आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ऑप्टिमाइज़ेशन स्टार्टअप रिफ़िएंट इंक ने प्रोटिया लॉन्च किया है, जो 10 मिलियन-टोकन संदर्भ विंडो के नेतृत्व में लंबे-संदर्भ एआई मॉडल का एक सूट है, कंपनी का कहना है कि यह अब तक सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराए गए सबसे बड़े मॉडलों में से एक है। मॉडल 8 जुलाई, 2026 को refiant.ai पर बिना किसी प्रतीक्षा सूची और बिना किसी अनुमोदन प्रक्रिया के लाइव हो गए।
संदर्भ विंडो यह निर्धारित करती है कि एक मॉडल एक बार में कार्यशील मेमोरी में कितनी जानकारी रख सकता है। अधिकांश अग्रणी एआई मॉडल आज प्रदर्शन में गिरावट से पहले कुछ लाख से अधिक टोकन संभाल नहीं पाते हैं, जिससे डेवलपर्स को ऐसे समाधान करने के लिए मजबूर होना पड़ता है जो बड़े डेटासेट को टुकड़ों में तोड़ देते हैं। रिफिएंट का कहना है कि प्रोटिया ने उस सीमा को काफी हद तक उठा लिया है। एआई मॉडल लॉन्च और उद्योग के रुझानों की चल रही कवरेज के लिए, पाठक हमारे होमपेज पर नवीनतम एआई समाचार पा सकते हैं।
व्यवहार में 10 मिलियन टोकन का क्या मतलब है
एक 10 मिलियन-टोकन संदर्भ विंडो लगभग 7.5 मिलियन शब्दों या लगभग 15,000 पृष्ठों के पाठ पर काम करती है। रिफिएंट व्यावहारिक निहितार्थों को स्पष्ट शब्दों में प्रस्तुत करता है: एक संपूर्ण उद्यम कोडबेस को एक ही बार में लोड किया जा सकता है, साथ ही एक पूर्ण नियामक संग्रह या क्लिनिकल परीक्षण के वर्षों के डेटा को भी लोड किया जा सकता है, जिसे पहले टुकड़े-टुकड़े करके एक मॉडल में फीड करना पड़ता था।
कंपनी इसे और भी ठोस तरीके से बताती है। दस मिलियन टोकन एक व्यक्ति के ईमेल और स्लैक संदेशों को पांच साल तक, या उनकी रिपोर्ट और फ़ाइलों को दशकों तक संभाल कर रख सकते हैं। एक इंजीनियरिंग टीम एक दिन में पूरा कोडबेस लोड कर सकती है और विश्लेषण चला सकती है। एक बीमाकर्ता पहले डेटा को खंडित किए बिना वर्षों के दावों की जांच कर सकता है।
प्रोटिया 1 मिलियन, 5 मिलियन और 10 मिलियन टोकन वाले तीन संस्करणों में उपलब्ध है, जो डेवलपर्स को उनके कार्यभार और बजट के संदर्भ आकार से मेल खाने की सुविधा देता है।
बीच में खोई हुई समस्या से निपटना
बड़े संदर्भ विंडो के साथ सबसे लगातार चुनौतियों में से एक तथाकथित मध्य में खो जाने की समस्या है, एक दस्तावेजी कमजोरी जहां मॉडल इनपुट की शुरुआत और अंत में सटीक रहते हैं लेकिन उन समापन बिंदुओं के बीच दबी हुई सामग्री का ट्रैक खो देते हैं। रिफिएंट का कहना है कि प्रोटिया विशेष रूप से इस मुद्दे को संबोधित करता है, हालांकि कंपनी ने अभी तक सुधार प्रदर्शित करने वाले विस्तृत बेंचमार्क परिणाम प्रकाशित नहीं किए हैं।
बीच में खो जाने की समस्या लंबे-संदर्भ मॉडल को व्यावहारिक रूप से अपनाने में एक महत्वपूर्ण बाधा रही है। यहां तक कि जब कोई मॉडल तकनीकी रूप से लाखों टोकन स्वीकार करता है, तब भी उस संदर्भ के बीच में जानकारी पर इसकी विश्वसनीयता अक्सर संदिग्ध रही है, जिससे पूर्ण-कोडबेस विश्लेषण जैसे कार्यों के लिए वास्तविक दुनिया की उपयोगिता सीमित हो जाती है।
