75% की सीमा: क्या AI मॉडल वर्तमान विधियों के साथ शीर्ष प्रदर्शन तक पहुंच गए हैं?

anthropic और OpenAI दो दिन के अंतराल पर अग्रणी एआई मॉडल का अनावरण किया गया, जिसमें दोनों ने उद्योग कोडिंग बेंचमार्क पर लगभग समान 74-75% सटीकता हासिल की, जिससे वर्तमान एआई आर्किटेक्चर के लिए संभावित प्रदर्शन सीमा का संकेत मिलता है, जबकि वितरण और कार्यान्वयन के लिए नाटकीय रूप से अलग दृष्टिकोण अपनाए गए हैं।

लगभग एक साथ जारी किए गए इन दस्तावेजों से इस बारे में मूलभूत प्रश्न उठते हैं कि क्या एआई विकास वर्तमान प्रशिक्षण विधियों के साथ एक पठार पर पहुंच गया है, जबकि कंपनियां इस बात पर तीव्र मतभेद रखती हैं कि इन क्षमताओं को दुनिया भर के उपयोगकर्ताओं और डेवलपर्स तक कैसे पहुंचाया जाए।

बेंचमार्क कन्वर्जेंस तकनीकी मील के पत्थर की ओर इशारा करता है

क्लाउड ओपस 4.1एंथ्रोपिक द्वारा 5 अगस्त को जारी किए गए इस कोडिंग टूल ने उद्योग के मानक कोडिंग बेंचमार्क, SWE-बेंच वेरिफाइड पर 74.5% स्कोर किया। OpenAI का GPT-57 अगस्त को घोषित, ने उसी परीक्षण में 74.9% अंक प्राप्त किए - एक सांख्यिकीय टाई जो यह बताता है कि दोनों कंपनियों ने स्वतंत्र रूप से काम करने के बावजूद वर्तमान आर्किटेक्चर को समान सीमाओं तक धकेल दिया है।

ऐसे बेंचमार्क के लिए मॉडलों के बीच 0.4% का अंतर सांख्यिकीय शोर के दायरे में आता है।

हालाँकि, वास्तुशिल्प दृष्टिकोण में काफी भिन्नता है। ओपनएआई ने GPT-5 का निर्माण किया बुद्धिमान रूटिंग वाली एक बहु-मॉडल प्रणाली के रूप में—सरल कार्यों के लिए क्वेरीज़ को तेज़ प्रतिक्रियाकर्ताओं, जटिल समस्याओं के लिए तर्क मॉडल, या गणना सीमाएँ पूरी होने पर लघु संस्करणों की ओर निर्देशित किया जाता है। एंथ्रोपिक ने ओपस 4.1 के साथ एकल-मॉडल दृष्टिकोण बनाए रखा, जिसमें विशिष्ट अनुकूलन पर स्थिरता को प्राथमिकता दी गई।

स्रोत: एंथ्रोपिक

वितरण रणनीतियाँ प्रतिस्पर्धी दर्शन को प्रकट करती हैं

ओपनएआई ने GPT-5 को सभी ChatGPT उपयोगकर्ताओं के लिए तुरंत उपलब्ध करा दिया, जिनमें मुफ़्त टियर वाले उपयोगकर्ता भी शामिल हैं—जिससे लगभग 700 मिलियन साप्ताहिक सक्रिय उपयोगकर्ता बिना किसी शुल्क के पहुँच गए। माइक्रोसॉफ्ट ने इस मॉडल को GitHub Copilot, Visual Studio Code, M365 Copilot और Azure प्लेटफ़ॉर्म पर एक साथ एकीकृत किया।

एंथ्रोपिक अधिक पारंपरिक पहुंच प्रतिबंधों को बनाए रखता है, क्लाउड के भुगतान करने वाले उपयोगकर्ताओं के लिए Opus 4.1, डेवलपर्स के लिए क्लाउड कोड के माध्यम से, और एपीआई एक्सेस के माध्यम से। कंपनी वितरण पहुँच को अधिकतम करने के बजाय विश्वसनीय, सुसंगत प्रदर्शन की आवश्यकता वाले डेवलपर्स और उद्यमों की सेवा पर केंद्रित प्रतीत होती है।

जीपीटी-5 का मूल्य निर्धारण आक्रामक है, डेवलपर्स अनुकूल लागत-से-क्षमता अनुपात पर ध्यान दे रहे हैं, जो प्रतिस्पर्धियों पर अपनी मूल्य निर्धारण रणनीतियों को समायोजित करने के लिए दबाव डाल सकता है।

बुनियादी ढांचे की मांग ने उद्योग अर्थशास्त्र को नया आकार दिया

कम्प्यूटेशनल आवश्यकताएं अग्रणी एआई विकास के विशाल पैमाने को उजागर करती हैं। ओपनएआई कथित तौर पर क्षमता के लिए ओरेकल के साथ 30 बिलियन डॉलर का वार्षिक अनुबंध, NVIDIA H5 GPU का उपयोग करके Microsoft Azure पर GPT-200 को प्रशिक्षित किया गया है। मेटा ने अकेले 72 में एआई बुनियादी ढांचे पर 2025 बिलियन डॉलर खर्च करने की योजना की घोषणा की।

