ओपनएआई और एंथ्रोपिक ने ड्यूलिंग मॉडल जारी किए क्योंकि एआई हथियारों की दौड़ तेज हो गई

ओपनएआई और एंथ्रोपिक ने आज एक-दूसरे के कुछ ही मिनटों के भीतर नए फ्लैगशिप मॉडल जारी किए, जबकि ओपनएआई ने एक ही समय में एक एंटरप्राइज एजेंट प्लेटफॉर्म लॉन्च किया और पर्प्लेक्सिटी ने एक मल्टी-मॉडल रिसर्च फीचर पेश किया। आज एक ही दोपहर में अधिक महत्वपूर्ण एआई उत्पाद घोषणाएं दी गईं, जितनी कि अधिकांश सप्ताह कुल मिलाकर उत्पादित करते हैं।

यह जानने के लिए कि क्या जारी किया गया था और इसका क्या अर्थ है।

एंथ्रोपिक का ओपस 4.6: एजेंट टीमें और एक मिलियन-टोकन विंडो

एंथ्रोपिक क्लाउड ओपस 4.6 जारी किया, इसका सबसे क्षमतावान मॉडल, जिसमें दो हेडलाइन सुविधाएं हैं: एक मिलियन-टोकन संदर्भ विंडो और एक नई क्षमता जिसे एजेंट टीमें कहा जाता है।

संदर्भ विंडो बड़ी तकनीकी उपलब्धि है। एक मिलियन टोकन पर, ओपस 4.6 एक ही प्रॉम्प्ट में लगभग 3,000 पृष्ठों के текст को संसाधित कर सकता है – इसके पूर्ववर्ती के 256,000-टोकन सीमा से चार गुना। 128,000-टोकन आउटपुट समर्थन के साथ मिलकर, मॉडल अब पूरे कोडबेस, नियामक फाइलिंग, या शोध निगमों को संक्षेपण या सारांश के बिना निगल और काम कर सकता है।

एजेंट टीमें, क्लाउड कोड में उपलब्ध, कई क्लाउड इंस्टेंस को एक साझा कोडबेस पर समानांतर में काम करने की अनुमति देता है। एक एजेंट के कार्यों को क्रमिक रूप से निष्पादित करने के बजाय, डेवलपर एक टीम बना सकते हैं जहां एक एजेंट फ्रंटएंड परिवर्तनों को संभालता है, दूसरा परीक्षण लिखता है, और तीसरा बैकएंड तर्क को पुनर्गठित करता है – सभी एक ही परियोजना पर एक साथ समन्वय करते हैं।

ओपस 4.6 में एडाप्टिव थिंकिंग भी शामिल है, जो मॉडल को यह निर्धारित करने की अनुमति देता है कि एक दिए गए प्रॉम्प्ट में कितना तर्क प्रयास निवेश करना है। सरल प्रश्न तेजी से प्रतिक्रिया प्राप्त करते हैं; जटिल समस्याएं गहरी विस्तारित सोच को ट्रिगर करती हैं। डेवलपर्स इसे प्रयास नियंत्रण के माध्यम से चार स्तरों पर समायोजित कर सकते हैं: कम, मध्यम, उच्च और अधिकतम।

बेंचमार्क पर, ओपस 4.6 एजेंटिक कोडिंग के लिए टर्मिनल-बेंच 2.0 पर उच्चतम स्कोर करता है और मानवता की आखिरी परीक्षा का नेतृत्व करता है, जो एक जटिल तर्क मूल्यांकन है। एंथ्रोपिक दावा करता है कि जीडीपीवाल-एए मूल्यांकन पर जीपीटी-5.2 पर 144-पॉइंट एलो लाभ और ओपस 4.5 पर 190-पॉइंट सुधार है।

एपीआई मूल्य निर्धारण 5 मिलियन इनपुट टोकन प्रति $5 और 25 मिलियन आउटपुट टोकन प्रति $25 पर अपरिवर्तित रहता है, हालांकि 200,000 टोकन से अधिक के प्रॉम्प्ट $10/$37.50 की प्रीमियम दर लेते हैं।

