ওপেন-ওয়েট AI মডেলগুলি ক্লোজড ফ্রন্টিয়ার মডেলগুলির সাথে একটি আকর্ষণীয় গতিতে ব্যবধানটি বন্ধ করছে: বড় ভাষার মডেলগুলির প্রতিটি ধারাবাহিক যুগের সাথে, খোলা মডেলগুলি সেই যুগের প্রথম বন্ধ মডেলটি ধরতে অর্ধেক সময় নেয়, সেমিকন্ডাক্টর গবেষণা সংস্থা সেমিঅ্যানালাইসিসের একটি নতুন বিশ্লেষণ অনুসারে৷
"আর ওপেন মডেলস ক্যাচিং আপ?" শিরোনামের গবেষণাটি। এবং ইভান ক্লোটিয়ার, ম্যাক্স কান, জর্ডান ন্যানোস এবং ডিলান প্যাটেল দ্বারা 21শে আগস্ট প্রকাশিত, সমগ্র AI শিল্পের উপর ঝুলে থাকা একটি প্রশ্ন পরিমাপ করার জন্য এখনও সবচেয়ে পদ্ধতিগত প্রচেষ্টাগুলির মধ্যে একটি: যদি খোলা মডেলগুলি ব্যয়ের একটি ভগ্নাংশে বন্ধ সীমান্তের মতোই সক্ষম থাকে, তাহলে সীমান্ত ল্যাবগুলির কি টেকসই ব্যবসা আছে? এই শিফটে ড্রাইভিং মডেল রিলিজের গভীর কভারেজের জন্য, AI Buzz Wire অনুসরণ করুন।
ফ্রন্টিয়ার এআই এর তিন যুগ
লেখকরা যুক্তি দেন যে এলএলএম-এর ইতিহাস তিনটি স্বতন্ত্র যুগের মধ্যে পড়ে — প্রাথমিক স্কেলিং, যুক্তি এবং এজেন্টিক — প্রতিটি মডেলগুলি কার্যকরভাবে কী করতে পারে তার একটি ধাপ-ফাংশন বৃদ্ধির প্রতিনিধিত্ব করে।
তাদের মূল পদ্ধতিগত পয়েন্ট হল যে একক বেঞ্চমার্কের সাথে যুগের মডেলগুলির তুলনা করা একটি ভুল। প্রতিটি বেঞ্চমার্ক তার যুগের একটি পণ্য: এটি সেই সময়ে বিদ্যমান সক্ষমতার পার্থক্যগুলি বোঝার জন্য তৈরি করা হয়, তারপরে এটি পরিপূর্ণ না হওয়া পর্যন্ত মডেল নির্মাতারা আরোহণ করে, এই সময়ে শিল্পটি যত্ন নেওয়া বন্ধ করে এবং এগিয়ে যায়। পরিবর্তে, সেমিঅ্যানালাইসিস দল একটি যৌগিক ক্ষমতা স্কোর তৈরি করতে প্রতিটি যুগের মডেলের জন্য কিউরেটেড বেঞ্চমার্ক সেট চালায়।
এইভাবে দেখা হলে, খোলা-বনাম-বন্ধ ব্যবধান চক্রে চলে। প্রতিটি যুগের শুরুতে, একটি সীমান্ত ল্যাব প্রতিশ্রুতিবদ্ধ গবেষণা সম্পন্ন করে, একটি চিত্তাকর্ষক মডেলকে প্রশিক্ষণ দেয় এবং এগিয়ে যায়। অন্যান্য ল্যাবগুলি তখন মূল অগ্রগতিগুলি চিহ্নিত করে, তাদের বিপরীত প্রকৌশলী করে এবং ফাঁকটি বন্ধ করে। "কোন কিছুই চিরকাল গোপন থাকে না - বিশেষ করে যখন আপনি পাতনে ফ্যাক্টর করেন," লেখক লেখেন। "এটি কতক্ষণ সময় নেয় তা কেবল একটি প্রশ্ন।"
তাদের সেই প্রশ্নটির পরিমাপ গবেষণার শিরোনাম ফাইন্ডিং তৈরি করেছে: প্রতিটি প্রজন্মের সাথে, ওপেন-সোর্স মডেলগুলি যুগের প্রথম ক্লোজ-সোর্স মডেলটি ধরতে অর্ধেক সময় নেয়।
কেন এই চক্রটি আলাদা মনে হয়
প্রতিবেদনটি অতীতের ওপেন-মডেল মুহূর্ত এবং বর্তমানের মধ্যে পার্থক্য সম্পর্কে ভোঁতা। জানুয়ারী 2025-এর "DeepSeek মুহূর্ত" শিরোনাম করেছে, কিন্তু "কোনও অর্থনৈতিকভাবে মূল্যবান কাজ করার জন্য প্রকৃতপক্ষে কেউ R1 ব্যবহার করেনি," লেখক নোট করেছেন।
