एआई में "ओपन" का क्या अर्थ है इसके लिए एक नया मानक गुरुवार को निर्धारित किया गया था। अबू धाबी स्थित एआई संस्थान, इंस्टीट्यूट ऑफ फाउंडेशन मॉडल्स (आईएफएम) ने के2 होराइजन जारी किया, जो छह भाषा मॉडलों का एक जुड़ा हुआ बेड़ा है, जो अंतिम वजन से लेकर प्रशिक्षण डेटा, मध्यवर्ती चौकियों, प्रशिक्षण कोड और बारीक लॉग तक सब कुछ के साथ आता है - एक पैकेज रॉयटर्स ने अपने प्रशिक्षण डेटा और कोड के साथ जारी किए गए पूरी तरह से ओपन-सोर्स मॉडल के रूप में वर्णित किया है।

अधिकांश ओपन-वेट रिलीज़ अभी भी वज़न पर ही रुकते हैं, जिससे बाहरी लोगों को यह अनुमान लगाना पड़ता है कि मॉडल वास्तव में कैसे बनाए गए थे। K2 होराइज़न विपरीत दृष्टिकोण अपनाता है, और इसका आगमन पूरे उद्योग में [ओपन-वेट एआई मॉडल] (https://aibuzzwire.news) पर नज़र रखने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए एक महत्वपूर्ण क्षण है।

छह मॉडल, एक घड़ी से लेकर उद्यम तक

बेड़ा छह आकारों में फैला है: 375B-A23B, 36B-A4B, 32B, 7B, 3.7B और 0.9B पैरामीटर। आईएफएम की घोषणा के अनुसार, मॉडल छह असंबंधित रिलीज के बजाय एक कनेक्टेड सिस्टम के रूप में डिजाइन किए गए हैं।

सबसे छोटा मॉडल घड़ियों और चश्मे जैसे भारी प्रतिबंधित वातावरण को लक्षित करता है, जबकि 3.7बी और 7बी मॉडल फोन और अन्य ऑन-डिवाइस अनुप्रयोगों के लिए तैनात किए जाते हैं। सघन 32बी मॉडल और विरल 36बी-ए4बी मॉडल का उद्देश्य स्थानीय कार्यस्थानों और कुशल सेवा प्रदान करना है, और प्रमुख 375बी-ए23बी उद्यम तैनाती की मांग में बेड़े की सबसे मजबूत क्षमताओं को वहन करता है। सभी छह मॉडल परिमाणीकरण समर्थन के साथ भेजे जाते हैं।

मॉडल छोटी शब्दावली का उपयोग करते हुए 0.9B मॉडल के साथ मुख्य वास्तुकला, शब्दावली, प्रशिक्षण पद्धति, इंटरफेस, मूल्यांकन बुनियादी ढांचे और तैनाती टूलींग साझा करते हैं। आईएफएम का कहना है कि स्थिरता आकारों के बीच स्थानांतरित करना, बेड़े में गतिशील रूप से काम करना और क्षमताओं के पैमाने का अध्ययन करना आसान बनाती है।

वास्तव में "पूरी तरह से खुला" क्या कवर करता है

यहीं पर K2 होराइजन उद्योग मानक से हट जाता है। बेड़े में प्रत्येक मॉडल के लिए, आईएफएम का कहना है कि वह प्रशिक्षण जीवनचक्र को पूर्व-प्रशिक्षण से लेकर तर्क-वितर्क और एजेंटिक पोस्ट-प्रशिक्षण तक खोल रहा है।

रिलीज़ में मध्यवर्ती चौकियाँ, प्रशिक्षण डेटा या विस्तृत डेटा-निर्माण रेसिपी, ओपन आर्किटेक्चर दस्तावेज़ीकरण, मिश्रण रचनाएँ, प्रशिक्षण कोड, कॉन्फ़िगरेशन, बारीक प्रशिक्षण लॉग, मूल्यांकन परिणाम और अंतिम भार शामिल हैं। मॉडल और कोड अपाचे 2.0 लाइसेंस के तहत जारी किए जाते हैं, जो व्यावसायिक उपयोग में सबसे अधिक अनुमेय में से एक है। डेटासेट उनके लागू लाइसेंस के तहत जारी किए जाते हैं, जैसे कि ओडीसी-बीवाई, और आईएफएम यह खुलासा करने के लिए प्रतिबद्ध है कि डेटा का निर्माण और मिश्रण कैसे किया गया था, जहां पुनर्वितरण संभव नहीं है।

आईएफएम ने रिलीज को एजेंटिक पोस्ट-ट्रेनिंग के माध्यम से संपूर्ण विकास प्रक्रिया को उजागर करने वाले पहले खुले मॉडल परिवार के रूप में भी तैयार किया है। व्यवहार में, इसका मतलब है कि शोधकर्ता अध्ययन कर सकते हैं कि प्रशिक्षण के दौरान तर्क, उपकरण का उपयोग, योजना और एजेंटिक व्यवहार कैसे उभरते हैं, तरीकों को पुन: पेश करते हैं, और उन्हें नए टूल और डोमेन में अनुकूलित करते हैं - यह काम आम तौर पर असंभव होता है जब केवल अंतिम वजन प्रकाशित होते हैं।

प्रदर्शन का दावा

आईएफएम का कहना है कि बेड़े के छोटे मॉडल अपने-अपने पैमाने पर नए अत्याधुनिक परिणाम निर्धारित करते हैं। 0.9बी, 3.7बी और 7बी मॉडल कथित तौर पर गणित, तर्क, सामान्य क्षमता, कोडिंग और एजेंटिक कार्यों में अपने आकार वर्गों का नेतृत्व करते हैं।