एक उल्लेखनीय उद्यम कदम में, एंथ्रोपिक ने माइक्रोसॉफ्ट पावरपॉइंट में क्लाउड के एक शोध पूर्वावलोकन की घोषणा की, जहां मॉडल मौजूदा स्लाइड लेआउट और टेम्पलेट्स को पढ़ सकता है और प्रस्तुतियों को उत्पन्न या संपादित कर सकता है जबकि ब्रांड प्रारूप को संरक्षित करता है।

ओपनएआई का जीपीटी-5.3-कोडेक्स: स्व-निर्मित मॉडल

एंथ्रोपिक की घोषणा के कुछ ही मिनट बाद, ओपनएआई जीपीटी-5.3-कोडेक्स लॉन्च किया, इसका सबसे क्षमतावान कोडिंग मॉडल। रिलीज जीपीटी-5.2-कोडेक्स के फ्रंटियर कोडिंग प्रदर्शन को जीपीटी-5.2 की तर्क और पेशेवर ज्ञान क्षमताओं के साथ एकल प्रणाली में एकीकृत करता है जो 25 प्रतिशत तेजी से है।

सबसे उल्लेखनीय दावा: जीपीटी-5.3-कोडेक्स ने स्वयं को बनाने में मदद की। ओपनएआई की कोडेक्स टीम ने अपने प्रशिक्षण प्रक्रिया के दौरान मॉडल के प्रारंभिक संस्करणों का उपयोग किया – प्रशिक्षण रनों को डीबग करना, तैनाती बुनियादी ढांचे का प्रबंधन करना, और मूल्यांकन परिणामों का निदान करना। यह ओपनएआई की पहली सार्वजनिक स्वीकृति है कि एक मॉडल अपने स्वयं के विकास में महत्वपूर्ण था, एक मील का पत्थर जो दोनों कुशलता और सुरक्षा प्रश्न उठाता है।

जीपीटी-5.3-कोडेक्स एसडब्ल्यूई-बेंच प्रो और टर्मिनल-बेंच पर उद्योग के नए उच्चतम स्तर को निर्धारित करता है, जो वास्तविक दुनिया के सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग कार्यों का मूल्यांकन करते हैं। मॉडल लंबे समय तक चलने वाले कार्यों को संभाल सकता है जिसमें अनुसंधान, टूल का उपयोग और जटिल निष्पादन शामिल है, और उपयोगकर्ता कार्य के बीच में संदर्भ खोए बिना इसके साथ बातचीत कर सकते हैं – एक सहयोगी के साथ काम करने की तरह अधिक है।

मॉडल अब सभी चैटजीपीटी भुगतान योजना उपयोगकर्ताओं के लिए कोडेक्स ऐप, सीएलआई, आईडीई एक्सटेंशन और वेब इंटरफ़ेस के माध्यम से उपलब्ध है। एपीआई एक्सेस जल्द ही आने वाला है।

डेवलपर्स जो एआई कोड जनरेटर के बीच चयन कर रहे हैं, प्रतिस्पर्धी चित्र अब तेजी से परिभाषित किया गया है: ओपस 4.6 एजेंट समन्वय और लंबे संदर्भ कार्य पर अग्रणी है, जबकि जीपीटी-5.3-कोडेक्स गति और एकीकृत तर्क पर जोर देता है। दोनों में ओवरलैपिंग बेंचमार्क पर शीर्ष अंक हैं, और टूल जैसे कर्सर और एप्पल का एक्सकोड दोनों का समर्थन करते हैं, इसलिए डेवलपर स्वतंत्र रूप से स्विच कर सकते हैं।

ओपनएआई फ्रंटियर: एंटरप्राइज एजेंटों को अपना प्लेटफॉर्म मिला

मॉडल लॉन्च के साथ, ओपनएआई फ्रंटियर पेश किया, एक एंटरप्राइज प्लेटफॉर्म जो एआई एजेंटों को बनाने, तैनात करने और प्रबंधित करने के लिए है। फ्रंटियर डेटाबेस, सीआरएम सिस्टम, एचआर प्लेटफॉर्म, टिकटिंग टूल और अन्य व्यवसायिक अनुप्रयोगों से जुड़ता है, फिर एआई एजेंटों को उन पर प्रक्रियाओं को निष्पादित करने देता है।