दोनों कंपनियाँ कच्चे बेंचमार्क से परे व्यावहारिक अनुप्रयोगों में उल्लेखनीय सुधार की रिपोर्ट करती हैं। ओपनएआई का कहना है कि वेब सर्च सक्षम होने पर GPT-5, "GPT-45o की तुलना में लगभग 4% कम त्रुटियाँ" प्रदर्शित करता है, और थिंकिंग मोड 3-50% कम टोकन का उपयोग करते हुए उनके o80 मॉडल के समान परिणाम प्राप्त करता है—जो कि एक महत्वपूर्ण दक्षता वृद्धि है।

GitHub रिपोर्ट ओपस 4.1 शो ओपनएआई के डेवलपर दस्तावेज़ के अनुसार, "मल्टी-फ़ाइल कोड रिफैक्टरिंग में उल्लेखनीय प्रदर्शन लाभ", जबकि कर्सर, एक लोकप्रिय एआई कोडिंग सहायक, जीपीटी-5 को "उल्लेखनीय रूप से बुद्धिमान, संचालित करने में आसान" के रूप में वर्णित करता है।

स्रोत: ओपनएआई

तकनीकी सीमा आगे प्रतिमान बदलाव का संकेत देती है

विभिन्न कंपनियों में समान प्रदर्शन मानकों पर अभिसरण यह दर्शाता है कि वर्तमान प्रशिक्षण प्रतिमान अपनी सीमाओं के निकट पहुँच रहे हैं। 74-75% सटीकता के साथ कई मॉडल एक साथ आ रहे हैं। कोडिंग बेंचमार्क संकेत मिलता है कि अगले प्रमुख सुधारों के लिए वृद्धिशील स्केलिंग के बजाय मौलिक नवाचारों की आवश्यकता हो सकती है।

ओपनएआई की जटिल रूटिंग प्रणाली और एंथ्रोपिक का एकीकृत दृष्टिकोण अलग-अलग दर्शनों को प्रतिबिंबित करते हैं, लेकिन किसी स्पष्ट विजेता का पता नहीं चलता। GPT-5 का मल्टी-मॉडल सिस्टम लचीलापन प्रदान करता है, लेकिन संभावित विफलता बिंदु भी प्रस्तुत करता है, जबकि क्लाउड की स्थिरता विश्वसनीयता के लिए विशिष्ट प्रदर्शन का त्याग कर सकती है।

अग्रणी एआई क्षमताओं का लोकतंत्रीकरण—जिन सुविधाओं की कीमत दो साल पहले सालाना हज़ारों में होती थी, अब मुफ़्त उपलब्ध हैं—उद्योगों में अपनाने की गति को तेज़ करता है। प्रीमियम सेवा के रूप में एआई से उपयोगिता बुनियादी ढाँचे में यह बदलाव पूरी तरह से नए प्रकार के अनुप्रयोगों को सक्षम कर सकता है।

बाजार के निहितार्थ और अगले कदम

उद्योग पर्यवेक्षकों को उम्मीद है कि एंथ्रोपिक ओपनएआई की मूल्य निर्धारण रणनीति का जवाब देगा, हालांकि प्रत्यक्ष मूल्य मिलान के माध्यम से ऐसा संभव नहीं है। Google का DeepMind और मेटा, जो इन घोषणाओं के दौरान अपेक्षाकृत शांत रहा, से आने वाले महीनों में कदम उठाने की उम्मीद है।

रिलीज़ के बीच 48 घंटे की अवधि ने एआई के प्रायोगिक तकनीक से विश्वसनीय बुनियादी ढाँचे की ओर संक्रमण को उजागर किया। जब कई कंपनियाँ आंशिक प्रतिशत अंतर के साथ लगभग समान बेंचमार्क स्कोर प्राप्त करती हैं, तो प्रतिस्पर्धा तैनाती दक्षता, एकीकरण गुणवत्ता और सेवा विश्वसनीयता की ओर स्थानांतरित हो जाती है।

व्यावहारिक सुधार बेंचमार्क सर्वोच्चता से कहीं ज़्यादा मायने रखते हैं। एसडब्ल्यूई-बेंच वेरिफाइड, ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर में वास्तविक बग्स को पहचानने और उन्हें ठीक करने की एआई की क्षमता को मापता है, और दोनों मॉडलों के स्कोर स्वायत्त कोडिंग क्षमताओं में महत्वपूर्ण प्रगति दर्शाते हैं।

जैसे-जैसे एआई मॉडल अपनी तर्क और कोडिंग क्षमताओं में लगातार परिष्कृत होते जा रहे हैं, प्रतिस्पर्धा कच्चे प्रदर्शन मानकों से हटकर व्यावहारिक कार्यान्वयन और उत्पादन परिवेश में विश्वसनीयता की ओर बढ़ रही है। आश्चर्यजनक सत्य? यह स्थिरता किसी भी अन्य सफलता की तुलना में कहीं अधिक परिवर्तनकारी बदलाव ला सकती है।