Meta's Superintelligence Labs ਨੇ Muse Glimmer, Apache 2.0 ਲਾਇਸੰਸ ਦੇ ਤਹਿਤ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਇੱਕ 30-ਬਿਲੀਅਨ-ਪੈਰਾਮੀਟਰ AI ਮਾਡਲ ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਗ੍ਰੇਡ GPUs 'ਤੇ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ AI ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਵਜ਼ਨ ਹੱਗਿੰਗ ਫੇਸ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਹਨ, ਓਪਨ-ਵੇਟ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਨਵੀਨਤਮ ਪੁਸ਼ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਜਿਸ ਨੂੰ CEO ਮਾਰਕ ਜ਼ੁਕਰਬਰਗ ਨੇ AI ਦੇ ਭਵਿੱਖ 'ਤੇ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ 6,500-ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਲੇਖ ਵਿੱਚ ਚੈਂਪੀਅਨ ਬਣਾਇਆ ਹੈ।
ਇਹ ਰੀਲੀਜ਼ AI ਉਦਯੋਗ ਕਵਰੇਜ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਲਹਿਰ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਆਈ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵਿਕਾਸਕਾਰ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਮੈਟਾ ਦਾ ਕਹਿਣਾ ਹੈ ਕਿ ਡਿਵੈਲਪਰ ਇੱਕ ਕਲਾਉਡ-ਹੋਸਟਡ API ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਭੇਜੇ ਬਿਨਾਂ ਸਥਾਨਕ ਕੋਡਿੰਗ, ਫੰਕਸ਼ਨ ਕਾਲਿੰਗ, ਆਟੋਨੋਮਸ ਏਜੰਟ, ਅਤੇ LLM-ਏ-ਜੱਜ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਮਿਊਜ਼ ਗਲੀਮਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਆਨ-ਡਿਵਾਈਸ ਏਜੰਟਾਂ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ
ਮੈਟਾ ਪੋਜੀਸ਼ਨ ਮਿਊਜ਼ ਗਲਿਮਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਸੰਚਾਲਨ ਰੁਕਾਵਟ ਦੇ ਹੱਲ ਵਜੋਂ: ਕਲਾਉਡ-ਹੋਸਟ ਕੀਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰੰਤਰ ਨੈੱਟਵਰਕ ਪਹੁੰਚ ਅਤੇ ਕੇਂਦਰੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਲੇਟੈਂਸੀ, ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀਆਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ ਵਰਕਲੋਡ ਲਈ ਮਾਡਲ ਤਿਆਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਡਿਵਾਈਸ 'ਤੇ ਮੌਜੂਦਗੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਨਿੱਜੀ ਏਜੰਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ, ਸੰਦੇਸ਼ਾਂ, ਫਾਈਲਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਨਿੱਜੀ ਸੰਦਰਭਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਸਮਰਪਿਤ ਧਾਰਨਾ ਏਨਕੋਡਰ ਦੁਆਰਾ ਇੰਟਰਲੀਵਡ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਗੱਲਬਾਤ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ੌਟਸ, ਚਾਰਟ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਮਿਲਦੀ ਹੈ। ਮੈਟਾ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਸਮਰੱਥਾ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਇੰਟਰਫੇਸ ਬਾਰੇ ਤਰਕ ਕਰਨ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਜੋ ਟੀਮਾਂ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਟੂਲਸ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜੋ ਗ੍ਰਾਫਿਕਲ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਜਾਂ ਵੈਬ ਪੇਜਾਂ ਨਾਲ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਮਿਊਜ਼ ਗਲਿਮਰ, ਮਾਡਲ ਦੇ ਡਿਵੈਲਪਰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਕਸਟਮ ਸਕੈਫੋਲਡਸ ਦੇ ਨਾਲ, ਓਪਨਕਲਾ ਅਤੇ ਹੋਰ ਏਜੰਟ-ਆਰਕੈਸਟਰੇਸ਼ਨ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਵੀ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ 'ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਇੱਕ ਸਥਾਨਕ ਕੋਡਿੰਗ ਏਜੰਟ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੀਆਂ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀਆਂ, ਟਰਮੀਨਲਾਂ, ਟੈਸਟ ਵਾਤਾਵਰਨ, ਅਤੇ ਕਮਾਂਡਾਂ ਇਸ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਮੈਟਾ ਸਾਵਧਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਕੰਮ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਉਪਲਬਧ ਕਮਾਂਡਾਂ ਅਤੇ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀਆਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਵਿਰੋਧੀਆਂ ਦੇ ਖਿਲਾਫ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ
