ইনসেপশন ল্যাবস সোমবার বুধ 3 প্রবর্তন করেছে, এটিকে এখন পর্যন্ত প্রকাশিত সবচেয়ে সক্ষম ডিফিউশন-ভিত্তিক বৃহৎ ভাষার মডেল হিসাবে বর্ণনা করেছে। কোম্পানির ঘোষণা অনুসারে, Mercury 3 গতি-অপ্টিমাইজড ফ্রন্টিয়ার মডেলগুলিকে ছাড়িয়ে যায়, যার মধ্যে GPT-6 লুনা এবং ক্লাউড হাইকু 5.5 সহ বিভিন্ন বেঞ্চমার্কে 4 থেকে 8 গুণ দ্রুত গতিতে, প্রতি সেকেন্ডে 1,000 টোকেনের বেশি।

প্রবর্তন হল এই প্রশ্নের সবচেয়ে শক্তিশালী উত্তর যেটি শ্রেণীটি আবির্ভূত হওয়ার পর থেকে বাণিজ্যিক ডিফিউশন ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলগুলির উপর ঝুলে আছে: জটিল কাজের চাপে অটোরিগ্রেসিভ আর্কিটেকচারের সাথে প্রতিদ্বন্দ্বিতা করতে টেক্সট ডিফিউশন স্কেল কি কেবলমাত্র বিলম্বের জন্য অপ্টিমাইজ করা একটি গবেষণা কৌতূহল থেকে যায়? ইনসেপশন ল্যাবস, যা সিইও স্টেফানো এরমন সহ প্রাক্তন স্ট্যানফোর্ড এবং ইউসি বার্কলে গবেষকদের দ্বারা প্রতিষ্ঠিত হয়েছিল, বলেছে যে উত্তর এখন নিষ্পত্তি হয়েছে। কোম্পানী রিপোর্ট করেছে যে বুধ 3 বুধ 1 এর থেকে 40 গুণ বড় এবং এটি বুধ 1 (মিনি) এবং বুধ 3 এর মধ্যে প্রায় তিনগুণ স্ট্যান্ডার্ড বেঞ্চমার্ক জুড়ে বুদ্ধিমত্তা পরিমাপ করেছে, প্রমাণ, এটি যুক্তি দেয় যে স্কেলিং আইন যা অটোরিগ্রেসিভ মডেলগুলিতে অগ্রগতি চালায় তাও ছড়িয়ে পড়ে। For more context on this story, see our ongoing AI news.

গতি, প্রসঙ্গ এবং মূল্য

শিরোনাম পরিসংখ্যান আক্রমনাত্মক. ইনসেপশন ল্যাবস বলেছে যে মার্কারি 3 এনভিআইডিএ জিপিইউতে প্রতি সেকেন্ডে 1,068 টোকেন তৈরি করে, টোকেন-বাই-টোকেন অটোরিগ্রেসিভ ডিকোডিংয়ের উপর ডিফিউশন পদ্ধতির স্বাক্ষর সুবিধা বজায় রাখে। কনটেক্সট উইন্ডো 1 মিলিয়ন টোকেনে উন্নীত হয়েছে, মার্কারি 2.5 এ 260,000 থেকে বেড়েছে, যা কোম্পানি সেপ্টেম্বরে 1,107 টোকেন প্রতি সেকেন্ডে টেকসই আউটপুট দিয়ে প্রকাশ করেছিল।

Mercury 3-এর মূল্য $0.20 প্রতি মিলিয়ন ইনপুট টোকেন এবং $0.70 প্রতি মিলিয়ন আউটপুট টোকেন। লঞ্চের সময়, মডেলটি 50 শতাংশ ছাড়, কার্যকর হারকে প্রতি মিলিয়ন ইনপুট টোকেন $0.10 এবং প্রতি মিলিয়ন আউটপুট টোকেন $0.35 এ নিয়ে আসে, ক্যাশে করা টোকেনগুলির দাম ইনপুট হারের 90 শতাংশ কম। এটি ফ্রন্টিয়ার স্পিড-অপ্টিমাইজ করা মডেলগুলির সাধারণ মূল্যকে কম করে যা এটির বিরুদ্ধে মানদণ্ড করে, যদিও গুণমানের দাবিগুলির স্বাধীন যাচাইকরণ এখনও প্রকাশিত হয়নি।