झुंड अनुकूलन और विकासवादी खोज पर स्थापित
रिफिएंट की स्थापना 2025 में विरोशन नायकर, सिद्धार्थ गुट्टा और मैथ्यू हैसवेल ने की थी। नायकर एक क्वांटम गणितज्ञ हैं, जबकि उनके सह-संस्थापक वित्त और वाणिज्यिक स्केलिंग पृष्ठभूमि से आते हैं। टीम का तर्क है कि आधुनिक एआई मॉडल बेहद अक्षम हैं और प्रकृति में बेहतर तरीके पहले से मौजूद हैं।
रिफिएंट का दृष्टिकोण विकासवादी खोज और झुंड के व्यवहार से उधार लेता है, वही सामूहिक खुफिया सिद्धांत पक्षियों के झुंड, मछली के झुंड और चींटी कालोनियों में देखे गए हैं। कंपनी ने सबसे पहले इस दृष्टिकोण को मॉडल संपीड़न के लिए लागू किया, केवल 12 गीगाबाइट रैम के साथ मैकबुक प्रो पर चलने के लिए ओपनएआई के जीपीटी-ओएसएस-120बी को सफलतापूर्वक छोटा कर दिया। उन संपीड़न परिणामों ने इंपीरियल कॉलेज लंदन और यूनिवर्सिटी कॉलेज लंदन के सार्जेंट सेंटर फॉर प्रोसेस सिस्टम इंजीनियरिंग के साथ अनुसंधान साझेदारी को सुरक्षित करने में मदद की।
फंडिंग और भविष्य की योजनाएं
प्रोटिया लॉन्च 5 मिलियन डॉलर के सीड राउंड के बाद हुआ है जिसे रिफ़िएंट ने 2026 की शुरुआत में वोलो अर्थ वेंचर्स के नेतृत्व में बंद कर दिया था। दक्षिण अफ्रीका में स्थापित कंपनी अब व्यावसायिक रूप से यूनाइटेड किंगडम में स्थित है।
मुख्य कार्यकारी विरोशन नाइकर ने कहा कि लंबे समय तक चलने वाले एआई के बारे में एक साल से अधिक समय से बात की जा रही है लेकिन यह वास्तव में व्यावसायिक रूप से उपलब्ध नहीं है। सह-संस्थापक और मुख्य उत्पाद अधिकारी मैथ्यू हैसवेल ने कहा कि ग्राहक अधिक प्रतीक्षा सूची के बजाय ऐसे मॉडल चाहते हैं जिनका वे परीक्षण और निर्माण कर सकें, जो कई बड़ी एआई प्रयोगशालाओं द्वारा अपनाए गए गेटेड एक्सेस दृष्टिकोण की सीधी आलोचना है।
रिफ़िएंट ने कहा कि उसने पहले ही 100 मिलियन टोकन पर एक आंतरिक प्रोटोटाइप चलाया है, हालांकि इसे कैसे बेंचमार्क किया जाए और इसे उत्पाद में कैसे बदला जाए यह एक खुला प्रश्न बना हुआ है। प्रोटिया रिलीज़ तीन नियोजित चरणों में से पहला है, कंपनी तीन महीनों के भीतर और अधिक का वादा करती है।
लंबे संदर्भ वाली एआई रेस गर्म हो गई है
रिफिएंट एक तेजी से प्रतिस्पर्धी दीर्घकालिक एआई बाजार में प्रवेश करता है। जबकि प्रमुख प्रयोगशालाओं ने धीरे-धीरे संदर्भ विंडो का विस्तार किया है, अधिकांश व्यावसायिक रूप से उपलब्ध मॉडल अभी भी 10 मिलियन-टोकन सीमा से काफी नीचे काम करते हैं। बिना किसी प्रतीक्षा सूची और तत्काल पहुंच के साथ लॉन्च करने का रिफिएंट का निर्णय बड़े प्रतिस्पर्धियों के बीच आम चरणबद्ध रोलआउट दृष्टिकोण के विपरीत दर्शाता है।
कंपनी की झुंड अनुकूलन पद्धति भी इसे उन प्रतिद्वंद्वियों से अलग करती है जो मुख्य रूप से पारंपरिक ट्रांसफार्मर स्केलिंग पर भरोसा करते हैं। क्या प्रकृति-प्रेरित एल्गोरिदम उत्पादन पैमाने पर निरंतर प्रदर्शन लाभ प्रदान कर सकते हैं, यह देखा जाना बाकी है, लेकिन रिफिएंट का संपीड़न ट्रैक रिकॉर्ड और विश्वविद्यालय साझेदारी दृष्टिकोण को विश्वसनीयता प्रदान करती है।
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