕ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕਈ ਚੀਨੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ GPT-4.5 ਪੱਧਰਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾੜਦਾ ਹੈ।
Baidu ਇੱਕ "ਏ.ਆਈ. ਟੂਲ ਈਕੋਸਿਸਟਮ (AI tool ecosystem)" ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜੋ ਵਧੇਰੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ। X1 ਮਾਡਲ ਖੋਜ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ, PDF ਰੀਡਿੰਗ, ਕੋਡ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ, ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ, ਵੈੱਬ ਐਕਸੈਸ, ਅਤੇ ਵਪਾਰਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ AI ਦੀ "ਹੱਥਾਂ-ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ (hands-on ability)" ਨੂੰ ਸੱਚਮੁੱਚ ਸਾਕਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ Google Gemini ਦੇ ਏਜੰਟ ਰੂਟ ਨਾਲ ਮਿਲਦਾ ਹੈ।
Baidu ਨੇ ਇਹ ਵੀ ਐਲਾਨ ਕੀਤਾ ਕਿ ਇਹ ਜੂਨ 2025 ਦੇ ਅੰਤ ਤੱਕ ERNIE ਮਾਡਲ ਦੇ ਕੁਝ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਕਰੇਗਾ ਅਤੇ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼-ਪੱਧਰ ਦੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨਾਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਏਕੀਕਰਣ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਧਾਏਗਾ। ERNIE ਸੀਰੀਜ਼ ਇੱਕ ਬੰਦ-ਲੂਪ ਉਤਪਾਦ ਤੋਂ ਇੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ, APIs ਅਤੇ ਪਲੱਗਇਨ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਆਕਰਸ਼ਿਤ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ।
ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ R1 ਅਤੇ Qwen ਨਾਲ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, Baidu ਚੀਨੀ ਸਮੱਗਰੀ, ਖੋਜ ਸੇਵਾਵਾਂ ਅਤੇ ਗਿਆਨ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਡੂੰਘੇ ਇਕੱਠੇ ਹੋਣ ਦਾ ਲਾਭ ਖੋਜ, ਦਫਤਰ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਵਾਹ ਵਰਗੇ ਉਤਪਾਦ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਸਥਾਨਕ AI ਉਤਪਾਦ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, DeepSeek R1 ਦੀ ਰਿਲੀਜ਼ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਤਕਨਾਲੋਜੀਕਲ ਸਫਲਤਾ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੀ; ਇਹ ਗਲੋਬਲ ਏ.ਆਈ. ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਉਤਪ੍ਰੇਰਕ ਸੀ। ਇਸਨੇ ਦਿੱਗਜਾਂ ਨੂੰ ਇਨਫਰੈਂਸ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਘਰੇਲੂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਲਈ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਮਰੀਕੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਏਜੰਟਾਂ, ਏਕੀਕਰਣ ਅਤੇ ਮਲਟੀਮੋਡਲਿਟੀ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ।
ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਚੀਨੀ ਅਤੇ ਅਮਰੀਕੀ ਏ.ਆਈ. ਦਿੱਗਜਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਨ, ਪਰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਟੀਚੇ ਇੱਕੋ ਹਨ: ਮਜ਼ਬੂਤ, ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਲਚਕਦਾਰ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ, ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀ ਤੀਹਰੀ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ੀ ਨੂੰ ਜਿੱਤਣਾ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਜੇ ਖਤਮ ਨਹੀਂ ਹੋਈ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ GPT-5, Gemini 3, Claude 4, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ DeepSeek R2 ਅਤੇ Qwen 4 ਇੱਕ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਇੱਕ ਜਾਰੀ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਗਲੋਬਲ AI "ਸਪਿਰਲ ਰਾਈਜ਼ (spiral rise)" ਦੇ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ, ਇਹ ਮੁਕਾਬਲਾ ਵਧੇਰੇ ਵਿਕਲਪ, ਘੱਟ ਲਾਗਤਾਂ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਟੂਲ ਲਿਆਏਗਾ। ਗਲੋਬਲ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਬੇਮਿਸਾਲ ਦਰ ਨਾਲ ਫੈਲ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਲੋਕਤੰਤਰੀਕਰਨ ਹੋ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਅਗਲੀ ਫੈਸਲਾਕੁੰਨ ਤਕਨਾਲੋਜੀਕਲ ਸਫਲਤਾ ਸ਼ਾਇਦ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਰਾਹ ‘ਤੇ ਹੈ।