গুগলের ফ্ল্যাগশিপ জেমিনি 4 আর্গন মডেলটি এই সপ্তাহে এন্টারপ্রাইজ গ্রাহকদের কাছে পৌঁছাচ্ছে, এটির হাই-প্রোফাইল লঞ্চ এবং প্রকৃত উত্পাদন উপলব্ধতার মধ্যে ব্যবধান বন্ধ করে। বেনজিঙ্গা জানিয়েছে যে আর্গন এন্টারপ্রাইজ প্রজেক্টের জন্য আসার সাথে সাথে Google মূল্যের উপর বেশ কিছু AI প্রতিদ্বন্দ্বীকে কম করছে, যখন গিটল্যাব, অ্যান্ড্রয়েড স্টুডিও, এবং অন্যান্য প্ল্যাটফর্ম বিক্রেতারা মডেলের 1 মিলিয়ন-টোকেন প্রসঙ্গ উইন্ডো এবং দীর্ঘ-চলমান এজেন্টিক ক্ষমতার চারপাশে তৈরি ইন্টিগ্রেশন ঘোষণা করেছে।

এন্টারপ্রাইজ রোলআউটটি 13 অক্টোবর মডেলটির গ্লোবাল লঞ্চকে অনুসরণ করে, যখন Google Argon কে তার নতুন ফ্রন্টিয়ার সিরিজ হিসেবে জেমিনি প্রো ক্লাস প্রতিস্থাপন করে। For more context on this story, see our ongoing AI news.

আক্রমনাত্মক পরিচায়ক মূল্য

আর্গনের পরিচায়ক হার হল প্রতি মিলিয়ন ইনপুট টোকেনে $2 এবং প্রতি মিলিয়ন আউটপুট টোকেনে $10, ক্যাশ করা ইনপুটগুলিকে 95 শতাংশ ছাড় দেওয়া হয়েছে। প্রমোশনাল উইন্ডোর পরে, দ্য ডিকোডারের প্রাইসিং ব্রেকডাউন অনুসারে, প্রতি মিলিয়ন ইনপুট টোকেন প্রতি $4 এবং মিলিয়ন আউটপুট টোকেন প্রতি $20-এ মূল্য বৃদ্ধি পায়।

ডিসকাউন্টগুলি প্রতিযোগীদের তুলনায় যথেষ্ট আপেক্ষিক। OpenAI এর GPT-6 Astra এবং Anthropic's Claude Fable 5.1 উভয়ই $10 প্রতি মিলিয়ন ইনপুট টোকেন এবং $50 প্রতি মিলিয়ন আউটপুট টোকেনের তালিকায় রয়েছে, যেখানে Anthropic-এর Claude Opus 5.5 $4 এবং $20-এ বসে — Argon-এর নিয়মিত হারের সমান। ফোর্বস পরিচায়ক মূল্য নির্ধারণকে একটি সময়সীমার কৌশল হিসাবে চিহ্নিত করেছে: ডিসকাউন্টের মেয়াদ শেষ হওয়ার আগে আর্গন এখন দত্তক গ্রহণ করছে।

ভোক্তাদের জন্য একটি ধরা আছে. Google-এর নতুন স্তর কাঠামোর অধীনে, বিনামূল্যে জেমিনি ব্যবহারকারী এবং অর্থপ্রদানকারী প্লাস গ্রাহকরা এখন শুধুমাত্র দুর্বল ফ্ল্যাশ মডেলগুলিতে অ্যাক্সেস পাবেন৷ Argon জেমিনি অ্যাপ, গুগল সার্চের এআই মোড এবং অ্যান্টিগ্র্যাভিটি ডেভেলপমেন্ট এনভায়রনমেন্টে এআই প্রো এবং এআই আল্ট্রা গ্রাহকদের জন্য সংরক্ষিত।

মানদণ্ড: শক্তিশালী, প্রভাবশালী নয়

Google Vals সূচকে শীর্ষস্থান দাবি করে, কিন্তু স্বাধীন র‌্যাঙ্কিং আরও প্রতিদ্বন্দ্বিতার গল্প বলে। Decoder রিপোর্ট করে যে Argon এখনও Anthropic-এর Claude Opus 5.5 কে স্বাধীন সামগ্রিক র‌্যাঙ্কিংয়ে অনুসরণ করে, এবং Startup Fortune উল্লেখ করেছে যে মডেলটি একটি বেঞ্চমার্কে তৃতীয় স্থানের জন্য বাঁধা Google তৈরি করতে সাহায্য করেছে — একটি বিশদ যা মূল্যায়ন গঠনে Google-এর ভূমিকার কারণে মনোযোগ আকর্ষণ করেছে।