বেঞ্চমার্ক এবং এজেন্ট ফলাফল

GPT-6 Luna এবং Claude Haiku 5.5-এর সাথে সাধারণ বেঞ্চমার্ক তুলনার বাইরে, Inception Labs 50 লাইভ Mind2Web নেভিগেশন টাস্কে তার উৎপাদন ওয়েব-এজেন্ট জোতা থেকে ফলাফল প্রকাশ করেছে। পার-টোকেন খরচের একটি ভগ্নাংশে একই টোকেন ভলিউম এবং ফ্রন্টিয়ার মডেলের মতো একই সংখ্যক এজেন্ট পদক্ষেপ ব্যবহার করার সময়, Mercury 3 50 শতাংশ কাজ সম্পন্ন করেছে, যা কোম্পানি বলেছে GPT-6.1-Sol পরিচালিত থেকে উল্লেখযোগ্যভাবে বেশি।

কোম্পানিটি মডেলের জন্য মূল বাণিজ্যিক ক্ষেত্রে লেটেন্সি-সংবেদনশীল এজেন্ট কাজের চাপকে অবস্থান করে। যেহেতু ব্রাউজার-ব্যবহারের এজেন্ট, ভয়েস সহকারী, এবং ইন্টারেক্টিভ অ্যাপ্লিকেশনগুলি প্রতিটি ধাপে মডেলের জন্য অপেক্ষা করে, ছোট বিলম্ব দ্রুত যৌগিক হয়, এবং একটি ডিফিউশন মডেলের উচ্চ থ্রুপুট সরাসরি একটি নির্দিষ্ট সময়ের বাজেটের মধ্যে দ্রুত কাজ সমাপ্তিতে এবং আরও প্রচেষ্টায় অনুবাদ করে৷

প্রারম্ভিক গ্রাহকরা উৎপাদন ব্যবহারের প্রতিবেদন করে

ইনসেপশন ল্যাবস বলেছে যে প্রারম্ভিক-অ্যাক্সেস অংশীদাররা ইতিমধ্যেই ভয়েস এবং চ্যাট সমর্থন, রিয়েল-টাইম টিউটরিং, ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং এবং ওয়েব নেভিগেশনের জন্য Mercury 3 তৈরি করছে।

TinyFish AI-এর সহ-প্রতিষ্ঠাতা শুহাও ঝাং বলেছেন, Mercury 3-তে তৈরি এজেন্টরা তাড়াতাড়ি শেষ করে এবং উত্তর দেওয়ার আগে আরও পন্থা চেষ্টা করার সময় পায়, তারা ওয়েবসাইটগুলি নেভিগেট করছে, উত্স জুড়ে গবেষণা করছে বা লগ বিশ্লেষণ করছে এবং ঘটনাগুলি সনাক্ত করছে।

মাইকেল টং, জেনারেল লার্নিং-এর সহ-প্রতিষ্ঠাতা এবং CTO, যা RevisionDojo পরিচালনা করে, বলেছেন Mercury 3 কোম্পানিকে যুক্তির গুণমান, রিটার্নিং ইঙ্গিত, চিহ্নিত উত্তর এবং প্রায় এক সেকেন্ডের মধ্যে সংজ্ঞা না দিয়ে প্রত্যেক শিক্ষার্থীকে তাত্ক্ষণিক প্রতিক্রিয়া দেওয়ার অনুমতি দিয়েছে এবং মডেলটিকে তার বিদ্যমান স্ট্যাকের জন্য একটি ড্রপ-ইন অদলবদল হিসাবে বর্ণনা করেছে।

