AI स्टार्टअप Thinking Machines Lab ने Inkling नाम का अपना पहला AI मॉडल लॉन्च कर दिया है। यह **975 अरब** पैरामीटर वाला ओपन-वेट मॉडल है, जिसे खासकर कंपनियों की ज़रूरत के हिसाब से कस्टमाइज़ किया जा सकता है। OpenAI और Google जैसे बड़े नामों के क्लोज्ड मॉडल के विपरीत, Inkling बिज़नेस को सीधे टेक्नोलॉजी को बदलने की आज़ादी देता है।
AI की दुनिया में एक बड़ा डेवलपमेंट हुआ है। Thinking Machines Lab, जिसे पूर्व OpenAI एग्जीक्यूटिव मीरा मुराती ने को-फाउंड किया है, उसने अपना पहला प्रोप्राइटरी AI मॉडल, Inkling, पेश किया है। कंपनी इस सिस्टम को OpenAI, Anthropic और Google जैसे इंडस्ट्री लीडर्स द्वारा डोमिनेट किए जा रहे क्लोज्ड-मॉडल फ्रेमवर्क के विकल्प के तौर पर पेश कर रही है। Inkling को ओपन-वेट बनाकर, कंपनी बाहरी डेवलपर्स को मॉडल डाउनलोड करके उसे अपने हिसाब से ढालने की सुविधा दे रही है। यह कस्टमाइज़ेबल, एंटरप्राइज़-फोकस्ड AI सॉल्यूशंस की ओर एक स्ट्रेटेजिक शिफ्ट का संकेत है।
Inkling की टेक्निकल डिज़ाइन और क्षमता
Inkling को 'मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स' आर्किटेक्चर पर बनाया गया है, जिसमें कुल 975 अरब पैरामीटर्स हैं। हर टास्क के लिए, यह लगभग 41 अरब एक्टिव पैरामीटर्स का इस्तेमाल करता है। इस डिज़ाइन का मकसद ऑपरेशनल स्पीड को बढ़ाना और सिस्टम को चलाने की लागत को कम करना है। इस मॉडल को 45 ट्रिलियन टोकन्स पर ट्रेन किया गया है, जिसमें टेक्स्ट, ऑडियो, इमेज और वीडियो जैसे मल्टी-मोडल डेटा शामिल हैं। इसकी एक खास बात यह है कि यह अपने आउटपुट्स में अनिश्चितता को भी फ्लैग कर सकता है, जिससे बिज़नेस एप्लीकेशन्स के लिए ज़्यादा भरोसेमंद जवाब मिलने की उम्मीद है, खासकर उन मॉडल्स की तुलना में जो कॉन्फिडेंस लेवल बताए बिना जवाब देते हैं। यूज़र्स स्पीड और एक्यूरेसी के बीच बैलेंस बनाने के लिए किसी टास्क पर लगाए जाने वाले कंप्यूटिंग पावर को स्केल भी कर सकते हैं।
एंटरप्राइज़ स्ट्रेटेजी और रेवेन्यू मॉडल
जहां बाकी कॉम्पिटिटर्स इंडिविजुअल यूज़र्स के लिए जनरल-पर्पस चैटबॉट्स पर फोकस कर रहे हैं, वहीं Thinking Machines एंटरप्राइज़ मार्केट को टारगेट कर रहा है। कंपनी का तर्क है कि स्टैंडर्डाइज्ड मॉडल पर निर्भर रहने से आर्गेनाइजेशन्स अक्सर खास जानकारी खो देती हैं। इस समस्या को हल करने के लिए, कंपनी ने Tinker नाम का एक प्लेटफॉर्म लॉन्च किया है, जिसका इस्तेमाल करके कंपनियां अपनी इंटरनल एक्सपर्टीज़ के आधार पर Inkling को फाइन-ट्यून कर सकती हैं। कंपनी की रेवेन्यू स्ट्रेटेजी इस कस्टमाइज़ेशन प्लेटफॉर्म और मैनेज्ड होस्टिंग सर्विसेज पर केंद्रित है, न कि डायरेक्ट मॉडल एक्सेस के लिए सब्सक्रिप्शन फीस चार्ज करने पर। Thinking Machines ने बताया कि डेवलपमेंट शुरू होने के 9 महीने के अंदर ही वे रेवेन्यू जनरेट करने की स्टेज पर पहुँच गए थे, जो उनके कई स्थापित साथियों की तुलना में काफी तेज़ है।
ओपन-वेट AI की ओर इंडस्ट्री का झुकाव
यह लॉन्च बिज़नेस के लिए AI मॉडल्स के कंट्रोल और लागत को लेकर इंडस्ट्री में चल रही व्यापक बहस को दर्शाता है। Microsoft के CEO सत्य नडेला ने पहले कहा था कि क्लोज्ड प्रोप्राइटरी मॉडल का इस्तेमाल करने वाली कंपनियों को छुपी हुई लागतों का सामना करना पड़ सकता है, जैसे कि बिज़नेस के मालिकाना हक वाले डेटा के खोने का खतरा। इसी तरह, Hugging Face के CEO क्लेम डेलैंग्यू का सुझाव है कि ज़्यादातर प्रोडक्शन-लेवल AI काम ओपन या प्राइवेट मॉडल्स की ओर बढ़ेगा, और बड़े फ्रंटियर मॉडल्स को हाई-स्पेशियलाइज़्ड फंक्शन्स के लिए आरक्षित रखा जाएगा। Thinking Machines ने Nvidia से एक स्ट्रेटेजिक इन्वेस्टमेंट हासिल किया है और अपने नए मॉडल को ट्रेन करने के लिए Nvidia के GB300 NVL72 सिस्टम्स का इस्तेमाल किया है। निवेशकों और डेवलपर्स के लिए यह देखना दिलचस्प होगा कि यह कंपनी हाई-परफॉरमेंस कंप्यूटिंग की लागत और स्पेशियलाइज़्ड, प्राइवेट AI इंफ्रास्ट्रक्चर की डिमांड के बीच संतुलन बनाते हुए, बड़े और स्थापित लैब्स के खिलाफ एंटरप्राइज़ कॉन्ट्रैक्ट्स के लिए कितनी प्रभावी ढंग से प्रतिस्पर्धा कर पाती है।