বিপরীতে, তারা GLM 5.3 এবং Kimi K3-এর মতো মডেলগুলিকে নির্দেশ করে যে "অনেকগুলি একই কোডিং এবং এজেন্টিক কাজ করতে প্রকৃতপক্ষে সক্ষম যা অ্যানথ্রোপিককে $65B+ ARR তে রকেট করেছে" - একটি রেভিনিউ ট্র্যাজেক্টোরির একটি রেফারেন্স যা কোডিং এবং এজেন্টিক কাজের চাপ ক্লড নির্মাতার জন্য চালিত করেছে৷ এই দাবিটি বিশেষ গুরুত্ব বহন করে কারণ এই খোলা মডেলগুলি কেবল ডেমো-ওয়্যার নয়; তারা একই কাজের জন্য উৎপাদনে মোতায়েন করা হচ্ছে যা বন্ধ ল্যাবগুলির জন্য প্রকৃত রাজস্ব তৈরি করে।
ব্যবহারের সংখ্যাগুলি শিফটকে শক্তিশালী করে। ফায়ারওয়ার্কস, একটি অনুমান প্রদানকারী যা অনেকগুলি উন্মুক্ত মডেল পরিবেশন করে, এখন প্রতিদিন 40 ট্রিলিয়ন টোকেন প্রক্রিয়া করছে - সেমিঅ্যানালাইসিস অনুসারে, মার্চের শেষে OpenAI এর API-এর দ্বিগুণ পরিমাণ। রিপোর্টে বলা হয়েছে, "টোকেন ভোক্তা হওয়ার জন্য একটি উত্তেজনাপূর্ণ সময়", টোকেনের জন্য যুদ্ধ এখন ওপেনএআই-অ্যানথ্রোপিক ডুওপলির বাইরেও বিস্তৃত।
কমোডিটাইজেশন প্রশ্ন
অধ্যয়নটি সরাসরি ভয়কে সম্বোধন করে — যা এটি কিছু কোণ থেকে FUD লেবেল করে — যে সক্ষম, সস্তা উন্মুক্ত মডেলগুলি মডেল স্তরটিকে সম্পূর্ণরূপে কমোডিটাইজ করবে, একটি ফলাফল যা সীমান্ত ল্যাব মার্জিনের জন্য বিপর্যয়কর হবে।
বিশ্লেষণের সর্বজনীন অংশটি সম্পূর্ণ উত্তরের স্বল্পতায় থেমে যায়, পাঠকদের ওপেনএআই এবং অ্যানথ্রোপিক-এর আর্থিক বিষয়ে বিস্তারিত চিকিত্সার জন্য ফার্মের অর্থপ্রদানকৃত টোকেনমিক্স মডেলের দিকে নির্দেশ করে। তবে ভ্রমণের দিকটি পরিষ্কার: প্রতিটি যুগের খোলা মডেলগুলি যদি পূর্ববর্তী যুগের অর্ধেক সময়ের মধ্যে আসে, তবে যে উইন্ডোতে বন্ধ ল্যাবগুলি সীমান্তের সক্ষমতার জন্য প্রিমিয়াম মূল্য চার্জ করতে পারে তা সঙ্কুচিত হতে থাকে।
লেখক ফ্রন্টিয়ার গবেষণার জন্য মৃত্যুদণ্ড হিসাবে প্রবণতা পড়ার বিরুদ্ধেও সতর্ক করেন। বেঞ্চমার্কে, তারা লেখে, "পুরো গল্প বলবেন না" এবং প্রতিবেদনের উপসংহারগুলি পাঠকরা প্রাথমিকভাবে যা ভাবতে পারে তার চেয়ে সীমান্ত মডেলগুলিতে "কম বিয়ারিশ" হিসাবে বর্ণনা করা হয়েছে — কারণ কাঁচা বেঞ্চমার্ক সমতা নির্ভরযোগ্যতা, পণ্য সংহতকরণ, এন্টারপ্রাইজ বিতরণ, বা স্কেলে মডেলগুলি পরিবেশনের জন্য প্রয়োজনীয় মূলধনের সমান নয়।
কেন এটা গুরুত্বপূর্ণ
ক্রেতাদের জন্য, ফলাফলগুলি এমন একটি কৌশলকে বৈধতা দেয় যা অনেক উদ্যোগ ইতিমধ্যেই গ্রহণ করেছে: টোকেন ভলিউমের বেশির ভাগের জন্য খোলা বা সস্তা মডেলগুলিকে ডিফল্ট করা এবং কঠিনতম কাজের জন্য প্রিমিয়াম বন্ধ মডেলগুলি সংরক্ষণ করা৷ ল্যাবগুলির জন্য, এটি দুটি ফ্রন্টে তারা যে স্কুইজের মুখোমুখি হয় তা পরিমাপ করে — নীচে খোলা মডেল এবং উপরে প্রচুর গণনা খরচ।
এবং ওপেন-সোর্স ইকোসিস্টেমের জন্য, সেমি-অ্যানালাইসিস ডেটা এমন কিছু অফার করে যা প্রায়শই স্বল্প সরবরাহে ছিল: প্রমাণ, আদর্শের পরিবর্তে, যে ব্যবধানটি একটি অনুমানযোগ্য সময়সূচীতে বন্ধ হয়ে যাচ্ছে। যদি অর্ধ-সময়ের প্যাটার্নটি ফ্রন্টিয়ার এআই-এর পরবর্তী যুগে ধরে থাকে, তাহলে শিল্পের সবচেয়ে মূল্যবান প্রশ্নটি হয়ে ওঠে না যে খোলা মডেলগুলি ধরা পড়ে কিনা, তবে তারা করার পরে কী রক্ষাযোগ্য থাকে।
ওপেন-ওয়েট এআই রেস ট্র্যাক করুন আরও এআই খবর পড়ুন →