घोषणा से कुछ विशेष बातें: AIME 2026 पर K2 होराइजन 0.9B का स्कोर 48 से ऊपर है, एक प्रतिस्पर्धा गणित बेंचमार्क जो इतने छोटे मॉडल के लिए क्रूर बना हुआ है। 3.7बी और 7बी मॉडल को मजबूत एसडब्ल्यूई-बेंच और ब्राउजकॉम्प परिणामों के लिए हाइलाइट किया गया है, जो उनके आकार के लिए असामान्य सॉफ्टवेयर-इंजीनियरिंग और मल्टी-स्टेप ब्राउज़िंग क्षमता की ओर इशारा करते हैं। 36बी-ए4बी मॉडल एक नया मिक्सचर-ऑफ-वैल्यू-अटेंशन (एमओवीए) तंत्र पेश करता है, जिसे आईएफएम उस क्षमता का श्रेय देता है जो इसके सक्रिय पैरामीटर गणना से कहीं अधिक है। 32बी और 375बी-ए23बी मॉडल को अपनी-अपनी कक्षाओं में शीर्ष मॉडलों में रैंकिंग के रूप में वर्णित किया गया है।

किसी भी प्रयोगशाला-प्रकाशित मूल्यांकन की तरह, ये आंकड़े स्व-रिपोर्ट किए गए हैं और स्वतंत्र सत्यापन में समय लगेगा। लेकिन अगर संख्याएं बरकरार रहती हैं, तो बेड़े के प्रवेश स्तर और मध्यम आकार के स्तर को नया आकार दिया जा सकता है, जो डेवलपर्स उपभोक्ता हार्डवेयर पर चलने वाले मॉडल से उम्मीद करते हैं।

अबू धाबी खुले एआई में क्यों दिखता रहता है

यह रिलीज ओपन मॉडल विकास में संयुक्त अरब अमीरात की बढ़ती पहुंच को मजबूत करती है। अबू धाबी का एआई पारिस्थितिकी तंत्र - एमबीजेडयूएआई सहित संस्थानों द्वारा संचालित, जिसने 2025 में जी42 के साथ के2 थिंक रीजनिंग सिस्टम लॉन्च किया है - ने लगातार खुले प्रकाशन को एक रणनीतिक विभेदक के रूप में स्थान दिया है, एक पैटर्न जिसे रॉयटर्स ने गुरुवार की रिलीज के कवरेज में कैद किया है।

खुले मॉडलों के बाजार में भी बदलाव का समय आ गया है। इस सप्ताह घोषित लगभग 12.9 बिलियन डॉलर में हगिंग फेस का अधिग्रहण करने के लिए एनवीडिया के समझौते ने इस बात को रेखांकित किया कि ओपन मॉडल वितरण प्लेटफार्मों के आसपास कितना वाणिज्यिक मूल्य जमा हुआ है। इस बीच हाइपरस्केलर्स ने चीनी प्रयोगशालाओं से ओपन-वेट मॉडल को लाइसेंस देने के लिए कतार लगा दी है, और पश्चिमी एआई कंपनियों ने ओपन वेट पर समय से पहले प्रतिबंध के खिलाफ चेतावनी देते हुए एक पत्र प्रकाशित किया है।

उस पृष्ठभूमि के खिलाफ, एक सीमांत-आसन्न बेड़ा जो अपनी संपूर्ण प्रशिक्षण पाइपलाइन प्रकाशित करता है, शोधकर्ताओं, स्टार्टअप और सरकारों को मुट्ठी भर अमेरिकी प्रदाताओं से बंद एपीआई पर निर्भर रहने का विकल्प देता है।

आगे क्या देखना है

तीन प्रश्न यह निर्धारित करेंगे कि K2 क्षितिज सुर्खियों से परे मायने रखता है या नहीं। सबसे पहले, क्या बेंचमार्क परिणाम स्वतंत्र मूल्यांकनकर्ताओं द्वारा पुन: प्रस्तुत किए जा सकते हैं, विशेष रूप से छोटे मॉडलों के लिए जहां दावे सबसे अधिक आकर्षक हैं? दूसरा, व्यवहार में डेटासेट लाइसेंस कितने अनुमेय हैं, यह देखते हुए कि IFM स्वीकार करता है कि कुछ प्रशिक्षण डेटा को पुनर्वितरित नहीं किया जा सकता है और इसके बजाय नुस्खा द्वारा प्रलेखित किया जाता है? तीसरा, क्या उद्यम वास्तव में एक प्रमुख क्लाउड के बाहर 375बी विरल मॉडल तैनात करेंगे, या व्यावहारिक प्रभाव 7बी और उससे नीचे के स्तर पर केंद्रित होगा जो फोन और लैपटॉप पर चलता है?

सबसे अधिक संभावित तात्कालिक प्रभाव अनुसंधान पारदर्शिता पर पड़ता है। चौकियों, लॉग और डेटा व्यंजनों को सार्वजनिक करने के साथ, K2 होराइजन क्षेत्र को एक पूर्ण उदाहरण देता है कि कैसे एक आधुनिक तर्क और एजेंट-सक्षम मॉडल परिवार बनाया जाता है - कुछ ऐसा जो इस पैमाने पर समुदाय के पास पहले कभी नहीं था।

हर प्रमुख एआई विकास में आगे रहें

हर महीने मॉडल रिलीज़ तेजी से आ रहे हैं। इससे पहले कि कोई फर्क पड़े, हर लॉन्च और बेंचमार्क के बारे में जानकारी रखें।

---

एआई से आगे रहें

नवीनतम एआई समाचार, विश्लेषण और सफलताएँ प्राप्त करें - सभी एक ही स्थान पर।

अधिक AI समाचार पढ़ें →