সার্চ স্টার্টআপ অক্টেন-এর প্রতিষ্ঠাতা কুয়ান জুউ জানিয়েছেন যে কোম্পানির সেন্স এপিআই পরীক্ষায় তার নিজস্ব অনুসন্ধানে প্রায় 80 মিলিসেকেন্ড সময় লেগেছিল যখন মডেল জেনারেশন বাধাগ্রস্ত হয়েছিল, এবং মার্কারি 3 পরীক্ষা করা দ্রুত মডেলগুলির মধ্যে গতি এবং গুণমানের সর্বোত্তম ভারসাম্য প্রদান করেছে, যার মধ্যকার প্রজন্মের সময় 0.9 সেকেন্ড এবং একটি মধ্যম প্রজন্মের সময় 0.9 সেকেন্ড এবং সেকেন্ড এন্ড-টু-এন্ড 2 এর প্রতিক্রিয়া।

কেন ডিফিউশন স্কেলিং ব্যাপার

অটোরিগ্রেসিভ ট্রান্সফরমার, যা ক্রমানুসারে এক সময়ে টেক্সট এক টোকেন তৈরি করে, মূলত জিপিটি থেকে জেমিনি এবং ক্লডের মাধ্যমে প্রতিটি সীমান্ত মডেল বহন করে। ডিফিউশন মডেলগুলি এর পরিবর্তে পুনরাবৃত্তিমূলক ডিনোইজিং এর মাধ্যমে সমান্তরালভাবে একটি সম্পূর্ণ প্রতিক্রিয়া পরিমার্জন করে, এমন একটি সম্পত্তি যা প্রজন্মকে দ্রুত এবং নিয়ন্ত্রণযোগ্য করে তোলে কিন্তু যা সম্প্রতি অবধি, জটিল যুক্তির কাজগুলিতে খারাপভাবে পিছিয়ে ছিল।

বুধ 3-এর কেন্দ্রীয় দাবি হল এই গুণগত ব্যবধানটি স্কেলে বন্ধ হয়ে গেছে। যদি কোম্পানির সংখ্যাগুলি স্বাধীন মূল্যায়নের অধীনে থাকে, তাহলে ব্যবহারিক পরিণতি হল বাণিজ্যিক অনুমানের জন্য একটি বিশ্বাসযোগ্য দ্বিতীয় স্থাপত্য পরিবার, উচ্চ-আয়তনের এজেন্ট ওয়ার্কলোডের অর্থনীতির জন্য প্রভাব সহ, যেখানে সামগ্রিক টোকেন ব্যয় গতি-স্তরের মডেলগুলির দ্বারা প্রভাবিত হয়।

দাবিগুলি আপাতত বিক্রেতা-প্রতিবেদিত থাকে৷ ইনসেপশন ল্যাবগুলি বুধ 3-এর তৃতীয়-পক্ষের মূল্যায়নের দিকে নির্দেশ করেনি এবং এর বেঞ্চমার্ক তুলনাগুলি তার নিজস্ব জোতা থেকে আসে। কোম্পানির আগের মডেলগুলি, যদিও, 2025 সাল থেকে সর্বজনীনভাবে পরিবেশন করা হয়েছে, ক্রেতাদের বিরুদ্ধে পরীক্ষা করার জন্য একটি ট্র্যাক রেকর্ড দেয়৷

প্রাপ্যতা

মার্কারি 3 লঞ্চ-ছাড় হারে ইনসেপশন ল্যাবসের API-এর মাধ্যমে অবিলম্বে পাওয়া যায়, কোম্পানি বলে যে ক্যাশে করা টোকেনগুলি ইনপুট মূল্যের 10 শতাংশে বিল করা হয়। কোনো ওপেন-ওয়েট রিলিজ ঘোষণা করা হয়নি; এর পূর্বসূরীদের মত, Mercury 3 হল একটি বাণিজ্যিক, API-শুধুমাত্র মডেল।

নতুন মডেল রিলিজ, ডিফিউশন আর্কিটেকচার এবং ফ্রন্টিয়ার এআই-এর প্রসারিত গতির স্তরের অবিরত কভারেজের জন্য, এআই বাজ ওয়্যার অনুসরণ করুন।

---

Stay Ahead of AI

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

Read more AI news →