ਮੈਟਾ ਦੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਟੈਸਟਾਂ ਨੇ ਮਿਊਜ਼ ਗਲਿਮਰ ਨੂੰ Google ਦੇ Gemma4-31B ਅਤੇ ਅਲੀਬਾਬਾ ਦੇ Qwen3.6-27B ਤੋਂ ਅੱਠ ਜਨਰਲ-ਏਜੰਟਿਕ ਬੈਂਚਮਾਰਕਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਪੰਜ 'ਤੇ ਰੱਖਿਆ ਹੈ। ਕੁੱਲ ਏਜੇਂਟਿਕ ਸਕੋਰ 'ਤੇ, ਮਿਊਜ਼ ਗਲਿਮਰ 74.6 'ਤੇ ਪਹੁੰਚ ਗਿਆ, ਜਦੋਂ ਕਿ Gemma4-31B ਲਈ 61.7 ਅਤੇ Qwen3.6-27B ਲਈ 71.1 ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ।
ਮਾਡਲ ਨੇ WildClawBench 'ਤੇ 47.6 ਪੋਸਟ ਕੀਤਾ, Gemma4-31B ਦੇ 37.6 ਅਤੇ Qwen3.6-27B ਦੇ 43.2 ਤੋਂ ਅੱਗੇ। GAIA2 'ਤੇ, ਜਨਰਲ AI ਸਹਾਇਕਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਬੈਂਚਮਾਰਕ, Muse Glimmer ਨੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ 36.4 ਅਤੇ 40.0 ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ 43.3 ਸਕੋਰ ਕੀਤੇ। OSWorld-Verified, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਦੀ ਅਸਲ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨੇ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਅੰਤਰ ਪੈਦਾ ਕੀਤਾ: ਮਿਊਜ਼ ਗਲਿਮਰ Gemma4-31B ਦੇ 58.5 ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ 65.9 ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਗਿਆ।
ਹਰ ਵਰਗ ਨੇ ਮੈਟਾ ਦੇ ਮਾਡਲ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ। ਸਕਿੱਲਸਬੈਂਚ 'ਤੇ, Qwen3.6-27B ਨੇ 46.6 ਦੇ ਸਕੋਰ ਨਾਲ ਅਗਵਾਈ ਕੀਤੀ, ਜਿੱਥੇ ਮਿਊਜ਼ ਗਲਿਮਰ ਨੇ 44.3 ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤਾ। Qwen3.6-27B ਨੇ Muse Glimmer's 953 ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ, 1,141 ਦੇ ਨਾਲ GDPval-AA ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕੀਤੀ।
ਕੋਡਿੰਗ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ
ਮਿਊਜ਼ ਗਲਿਮਰ ਦੇ ਕੋਡਿੰਗ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਇੱਕ ਤੰਗ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਤਸਵੀਰ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਮਾਡਲ ਨੇ Gemma4-31B ਲਈ 36.9 ਅਤੇ Qwen3.6-27B ਲਈ 50.2 ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ 51.2 ਦੇ ਸਕੋਰ ਨਾਲ SWE-Bench Pro ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕੀਤੀ। ਹਾਲਾਂਕਿ, Qwen3.6-27B ਨੇ ਮਿਊਜ਼ ਗਲਿਮਰ ਦੇ 76.0 ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ SWE-ਬੈਂਚ ਵੈਰੀਫਾਈਡ 'ਤੇ 77.2 ਦੇ ਨਾਲ ਅੱਗੇ, ਅਤੇ ਮਿਊਜ਼ ਗਲਿਮਰ ਦੇ 51.7 ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ 60.7 ਦੇ ਨਾਲ ਟਰਮੀਨਲਬੈਂਚ 2.1 ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕੀਤੀ।
ਮੈਟਾ ਦੀ ਸਪਲਾਈ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਅਸਫਲ ਟੂਲ ਕਾਲਾਂ ਲਈ ਦੁਬਾਰਾ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਵੀ ਵਰਣਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਵਿਵਹਾਰ ਜੋ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਨੋਟ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਸਮਰੱਥਾ ਲਈ ਦੁਹਰਾਉਣ ਦੀਆਂ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ 'ਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਿੱਥੇ ਕੋਈ ਸਾਧਨ ਸਰੋਤ ਕੋਡ ਨੂੰ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਬਾਹਰੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਬੁਲਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਜ਼ੁਕਰਬਰਗ ਦਾ ਓਪਨ-ਵੇਟ ਵਿਜ਼ਨ
ਮਿਊਜ਼ ਗਲਿਮਰ ਰੀਲੀਜ਼ ਜ਼ੁਕਰਬਰਗ ਦੁਆਰਾ ਏਆਈ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਆਪਣੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਲੰਬੇ ਲੇਖ ਦੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ। ਰਾਇਟਰਜ਼ ਅਤੇ ਬਲੂਮਬਰਗ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਮੈਟਾ ਸੀਈਓ ਨੇ ਓਪਨ-ਵੇਟ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਜੇਤੂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲੇਖ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ, ਇਹ ਦਲੀਲ ਦਿੱਤੀ ਕਿ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਮਾਡਲ ਕੁਝ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਹੱਥਾਂ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਪਾਵਰ ਦੀ ਇਕਾਗਰਤਾ ਨੂੰ ਰੋਕਦੇ ਹਨ।
