क्या Kimi K2, DeepSeek से बेहतर है? Moonshot AI का चीनी भाषा मॉडल फोकस में है - छवि: Xpert.Digital
बीजिंग से दुनिया तक: किमी के2 एआई परिदृश्य पर कैसे विजय प्राप्त करता है - किमी के2 डेवलपर्स के लिए इतना रोमांचक क्यों है
मूनशॉट एआई द्वारा किमी के2: शक्तिशाली एआई तक मुफ्त पहुंच
किमी के2 क्या है और इसके पीछे कौन है?
किमी के2, चीनी कंपनी मूनशॉट एआई द्वारा विकसित कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए एक शक्तिशाली, बड़े पैमाने का भाषा मॉडल है। मार्च 2023 में बीजिंग में यांग झिलिन, झोउ शिन्यू और वू युक्सिन द्वारा स्थापित, यह कंपनी तेज़ी से चीन के अग्रणी एआई डेवलपर्स में से एक बन गई है। पिंक फ़्लॉइड के एल्बम "द डार्क साइड ऑफ़ द मून" के नाम पर, यह कंपनी कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास के लिए बुनियादी मॉडल बनाने के महत्वाकांक्षी लक्ष्य का पीछा करती है।
किमी के2 किस लाइसेंस का उपयोग करता है और इसका क्या अर्थ है?
मूनशॉट एआई ने किमी के2 को एक संशोधित एमआईटी लाइसेंस के तहत मुफ़्त में जारी किया है। यह लाइसेंस व्यक्तियों और कंपनियों दोनों को मॉडल का मुफ़्त उपयोग, संशोधन और वितरण करने की अनुमति देता है। संशोधित एमआईटी लाइसेंस उन ओपन-सोर्स लाइसेंसों में से एक है जो मॉडल तक पहुँच, उपयोग, संशोधन और वितरण की अनुमति देता है। यह मालिकाना मॉडल से काफ़ी अलग है, जहाँ निर्माता के पास स्रोत कोड पर पूर्ण नियंत्रण रहता है।
तकनीकी वास्तुकला और विनिर्देश
किमी के2 की तकनीकी संरचना क्या है?
किमी के2 विशेषज्ञों के मिश्रण (MoE) आर्किटेक्चर पर आधारित है जिसमें कुल एक ट्रिलियन पैरामीटर हैं। इनमें से, 32 बिलियन पैरामीटर हर बार मॉडल द्वारा किसी क्वेरी को संसाधित करने पर सक्रिय होते हैं। इस मॉडल में 128K संदर्भ विंडो है और यह 384 विशेषज्ञों के साथ काम करता है, जो इस बड़े आर्किटेक्चर के भीतर विशिष्ट उप-मॉडलों का प्रतिनिधित्व करते हैं।
विशेषज्ञों का मिश्रण वास्तुकला क्या है?
MoE अवधारणा 1991 में विकसित की गई थी और यह AI मॉडलों को किसी समस्या को विशिष्ट उप-मॉडलों में विभाजित करके अधिक कुशलता से सीखने में सक्षम बनाती है। एकल, अखंड मॉडल के बजाय, MoE आर्किटेक्चर प्रत्येक इनपुट को सबसे प्रासंगिक विशेषज्ञों तक गतिशील रूप से पहुँचाने के लिए एक "गेटिंग नेटवर्क" का उपयोग करता है। प्रत्येक विशेषज्ञ इनपुट स्पेस के एक अलग हिस्से में विशेषज्ञता रखता है और विशिष्ट इनपुट के लिए विशिष्ट भविष्यवाणियाँ कर सकता है।
वास्तुकला के बारे में क्या तकनीकी विवरण ज्ञात हैं?
किमी K2 आर्किटेक्चर में 61 परतें शामिल हैं, जिनमें एक सघन परत भी शामिल है, जिसका ध्यान-छिपा आयाम 7168 और MoE छिपा आयाम 2048 प्रति विशेषज्ञ है। यह मॉडल 64 ध्यान-शीर्षों का उपयोग करता है और प्रत्येक टोकन में 8 विशेषज्ञों का चयन करता है, जिसमें एक साझा विशेषज्ञ होता है। शब्दावली का आकार 160,000 टोकन है, और मॉडल ध्यान तंत्र के रूप में MLA (मल्टी-हेड लेटेंट अटेंशन) और सक्रियण फ़ंक्शन के रूप में SwiGLU का उपयोग करता है।
म्यूऑनक्लिप ऑप्टिमाइज़र की भूमिका
म्यूऑनक्लिप ऑप्टिमाइज़र क्या है और यह महत्वपूर्ण क्यों है?
म्यूऑनक्लिप ऑप्टिमाइज़र, मूनशॉट एआई द्वारा विशेष रूप से किमी के2 के प्रशिक्षण के लिए विकसित एक अभूतपूर्व प्रशिक्षण पद्धति है। यह ऑप्टिमाइज़र बड़े एआई सिस्टम बनाते समय एक आम समस्या का समाधान करता है: प्रशिक्षण के दौरान अस्थिरता। प्रशिक्षण के दौरान, एआई सिस्टम अस्थिर हो सकते हैं और खराब परिणाम दे सकते हैं, जिससे डेवलपर्स को प्रशिक्षण रोककर दोबारा शुरू करना पड़ सकता है।
म्यूऑनक्लिप तकनीकी रूप से कैसे काम करता है?
