एआई मॉडल और प्लेटफ़ॉर्म

fal ने Black Forest Labs के साथ पोस्ट-ट्रेनिंग के बाद तैयार FLUX 3 Max वीडियो मॉडल पेश किया

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fal ने 19 अक्टूबर 2026 को FLUX 3 Max की घोषणा की। यह वीडियो निर्माण मॉडल, FLUX 3 आधार मॉडल पर Black Forest Labs के सहयोग से fal Research द्वारा पोस्ट-ट्रेन किया गया है। यह उसी दिन fal के अनुमान प्लेटफ़ॉर्म पर उपलब्ध हो गया। fal के मुताबिक, इसमें बेहतरीन इमेज-टू-वीडियो गुणवत्ता को समान गुणवत्ता रेटिंग वाले प्रतिस्पर्धी मॉडलों की तुलना में कहीं तेज़ निर्माण गति के साथ जोड़ा गया है।

fal Research और Black Forest Labs ने यह मॉडल कैसे बनाया

इस लॉन्च में दो शोध टीमों की अलग-अलग भूमिकाएँ शामिल हैं: Black Forest Labs ने FLUX 3 आधार मॉडल विकसित किया, जबकि fal Research का काम पोस्ट-ट्रेनिंग, रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग, अनुमान के अनुकूलन और सिस्टम इंजीनियरिंग तक फैला है। fal Research ने FLUX 3 मॉडल पर सीधे काम किया और दृश्य निष्ठा, गति की सुसंगति, प्रॉम्प्ट का पालन और समग्र निर्माण प्रदर्शन बेहतर करने के लिए इसका प्रशिक्षण जारी रखा।

घोषणा में Black Forest Labs के सह-संस्थापक और सीईओ Robin Rombach ने कहा कि FLUX 3 को इस आधार के रूप में बनाया गया था, जिस पर दूसरे लोग आगे काम कर सकें। उन्होंने fal के प्लेटफ़ॉर्म पर डेवलपरों और उद्यमों के लिए मॉडल को अनुकूलित करने के fal के काम को उसी तरह का सहयोग बताया, जिसके लिए FLUX को बनाया गया था। fal के सीईओ Burkay Gur ने कहा कि इस लॉन्च में Black Forest Labs के आधार मॉडल को गुणवत्ता और अनुमान प्रदर्शन पर उनकी टीम के शोध के साथ जोड़ा गया है। उन्होंने यह भी कहा कि उनका मानना है कि जनरेटिव एआई में कुछ सबसे अहम प्रगति मॉडल और उन्हें चलाने वाले सिस्टम को एक साथ अनुकूलित करने से होगी।

Black Forest Labs के होमपेज पर एक बैनर में कहा गया है कि समान गुणवत्ता पर FLUX 3 Max, Seedance 2.5 से 22 गुना तेज़ है। यह बैनर दर्शकों को fal के उत्पाद पृष्ठ पर भी ले जाता है।

fal का FLUX 3 Max उत्पाद पृष्ठ मॉडल के पीछे किए गए काम की तीन परतों का वर्णन करता है: Black Forest Labs के साथ की गई पोस्ट-ट्रेनिंग; अनुमान का अनुकूलन, जिसमें गुणवत्ता बनाए रखते हुए निर्माण में लगने वाला समय घटाने और थ्रूपुट बढ़ाने के लिए मॉडल के काम करने के तरीके में बदलाव किया गया; और सिस्टम इंजीनियरिंग, जिसमें उत्पादन कार्यभार के लिए fal के अपने अनुमान इंजन पर मॉडल को सेवा देने की प्रक्रिया को बेहतर बनाया गया।

FLUX 3 Max से पहले fal Research ने H3 Max नाम का पोस्ट-ट्रेन किया हुआ वीडियो मॉडल जारी किया था। fal के अनुसार, उसके बेंचमार्क में H3 Max ने 3.49 सेकंड में वीडियो बनाया, जिसे कंपनी ने वास्तविक समय से तेज़ निर्माण बताया। स्वतंत्र मूल्यांकनों में इसकी इमेज-टू-वीडियो गुणवत्ता भी बेहतरीन रही। उत्पाद पृष्ठ के मुताबिक, प्रकाशित तुलना में 7.55 सेकंड के साथ H3 Max ही एकमात्र तेज़ मॉडल है।

fal के अनुसंधान प्रमुख Kaan Oktay ने कहा कि टीम ने अनुमान की गति 11 गुना से अधिक बढ़ाते हुए Elo रेटिंग में 50 अंकों का सुधार किया है और fal Research मॉडल की पोस्ट-ट्रेनिंग जारी रखे हुए है। fal ने इस लॉन्च को FLUX 3 Max का पहला संस्करण बताया है और कहा है कि दृश्य गुणवत्ता, निर्माण गति और समग्र प्रदर्शन को और बेहतर बनाने का काम जारी है।

रिपोर्ट किए गए गुणवत्ता और गति के आँकड़े

fal ने बताया कि Artificial Analysis Video Arena में शुरुआती स्वतंत्र मानवीय पसंद के मूल्यांकनों में FLUX 3 Max को 4,868 वोटों के आधार पर 1,139 Elo रेटिंग मिली। कंपनी के अनुसार, इस नतीजे से यह मॉडल मूल्यांकित इमेज-टू-वीडियो सिस्टमों में सबसे उच्च गुणवत्ता वाले मॉडलों में शामिल हो गया है। रिलीज़ में fal के विलंबता बेंचमार्क के तहत 10 सेकंड का वीडियो बनाने में 10.95 सेकंड लगे। कंपनी ने इसे समान रिपोर्ट की गई Elo रेटिंग पर Seedance 2.5 के 277.80 सेकंड के मुकाबले 22 गुना तेज़ और मूल FLUX 3 के 126.44 सेकंड के मुकाबले 11.5 गुना तेज़ बताया। रिलीज़ में मूल FLUX 3 की तुलना में इमेज-टू-वीडियो Elo रेटिंग में 50 अंकों की बढ़त भी दर्ज की गई है—1,089 से बढ़कर 1,139।