ओपनएआई ने फ्रंटियर को “एंटरप्राइज के लिए एक सेमांटिक परत” के रूप में वर्णित किया जहां मानव कर्मचारी और एआई एजेंट एक ही प्लेटफॉर्म पर साझा डेटा एक्सेस और सुरक्षा नियंत्रण के साथ काम करते हैं। एजेंटों को कर्मचारी जैसी पहचान, साझा संगठनात्मक संदर्भ और उद्यम-ग्रेड अनुमतियां मिलती हैं।

प्लेटफॉर्म मॉडल-एज्नोस्टिक है – कंपनियां ओपनएआई के मॉडलों के साथ निर्मित एजेंटों के साथ-साथ गूगल, माइक्रोसॉफ्ट और एंथ्रोपिक से एजेंटों का प्रबंधन कर सकती हैं। प्रारंभिक ग्राहकों में इंट्यूट, स्टेट फार्म, थेर्मो फिशर और उबर शामिल हैं।

फ्रंटियर ओपनएआई को सेल्सफोर्स के एजेंटफोर्स और सर्विसनाउ के एआई एजेंटों जैसे एंटरप्राइज प्लेटफॉर्म के साथ प्रतिस्पर्धा करने के लिए स्थिति देता है। अंतर: ओपनएआई मॉडल परत से ऊपर से निर्माण कर रहा है, जबकि निवासियों निर्धारित कार्य प्रवाह उपकरण में एआई जोड़ रहे हैं। यह निर्धारित करेगा कि क्या उद्यम अपने एजेंट बुनियादी ढांचे को अपने एआई प्रदाता या सॉफ्टवेयर विक्रेता से पसंद करते हैं।

पर्प्लेक्सिटी का मॉडल काउंसिल: तीन मॉडल, एक उत्तर

पर्प्लेक्सिटी मॉडल काउंसिल पेश किया, एक सुविधा जो एक ही प्रश्न को तीन मॉडलों पर समानांतर में चलाती है – क्लाउड ओपस, जीपीटी और जेमिनी – फिर एक सिंथेसाइज़र मॉडल का उपयोग करके उनके आउटपुट को एकल उत्तर में सुलह करती है जो सहमति और असहमति के क्षेत्रों को झंडा देता है।

छवि: पर्प्लेक्सिटी

उद्देश्य यह है कि कोई एक मॉडल सभी प्रश्नों पर विश्वसनीय रूप से सर्वश्रेष्ठ नहीं है। जब तीन फ्रंटियर मॉडल एक ही उत्तर पर एकजुट होते हैं, तो विश्वास उच्च है। जब वे विचलित होते हैं, तो उपयोगकर्ता को आगे की जांच करने के लिए पता चलता है। मॉडल काउंसिल मैक्स ग्राहकों के लिए उपलब्ध है और निवेश अनुसंधान, रणनीतिक विश्लेषण और जटिल निर्णय लेने के लिए स्थिति दी गई है।

यह सुविधा पर्प्लेक्सिटी की रणनीति को दर्शाती है जो नींव मॉडल बनाने के बजाय मल्टी-मॉडल ऑर्केस्ट्रेशन के माध्यम से अंतर करने की कोशिश करती है। जब फ्रंटियर एआई चैटबॉट्स के बीच अंतर व्यक्तिगत बेंचमार्क पर कम हो जाता है, तो उनके आउटपुट को एकत्र करना एकल प्रदाता को चुनने से अधिक मूल्यवान साबित हो सकता है।

इसका क्या अर्थ है

इन रिलीज़ ने पुष्टि की है कि एआई प्रतिस्पर्धा मॉडल क्षमता से उत्पाद बुनियादी ढांचे में स्थानांतरित हो गई है। ओपनएआई और एंथ्रोपिक दोनों के पास ऐसे मॉडल हैं जो एक ही बेंचमार्क पर शीर्ष स्थान रखते हैं; अब विभेदन उन पर बने हुए हैं।

पर्प्लेक्सिटी, जबकि, यह तर्क दे रहा है कि मॉडल युद्ध कम महत्वपूर्ण हो सकते हैं कि आप मॉडल को कैसे जोड़ते हैं। यदि मॉडल काउंसिल उपयोगी साबित होता है, तो यह सुझाव देता है कि भविष्य क्लाउड और जीपीटी के बीच चयन नहीं है – यह दोनों का उपयोग करना है।

डेवलपर्स और उद्यमों के लिए अपने एआई स्टैक का मूल्यांकन करने के लिए, यह निर्णय लेना और अधिक कठिन बना देता है।