செமிகண்டக்டர் ஆராய்ச்சி நிறுவனமான செமி அனாலிசிஸின் புதிய பகுப்பாய்வின்படி, திறந்த-எடை AI மாதிரிகள் மூடிய எல்லை மாதிரிகளுடன் இடைவெளியை மிக வேகமாக மூடுகின்றன: பெரிய மொழி மாதிரிகளின் ஒவ்வொரு அடுத்தடுத்த சகாப்தத்திலும், திறந்த மாதிரிகள் அந்த சகாப்தத்தின் முதல் மூடிய மாதிரியைப் பிடிக்க பாதி நேரம் எடுக்கும்.
"திறந்த மாதிரிகள் பிடிக்கிறதா?" என்ற தலைப்பில் ஆய்வு. மற்றும் ஆகஸ்ட் 21 அன்று இவான் க்ளூட்டியர், மேக்ஸ் கான், ஜோர்டான் நானோஸ் மற்றும் டிலான் படேல் ஆகியோரால் வெளியிடப்பட்டது, இது முழு AI துறையிலும் தொங்கிக்கொண்டிருக்கும் கேள்வியைக் கணக்கிடுவதற்கான மிகவும் முறையான முயற்சிகளில் ஒன்றாகும்: திறந்த மாதிரிகள் மூடிய எல்லையைப் போலவே செலவில் ஒரு பகுதியிலேயே இயங்கினால், எல்லைப்புற ஆய்வகங்கள் நீடித்த வணிகத்தைக் கொண்டிருக்குமா? இந்த மாற்றத்தை ஏற்படுத்தும் மாடல் வெளியீடுகளின் ஆழமான கவரேஜுக்கு, AI Buzz Wire ஐப் பின்பற்றவும்.
எல்லைப்புற AI இன் மூன்று சகாப்தங்கள்
எல்எல்எம்களின் வரலாறு மூன்று வெவ்வேறு காலகட்டங்களில் அடங்கும் என்று ஆசிரியர்கள் வாதிடுகின்றனர் - ஆரம்ப அளவீடு, பகுத்தறிவு மற்றும் முகவர் - ஒவ்வொன்றும் மாதிரிகள் பயனுள்ள வகையில் என்ன செய்ய முடியும் என்பதில் ஒரு படி-செயல்பாட்டின் அதிகரிப்பைக் குறிக்கின்றன.
அவர்களின் முக்கிய முறையான புள்ளி என்னவென்றால், காலங்கள் முழுவதும் மாதிரிகளை ஒரே அளவுகோலுடன் ஒப்பிடுவது ஒரு தவறு. ஒவ்வொரு அளவுகோலும் அதன் சகாப்தத்தின் ஒரு விளைபொருளாகும்: அந்த நேரத்தில் இருக்கும் திறன் வேறுபாடுகளைக் கண்டறிய இது உருவாக்கப்பட்டது, பின்னர் மாடல் தயாரிப்பாளர்களால் அது நிறைவுறும் வரை ஏறியது, அந்த நேரத்தில் தொழில் அக்கறையை நிறுத்திவிட்டு முன்னேறுகிறது. அதற்குப் பதிலாக, செமிஅனாலிசிஸ் குழுவானது ஒவ்வொரு காலகட்டத்தின் மாடல்களுக்கும் ஒரு கூட்டுத் திறன் மதிப்பெண்ணை உருவாக்க க்யூரேட்டட் பெஞ்ச்மார்க் செட்களை இயக்கியது.