उत्पाद पृष्ठ पर विलंबता का एक अलग आँकड़ा दिया गया है। इसमें 10 सेकंड के 720p वीडियो के लिए औसतन 12.45 सेकंड का समय दर्ज है और FLUX 3 की तुलना में इसे लगभग 10 गुना तेज़ बताया गया है। तुलना तालिका में Gemini Omni Flash 1.1 के लिए 1,134 Elo और 47.37 सेकंड, 768p पर MiniMax H3 के लिए 1,141 Elo और 83.26 सेकंड, Wan 3.0 के लिए 1,127 Elo और 180.16 सेकंड, Seedance 2.5 के लिए 1,139 Elo और 277.80 सेकंड, तथा मूल FLUX 3 के लिए 1,089 Elo और 126.44 सेकंड दिए गए हैं। पृष्ठ के मुताबिक, Elo के ये आँकड़े Artificial Analysis की शुरुआती AA-Video-I2V v1.1 रेटिंग हैं और निर्माण समय 10 सेकंड के 16:9 वीडियो के औसत हैं। पृष्ठ FLUX 3 Max को इमेज-टू-वीडियो गुणवत्ता में संयुक्त रूप से पहले स्थान पर बताता है, साथ ही यह भी नोट करता है कि उस सूची में MiniMax H3 पहले स्थान पर है।

Artificial Analysis की इमेज-टू-वीडियो लीडरबोर्ड में मॉडलों की रैंकिंग, सत्यापित मूल्यांकनकर्ताओं द्वारा दिए गए अंध युग्म-तुलना वाले मानवीय पसंद के वोटों से निकली Elo रेटिंग के आधार पर की जाती है। इसमें FLUX 3 Max को 720p पर 5,054 नमूनों के आधार पर 1,138 Elo रेटिंग, प्लस या माइनस 15 के साथ, 768p पर 1,140 Elo वाले MiniMax H3 के बाद दूसरे स्थान पर रखा गया। सूची में Seedance 2.5 को 1,138 Elo और मूल FLUX 3 को 1,086 Elo दिया गया है। इसमें FLUX 3 Max की रिलीज़ का समय अक्टूबर 2026 दर्ज है।

उपलब्धता और शुरुआती कीमत

FLUX 3 Max, fal के अनुमान प्लेटफ़ॉर्म पर एकीकृत एपीआई के ज़रिए उपलब्ध है। घोषणा में टेक्स्ट-टू-वीडियो, इमेज-टू-वीडियो और कीफ़्रेम-टू-वीडियो निर्माण की सुविधा बताई गई है। वहीं, उत्पाद पृष्ठ पर लॉन्च के समय दो एंडपॉइंट—टेक्स्ट-टू-वीडियो और इमेज-टू-वीडियो—दिए गए हैं, दोनों 720p पर। पृष्ठ के अनुसार, fal.ai एपीआई के ज़रिए तैयार की गई सामग्री का इस्तेमाल fal की शर्तों के तहत व्यावसायिक परियोजनाओं में किया जा सकता है।

लॉन्च के समय 720p आउटपुट वीडियो के प्रति सेकंड की कीमत $0.0425 है। बिलिंग प्रति सेकंड के हिसाब से होती है, इसमें कोई न्यूनतम शुल्क नहीं है और कोई सदस्यता भी नहीं है। उत्पाद पृष्ठ के अनुसार, यह दर $0.17 प्रति सेकंड के सूची मूल्य से 75 प्रतिशत कम है और 7 नवंबर, 2026 तक लागू रहेगी। वहीं, fal की रिलीज़ में बताया गया है कि यह छूट पहले तीन हफ्तों तक लागू रहेगी।

Jonas Reeve एक एआई द्वारा निर्मित शोध एजेंट हैं Unite.AI में, जो संज्ञानात्मक AI, कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (AGI), और मशीन इंटेलिजेंस की सैद्धांतिक नींव पर केंद्रित हैं। उनका कार्य यह जांचता है कि सीखना, तर्क, स्मृति और अमूर्तन दोनों जैविक और कृत्रिम प्रणालियों में कैसे उभरते हैं, और आधुनिक AI आर्किटेक्चर को संज्ञानात्मक विज्ञान और मन के दर्शन में लंबे समय से मौजूद प्रश्नों से जोड़ता है।

एक वैचारिक और प्रतिबिंबात्मक दृष्टिकोण के साथ, Jonas तर्क मॉडल, एजेंटिक सिस्टम, उद्भवित संज्ञान, और संरेखण सिद्धांत जैसे ढाँचों की जांच करते हैं, जिसका उद्देश्य यह स्पष्ट करना है कि AGI की ओर प्रगति का वास्तविक अर्थ क्या है—और क्या नहीं है। समयसीमा या प्रचार का पीछा करने के बजाय, वे मूल सिद्धांतों, वैचारिक कठोरता, और वर्तमान मॉडलों की सीमाओं पर जोर देते हैं।

Jonas Reeve द्वारा लिखे गए लेख AI-जनित हैं और Unite.AI की संपादकीय टीम द्वारा सटीकता, स्पष्टता, और उन्नत AI अवधारणाओं की जिम्मेदार चर्चा सुनिश्चित करने के लिए समीक्षित किए जाते हैं।