গুগল লঞ্চের সাথে অভ্যন্তরীণ ইঞ্জিনিয়ারিং নম্বরগুলি ভাগ করেছে, যদিও সেগুলি স্ব-প্রতিবেদিত। আর্গন ব্যবহার করে প্রকৌশলীরা এজেন্ট-চালিত কোড জমা 35 শতাংশেরও বেশি বাড়িয়েছে, কোম্পানি বলছে, কোড রোলব্যাক প্রায় এক তৃতীয়াংশ কমেছে। সবচেয়ে আকর্ষণীয় দাবিতে, গুগল বলেছে যে আর্গন ক্রোমিয়াম টিমকে 40-মিলিয়ন-লাইন কোডবেসের শত শত ফাইল জুড়ে একটি আর্কিটেকচারাল রিফ্যাক্টর সম্পূর্ণ করতে সাহায্য করেছে — যে কাজটি আগে কয়েক সপ্তাহের মধ্যে লাগত — কয়েক সপ্তাহের মধ্যে।

Google তার ওপেন-সোর্স এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট কিট থেকে একটি ছোট-স্কেল ফলাফলও উদ্ধৃত করেছে: একটি আর্গন-চালিত এজেন্ট রাতারাতি স্বায়ত্তশাসিতভাবে চলতে থাকা অপ্টিমাইজেশন খুঁজে পেয়েছে যা সেশন প্রস্তুতির সময় 40 শতাংশ কমিয়ে দিয়েছে। এবং মডেলটি বিশেষ প্রশংসা কুড়িয়েছে — একটি ডুয়াল এন্ট্রি বেঞ্চমার্ক আর্গনকে অ্যাকাউন্টিং কাজের ক্ষেত্রে সবচেয়ে সঠিক এবং সবচেয়ে সামঞ্জস্যপূর্ণ AI মডেল খুঁজে পেয়েছে, একটি বিশেষ কিন্তু বাণিজ্যিকভাবে প্রাসঙ্গিক দাবি যা এন্টারপ্রাইজ ক্রেতাদের জন্য Google এই সপ্তাহে আলোচনা করছে৷

Google ইতিমধ্যেই শিরোনাম উন্নতি হিসাবে কোডিং কার্যকারিতা সহ অভ্যন্তরীণভাবে "কার্বন" নামের একটি উত্তরসূরী কোডনেম পরীক্ষা করছে বলে জানা গেছে।

রোবোটিক্স উচ্চাকাঙ্ক্ষা

15 অক্টোবরে Google আর্গনকে পূর্ণ রোবোটিক্স পাইপলাইনের একক মডেল হিসেবে প্রদর্শন করে: ফিজিক্যাল রোবট নিয়ন্ত্রণ করা, ইন্টারেক্টিভ 3D প্রশিক্ষণ পরিবেশ তৈরি করা এবং প্রশিক্ষণের ডেটা মূল্যায়ন করার সময় আরও ভিন্নতাপূর্ণ পিচ এসেছিল।

একটি Boston Dynamics Spot রোবটের সাথে Google এর ডেমোতে, Argon একটি ট্র্যাশ বিনের একটি ভার্চুয়াল প্রতিরূপ তৈরি করেছে, রোবটটিকে তিনটি পায়ে ভারসাম্য বজায় রাখতে এবং MuJoCo সিমুলেশনের ভিতরে সোডা ক্যান ছুঁড়ে ফেলার অনুশীলন করতে দিন এবং শুধুমাত্র তখনই বাস্তব হার্ডওয়্যারের কাজটি করার চেষ্টা করেন৷ দুটি অতিরিক্ত AI এজেন্ট প্রতিটি ড্রপের আগে পা এবং গ্রিপারের অবস্থান যাচাই করেছে।