ਜ਼ੁਕਰਬਰਗ ਨੇ ਕਥਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੁਪਰਇੰਟੈਲੀਜੈਂਟ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਇਕਾਈ ਦੇ ਖਤਰਿਆਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿੱਤੀ, ਇਹ ਦੱਸਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਇਕੱਲੇ ਪਰਉਪਕਾਰੀ ਸੁਪਰ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਵਰਗੀ ਕੋਈ ਚੀਜ਼ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਮੇਟਾ ਦੀ ਓਪਨ-ਵੇਟ ਰਣਨੀਤੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕੀ ਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਓਪਨਏਆਈ ਅਤੇ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਵਰਗੇ ਬੰਦ-ਮਾਡਲ ਵਿਰੋਧੀਆਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਇੱਕ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਰੁਖ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਥਿਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਨਿਊਯਾਰਕ ਟਾਈਮਜ਼ ਨੇ ਮਿਊਜ਼ ਗਲਿਮਰ ਨੂੰ ਮੈਟਾ ਦੀਆਂ ਏਆਈ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਸੰਸਕਰਣ ਵਜੋਂ ਵਰਣਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾ ਘਰ ਵਿੱਚ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਵਾਲ ਸਟਰੀਟ ਜਰਨਲ ਨੇ ਨੋਟ ਕੀਤਾ ਕਿ ਲੇਖ ਜ਼ੁਕਰਬਰਗ ਦੇ ਅੱਜ ਤੱਕ ਦੇ ਉਸਦੇ ਏਆਈ ਵਿਸ਼ਵ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਵਿਆਖਿਆ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਵਿਹਾਰਕ ਵਿਚਾਰ
ਮੈਟਾ ਦੇ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਟੈਸਟਾਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇੱਕ ਸਥਾਨਕ ਏਜੰਟ ਇਸ ਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਫਾਈਲਾਂ, ਕੈਲੰਡਰਾਂ, ਮੈਸੇਜਿੰਗ ਸਿਸਟਮਾਂ, ਜਾਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਾਧਨਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕਿਵੇਂ ਵਿਵਹਾਰ ਕਰੇਗਾ। ਕੰਪਨੀ ਮੰਨਦੀ ਹੈ ਕਿ ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ੌਟ-ਰੀਡਿੰਗ ਮਾੱਡਲ ਉਸ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਹ ਦੇਖਦੇ ਹਨ, ਫਿਰ ਵੀ ਸਥਾਨਕ ਟੈਸਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਅਜੇ ਵੀ ਅਨੁਮਤੀਆਂ, ਡਿਸਪਲੇ ਲੇਆਉਟ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਫਾਰਮੈਟ ਅਤੇ ਕਨੈਕਟ ਕੀਤੇ ਟੂਲਸ ਦੁਆਰਾ ਵਾਪਸ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ।
Muse Glimmer ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ, Meta ਤੈਨਾਤੀ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਉਪਲਬਧ ਕਮਾਂਡਾਂ ਅਤੇ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀਆਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਦੇ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਸਬੰਧਤ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਵਿੱਚ CI ਮੈਮੋਰੀਜ਼ ਅਤੇ ਸਾਇਰਨ ਏਜੰਟਡੋਜੋ ਟੈਸਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਕੰਪਨੀ ਹਰੇਕ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਪਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਰੀਲੀਜ਼ ਮੇਟਾ ਨੂੰ ਓਪਨ-ਵੇਟ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਗੂਗਲ ਦੀ ਜੇਮਾ ਲਾਈਨ ਅਤੇ ਅਲੀਬਾਬਾ ਦੇ ਕਵੇਨ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਸਿੱਧੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਿੱਚ ਪਾਉਂਦੀ ਹੈ। Apache 2.0 ਲਾਇਸੰਸ ਦੇ ਨਾਲ ਵਪਾਰਕ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇਣ ਵਾਲੇ, Muse Glimmer ਉਹਨਾਂ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਵਿੱਚ ਗੋਦ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਲਿਆ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਲਾਉਡ API ਦੇ ਆਵਰਤੀ ਲਾਗਤਾਂ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਵਪਾਰ-ਆਫਸ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਏਜੰਟ ਸਮਰੱਥਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ।
AI ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਰਹੋ
AI ਮਾਡਲਾਂ, ਓਪਨ-ਵੇਟ ਰੀਲੀਜ਼ਾਂ, ਅਤੇ ਉਦਯੋਗ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਵਾਲੀ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਵਿੱਚ ਨਵੀਨਤਮ ਵਿਕਾਸ ਲਈ, ਵਿਆਪਕ ਕਵਰੇਜ ਲਈ AI Buzz Wire 'ਤੇ ਜਾਓ।
ਹੋਰ AI ਖਬਰਾਂ ਪੜ੍ਹੋ →