இந்த வழியில் பார்த்தால், திறந்த மற்றும் மூடிய இடைவெளி சுழற்சிகளில் நகர்கிறது. ஒவ்வொரு சகாப்தத்தின் தொடக்கத்திலும், ஒரு எல்லைப்புற ஆய்வகம் நம்பிக்கைக்குரிய ஆராய்ச்சியை முடித்து, ஈர்க்கக்கூடிய மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்கிறது, மேலும் முன்னேறுகிறது. பிற ஆய்வகங்கள் முக்கிய முன்னேற்றங்களைக் கண்டறிந்து, அவற்றைத் தலைகீழாகப் பொறித்து, இடைவெளியை மூடும். "எதுவும் எப்போதும் இரகசியமாக இருக்காது - குறிப்பாக நீங்கள் வடிகட்டுதலில் காரணியாக இருக்கும்போது," ஆசிரியர்கள் எழுதுகிறார்கள். "இது எவ்வளவு நேரம் எடுக்கும் என்பது ஒரு கேள்வி."
அந்தக் கேள்வியின் அவர்களின் அளவீடு ஆய்வின் தலைப்புக் கண்டுபிடிப்பை உருவாக்கியது: ஒவ்வொரு தலைமுறையிலும், திறந்த-மூல மாதிரிகள் சகாப்தத்தின் முதல் மூடிய மூல மாதிரியைப் பிடிக்க பாதி நேரம் எடுக்கும்.
ஏன் இந்த சுழற்சி வித்தியாசமாக இருக்கிறது
கடந்த கால ஓப்பன் மாடல் தருணங்களுக்கும் தற்போதைய தருணங்களுக்கும் உள்ள வித்தியாசம் குறித்து அறிக்கை அப்பட்டமாக உள்ளது. ஜனவரி 2025 இன் "டீப்சீக் தருணம்" தலைப்புச் செய்திகளை உருவாக்கியது, ஆனால் "பொருளாதார ரீதியாக மதிப்புமிக்க எந்த வேலையையும் செய்ய யாரும் R1 ஐப் பயன்படுத்தவில்லை" என்று ஆசிரியர்கள் குறிப்பிடுகின்றனர்.
இதற்கு நேர்மாறாக, GLM 5.3 மற்றும் Kimi K3 போன்ற மாடல்களை "ஆந்த்ரோபிக்கை $65B+ ARR ஆக உயர்த்திய அதே குறியீட்டு மற்றும் ஏஜென்டிக் பணிகளில் உண்மையான திறன் கொண்டவை" என்று அவர்கள் சுட்டிக் காட்டுகின்றனர் - இது Claude தயாரிப்பாளருக்கு குறியீட்டு முறை மற்றும் ஏஜென்டிக் பணிச்சுமைகள் செலுத்திய வருவாய்ப் பாதையைக் குறிக்கிறது. இந்த ஓப்பன் மாடல்கள் வெறும் டெமோ-வேர் அல்ல, ஏனெனில் அந்த கூற்று குறிப்பிட்ட எடையைக் கொண்டுள்ளது; மூடிய ஆய்வகங்களுக்கு உண்மையான வருவாயை உருவாக்கும் அதே பணிகளுக்காக அவை உற்பத்தியில் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
பயன்பாட்டு எண்கள் மாற்றத்தை வலுப்படுத்துகின்றன. பல திறந்த மாதிரிகளை வழங்கும் ஒரு அனுமான வழங்குநரான பட்டாசு, இப்போது ஒரு நாளைக்கு 40 டிரில்லியனுக்கும் அதிகமான டோக்கன்களைச் செயலாக்குகிறது - இது மார்ச் மாத இறுதியில் OpenAI இன் APIயின் இரு மடங்கு அளவு என்று அரை பகுப்பாய்வு கூறுகிறது. அறிக்கை கூறுவது போல், "டோக்கன் நுகர்வோராக இருப்பதற்கு ஒரு உற்சாகமான நேரம்", டோக்கன்களுக்கான போர் இப்போது OpenAI-Anthropic duopolyக்கு அப்பால் நீண்டுள்ளது.
பண்டமாக்கல் கேள்வி
ஆய்வு நேரடியாக அச்சத்தை நிவர்த்தி செய்கிறது - இது சில மூலைகளிலிருந்து FUD என்று லேபிளிடுகிறது - திறன் கொண்ட, மலிவான திறந்த மாதிரிகள் மாதிரி அடுக்கை முழுவதுமாக பண்டமாக்கும், இது எல்லைப்புற ஆய்வக விளிம்புகளுக்கு பேரழிவை ஏற்படுத்தும்.