ডেটা-জেনারেশন লুপ হল যেখানে সংখ্যাগুলি আকর্ষণীয় হয়। পার্টি প্রপস সহ একটি টেবিলের একক ফটো থেকে, আর্গন একটি নিয়ন্ত্রণ মডেলের জন্য 77টি কাজ এবং 4,500টিরও বেশি প্রশিক্ষণ পর্ব তৈরি করেছে। দ্য ডিকোডার অনুসারে, আসল রোবটে পরীক্ষা করার সময়, সাফল্যের হার 56 থেকে 75 শতাংশে উঠেছিল এবং কার্যকর করার সময় 35 থেকে 24 সেকেন্ডে নেমে এসেছে।

Google এটিকে "শারীরিক AGI"-এর দিকে একটি পদক্ষেপ হিসাবে ফ্রেম করেছে — একটি মডেল যা স্থান উপলব্ধি করতে পারে, নিয়ন্ত্রণ কোড লিখতে পারে, ভিডিও পদার্থবিদ্যা ব্যাখ্যা করতে পারে এবং ফলাফল অনুকরণ করতে পারে। কোম্পানী সতর্কতা অবলম্বন করে যে ডেমোগুলির জন্য এখনও বিশদ মানব প্রম্পটিংয়ের প্রয়োজন, কিন্তু বাস্তব-বিশ্ব যাচাইকরণের সাথে সিমুলেশন-প্রথম প্রশিক্ষণের প্যাটার্নটি মূর্ত AI-এর জন্য Google-এর টেমপ্লেট হয়ে উঠছে।

এই সপ্তাহে ইন্টিগ্রেশন ল্যান্ড

বিকাশকারী ইকোসিস্টেম দ্রুত সরানো হয়েছে। গিটল্যাব রিপোজিটরি জুড়ে দীর্ঘমেয়াদী এজেন্টিক কাজের লক্ষ্যে আর্গন সমর্থন ঘোষণা করেছে। অ্যান্ড্রয়েড স্টুডিও বড় কোডবেস বিশ্লেষণের জন্য মডেলের 1 মিলিয়ন-টোকেন প্রসঙ্গ উইন্ডো গ্রহণ করেছে। চ্যানেল ইনসাইডার রিপোর্ট করেছে যে Google তার AI প্রকল্প প্রোগ্রামের মাধ্যমে এন্টারপ্রাইজ অ্যাক্সেস সম্প্রসারণ করছে, মডেলটিকে ওয়ার্কস্পেস-সংলগ্ন টুলিং জুড়ে উপলব্ধ করেছে।

GPT-6 Astra এবং Anthropic's Claude lineup এর বিপরীতে Argon-এর মূল্যায়নকারী এন্টারপ্রাইজ ক্রেতাদের জন্য, ক্যালকুলাস তিনটি উপায়ে বিভক্ত হয়। মূল্যের ভিত্তিতে, আর্গনের প্রচারমূলক হার হল বিস্তৃত ব্যবধানে সীমান্ত স্তরের মধ্যে সর্বনিম্ন প্রতি-টোকেন খরচ। কাঁচা সামর্থ্যের উপর, স্বাধীন র‌্যাঙ্কিং এখনও অ্যানথ্রপিকের শীর্ষ মডেলের পক্ষে। লক-ইন করার সময়, গুগল আর্গনকে জেমিনি ফর ওয়ার্কস্পেস, গুগল সার্চের এআই মোড এবং অ্যান্টিগ্র্যাভিটি-তে একত্রিত করছে - একটি বিতরণ সুবিধা যার প্রতিদ্বন্দ্বী কেউই মেলে না, কিন্তু একটি যা Google-এর স্ট্যাকের উপর নির্ভরতাকে আরও গভীর করে।

সময়ও গুরুত্বপূর্ণ। আর্গনের বিশ্বব্যাপী আত্মপ্রকাশের ঠিক একদিন আগে মেটা তার মিউজ ওয়ান্ডার ফুল ফ্রন্টিয়ার মডেল লঞ্চ করে এবং এই এন্টারপ্রাইজ রোলআউটের দিনেই ওপেন-ওয়েট মিউজ স্পার্ক ওপেন প্রকাশ করে। ফ্রন্টিয়ার-মডেল মার্কেটে এখন তিনটি আক্রমনাত্মক প্রাইস পারফর্মার রয়েছে — গুগল, ওপেনএআই এবং অ্যানথ্রপিক — প্লাস মেটা ওপেন সাইড থেকে প্রতিদ্বন্দ্বিতা করছে। ক্রেতাদের জন্য, আলোচনার লিভারেজ খুব কমই ভালো হয়েছে।

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →