मूनशॉट का किमी K1.5 एक मल्टीमॉडल एआई मॉडल है जो जटिल समस्याओं को हल करने के लिए दृश्य, पाठ और कोड इनपुट को एकीकृत करता है। इसने कुछ बेंचमार्क पर 550% तक Openai के कुछ मॉडलों को पार कर लिया है, विशेष रूप से समस्या-समाधान और तर्क जैसे क्षेत्रों में
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एआई आर्म्स रेस ने एक और मोड़ ले लिया है क्योंकि चीन के मूनशॉट एआई ने डीपसेक के डीपसेक-आर 1 के उदय के कुछ ही दिनों बाद अपना नवीनतम मॉडल किमी K1.5 लॉन्च किया है। जबकि डीपसेक को पहले से ही Openai के GPT-4 के लिए एक दुर्जेय प्रतियोगी के रूप में देखा जा चुका है, किमी K1.5 को अब और भी अधिक शक्तिशाली विकल्प के रूप में टाल दिया जा रहा है, Openai के GPT-4O को बाहर करना और प्रमुख बेंचमार्क पर क्लाउड 3.5 सॉनेट।
यह कदम एआई अंतरिक्ष में चीन के बढ़ते प्रभाव में एक और महत्वपूर्ण मील का पत्थर है, जो अमेरिकी तकनीकी दिग्गजों के प्रभुत्व को चुनौती देता है।
किमी K1.5 क्या है?
बीजिंग-आधारित स्टार्टअप मूनशॉट एआई द्वारा विकसित किमी K1.5, एक मल्टीमॉडल एआई मॉडल है जो जटिल समस्याओं को हल करने के लिए दृश्य, पाठ और कोड इनपुट को एकीकृत करता है। यह एक प्रत्यक्ष प्रतियोगी के रूप में प्रतिष्ठित किया जा रहा है Openai का GPT-4Oऔर कुछ रिपोर्टों से पता चलता है कि यह गणित, कोडिंग, और पाठ और दृश्य डेटा को समझने जैसे क्षेत्रों में GPT-4 को भी बेहतर बनाता है। दीपसेक के डीपसेक-आर 1 के विपरीत, जिसमें मल्टीमॉडल क्षमताओं का अभाव है, किमी पाठ और छवियों के पार प्रक्रिया और कारण कर सकती है, जिससे यह दोनों प्रारूपों की आवश्यकता वाले कार्यों में बढ़त देता है। किमी को विशेष रूप से प्रभावशाली बनाता है कि यह अमेरिका में एक समान फ्रंटियर एआई विकसित करने के लिए लागत के एक अंश पर बनाया गया था। खबरों के मुताबिक, किमी K1.5 को Openai के मॉडल के लिए पहला सच्चा प्रतिद्वंद्वी करार दिया गया है।
किमी की अनूठी विशेषताएं
किमी K1.5 सिर्फ एक और AI मॉडल नहीं है; यह सुदृढीकरण सीखने (आरएल) और मल्टीमॉडल तर्क में एक महत्वपूर्ण छलांग का प्रतिनिधित्व करता है। मॉडल अन्वेषण के माध्यम से खुद को पुरस्कृत करके अपनी निर्णय लेने की प्रक्रिया को बढ़ाने के लिए आरएल तकनीकों का उपयोग करता है। यह किमी को जटिल समस्याओं को प्रबंधनीय चरणों में तोड़ने की अनुमति देता है, इसकी तर्क क्षमता में सुधार करता है। किमी को लंबे समय से संदर्भ कार्यों को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो 128,000 टोकन तक प्रसंस्करण करता है, जो इसे बड़ी मात्रा में डेटा के आधार पर प्रतिक्रियाओं को समझने और उत्पन्न करने की अनुमति देता है। दृश्य डेटा, पाठ और कोड को संयोजित करने की इसकी क्षमता अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए इसे अत्यधिक बहुमुखी और अच्छी तरह से अनुकूल बनाती है।
बेंचमार्क के संदर्भ में, किमी ने कई क्षेत्रों में GPT-4O और क्लाउड 3.5 SONNET दोनों को बेहतर बनाया है। इसने गणित 500 पर 96.2 स्कोर किया, GPT-4 के वेरिएंट को बेहतर बनाया, और 77.5 Aime पर, एक गणित बेंचमार्क। इसने एक प्रतिस्पर्धी कोडिंग प्लेटफॉर्म को कोडफोर्स पर 94 वें प्रतिशत में भी स्कोर किया। मॉडल ने कुछ बेंचमार्क पर अपने अमेरिकी समकक्षों को 550% तक पार कर लिया है, विशेष रूप से समस्या-समाधान और तर्क जैसे क्षेत्रों में। हालांकि, इन स्कोरों की विश्वसनीयता पर अक्सर सवाल उठाया जाता है, क्योंकि एआई कंपनियां आमतौर पर अपने स्वयं के बेंचमार्क परीक्षणों का संचालन करती हैं और परिणाम प्रकाशित करती हैं।
किमी का प्रभाव
किमी K1.5 की दक्षता और बहुमुखी प्रतिभा ने इसे कई मौजूदा AI मॉडल से अलग कर दिया है, और इसके परिचय ने AI समुदाय में भौहें बढ़ाई हैं। चूंकि यह तर्क, गणित और लंबे समय तक कार्यों जैसे क्षेत्रों में अमेरिकी मॉडल को आगे बढ़ाने के लिए जारी है, किमी को उन उद्योगों में क्रांति लाने के लिए तैयार किया जा सकता है जो एआई पर बहुत अधिक भरोसा करते हैं, जैसे कि हेल्थकेयर, इंजीनियरिंग और डेटा विश्लेषण। बेंचमार्क परीक्षणों की विश्वसनीयता पर सवालों के बावजूद, किमी की प्रगति का प्रभाव निर्विवाद है।
अपनी मल्टीमॉडल क्षमताओं और सुदृढीकरण सीखने के दृष्टिकोण के साथ, किमी K1.5 को एआई के भविष्य को आकार देने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाने की उम्मीद है। जैसा कि चीन एआई दौड़ में अपनी पैर जमाने को मजबूत करता है, किमी का उदय अमेरिकी टेक कंपनियों के लिए एक स्पष्ट संकेत है कि उन्हें तेजी से आगे बढ़ने वाले क्षेत्र के साथ बनाए रखने के लिए तेजी से नवाचार करना चाहिए।