பகுப்பாய்வின் பொதுப் பகுதி முழுப் பதிலுடன் நின்றுவிடுகிறது, ஓபன்ஏஐ மற்றும் ஆந்த்ரோபிக் நிதிகளின் விரிவான சிகிச்சைக்காக நிறுவனத்தின் கட்டண டோக்கனோமிக்ஸ் மாதிரியை வாசகர்களுக்கு சுட்டிக்காட்டுகிறது. ஆனால் பயணத்தின் திசை தெளிவாக உள்ளது: ஒவ்வொரு சகாப்தத்தின் திறந்த மாதிரிகளும் முந்தைய சகாப்தத்தின் பாதி நேரத்தில் வந்தால், மூடிய ஆய்வகங்கள் எல்லைத் திறனுக்கான பிரீமியம் விலைகளை வசூலிக்கக்கூடிய சாளரம் சுருங்கிக்கொண்டே இருக்கும்.
எல்லைப்புற ஆராய்ச்சிக்கான மரண தண்டனையாகப் போக்கை வாசிப்பதற்கு எதிராக ஆசிரியர்கள் எச்சரிக்கின்றனர். அளவுகோல்கள், அவர்கள் எழுதுகிறார்கள், "முழு கதையையும் சொல்ல வேண்டாம்," மற்றும் அறிக்கையின் முடிவுகள், வாசகர்கள் ஆரம்பத்தில் நினைப்பதை விட எல்லை மாதிரிகளில் "குறைவான கரடுமுரடான" என்று விவரிக்கப்படுகின்றன - ஒரு பகுதியாக, மூல அளவுகோல் சமநிலையானது நம்பகத்தன்மை, தயாரிப்பு ஒருங்கிணைப்பு, நிறுவன விநியோகம் அல்லது மாதிரிகளை வழங்குவதற்கு தேவையான மூலதனம் ஆகியவற்றில் சமமாக இல்லை.
ஏன் இது முக்கியமானது
வாங்குபவர்களுக்கு, கண்டுபிடிப்புகள் பல நிறுவனங்கள் ஏற்கனவே கடைப்பிடித்த ஒரு மூலோபாயத்தை உறுதிப்படுத்துகின்றன: கடினமான பணிகளுக்கு பிரீமியம் மூடிய மாடல்களை முன்பதிவு செய்யும் போது, டோக்கன் தொகுதியின் பெரும்பகுதிக்கு திறந்த அல்லது மலிவான மாடல்களை இயல்புநிலையாக மாற்றுவது. ஆய்வகங்களைப் பொறுத்தவரை, இது இரண்டு முனைகளில் அவர்கள் எதிர்கொள்ளும் அழுத்தத்தை அளவிடுகிறது - கீழே திறந்த மாதிரிகள் மற்றும் மேலே உள்ள மகத்தான கணக்கீட்டு செலவுகள்.
திறந்த மூல சுற்றுச்சூழல் அமைப்புக்கு, செமிஅனாலிசிஸ் தரவு பெரும்பாலும் பற்றாக்குறையாக இருக்கும் ஒன்றை வழங்குகிறது: சித்தாந்தத்திற்குப் பதிலாக, கணிக்கக்கூடிய அட்டவணையில் இடைவெளி மூடுகிறது என்பதற்கான சான்றுகள். அரை நேர முறையானது எல்லைப்புற AI இன் அடுத்த சகாப்தத்தில் இருந்தால், தொழில்துறையின் மிகவும் மதிப்புமிக்க கேள்வி திறந்த மாதிரிகள் பிடிக்குமா என்பதல்ல, ஆனால் அவை செய்த பிறகும் பாதுகாக்கக்கூடியதாக இருக்கும்.
திறந்த எடை AI ரேஸைக் கண்காணிக்கவும் மேலும் AI செய்திகளைப் படிக்கவும் →