म्यूऑनक्लिप मूल म्यूऑन ऑप्टिमाइज़र की क्षमताओं को अभूतपूर्व स्तर तक बढ़ाता है, जिससे किमी K2 जैसे अति-बड़े मॉडलों का सुचारू प्रशिक्षण संभव हो पाता है। यह ऑप्टिमाइज़र सटीक ग्रेडिएंट क्लिपिंग लागू करता है ताकि अत्यधिक अपडेट को रोका जा सके जो प्रशिक्षण को अस्थिर कर सकते हैं। इसके अतिरिक्त, यह प्रति-पैरामीटर के आधार पर अपडेट को समायोजित करता है और अस्थिरता पैदा किए बिना मॉडल को नियमित करने के लिए वेट डेके को सावधानीपूर्वक एकीकृत करता है।
पारंपरिक ऑप्टिमाइजर्स की तुलना में म्यूऑनक्लिप क्या लाभ प्रदान करता है?
म्यूऑनक्लिप की बदौलत, किमी के2 ने 15.5 ट्रिलियन टोकन के साथ अपने पूरे प्रशिक्षण दौर में शून्य प्रशिक्षण अस्थिरता हासिल की। इसका मतलब है कि मॉडल का नुकसान और ग्रेडिएंट व्यवहार सुसंगत और पूर्वानुमानित रहा, जिससे ग्रेडिएंट के विस्फोट या लुप्त होने के नुकसान से बचा जा सका। एडमडब्ल्यू बेसलाइन ऑप्टिमाइज़र की तुलना में ऑप्टिमाइज़र को लगभग 52% कम फ्लोटिंग-पॉइंट ऑपरेशन (FLOP) की भी आवश्यकता होती है।
प्रदर्शन मूल्यांकन और बेंचमार्क
प्रदर्शन परीक्षणों में किमी के2 का प्रदर्शन कैसा है?
किमी के2 को तुरंत ही LMSys टेक्स्टएरेना रैंकिंग में दुनिया के शीर्ष दस सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन करने वाले AI मॉडलों में स्थान मिला। इस मॉडल ने डीपसीक से भी बेहतर स्कोर किया, जो एक अन्य मुफ़्त AI है जिसने अपने प्रदर्शन और लाइसेंस-मुक्त प्रकृति के कारण 2024 के अंत में वैश्विक ध्यान आकर्षित किया।
किमी के2 ने कौन से विशिष्ट बेंचमार्क परिणाम हासिल किये?
SWE-बेंच वेरिफाइड, एक कठिन सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग टेस्ट, पर किमी K2 ने 65.8 प्रतिशत सटीकता हासिल की। लाइव कोड बेंच पर, मॉडल ने 53.7 प्रतिशत सटीकता हासिल की, जो डीपसीक-V3 (46.9 प्रतिशत) और GPT-4.1 (44.7 प्रतिशत) से कहीं आगे है। गणितीय कार्यों में, K2 ने MATH-500 पर 97.4 प्रतिशत सटीकता हासिल की, जबकि GPT-4.1 ने 92.4 प्रतिशत सटीकता हासिल की।
किमी के2 किन क्षेत्रों में विशेष ताकत दिखाता है?
यह मॉडल गणित और विज्ञान के कार्यों में विशेष रूप से अच्छा प्रदर्शन करता है। AIME, GPQA-Diamond और MATH-500 जैसे बेंचमार्क में, यह सभी प्रतिस्पर्धियों से बेहतर परिणाम प्राप्त करता है। Kimi K2, MMLU-Pro जैसे बहुभाषी बेंचमार्क में भी अग्रणी है। यह मॉडल विशेष रूप से एजेंट-आधारित अनुप्रयोगों के लिए विकसित किया गया है, जिसका अर्थ है कि यह स्वतंत्र रूप से उपकरणों का उपयोग कर सकता है, कार्यों को व्यवस्थित कर सकता है, और कोड भी उत्पन्न कर सकता है और त्रुटियों की पहचान कर सकता है।
उपलब्धता और उपयोग
किमी के2 के कौन से संस्करण उपलब्ध हैं?
मूनशॉट एआई ने इस मॉडल के दो संस्करण जारी किए हैं। किमी-के2-बेस एक बुनियादी मॉडल है, जो उन शोधकर्ताओं और डेवलपर्स के लिए है जो फाइन-ट्यूनिंग और अनुकूलित समाधानों पर पूर्ण नियंत्रण चाहते हैं। किमी-के2-इंस्ट्रक्ट एक निर्देश-केंद्रित संस्करण है जो सामान्य चैट और सरल एजेंट अनुप्रयोगों के लिए अनुकूलित है।
मैं किमी K2 को कहां से डाउनलोड और उपयोग कर सकता हूं?
यह मॉडल हगिंग फेस के माध्यम से मुफ़्त में उपलब्ध है। उपयोगकर्ता मॉडल वेट डाउनलोड कर सकते हैं और एपीआई के माध्यम से मॉडल तक पहुँच सकते हैं। मूनशॉट एआई, platform.moonshot.ai के माध्यम से एक ओपनएआई/एंथ्रोपिक-संगत एपीआई भी प्रदान करता है।
हार्डवेयर आवश्यकताएँ और परिनियोजन
किमी K2 के लिए हार्डवेयर आवश्यकताएँ क्या हैं?
व्यावसायिक उपयोग के लिए, संभावित ग्राहकों को मॉडल के लिए कम से कम 1 TB स्टोरेज और कम से कम 16 Nvidia H20/H200 GPU वाले क्लस्टर की आवश्यकता होगी। ये आवश्यकताएँ मॉडल के विशाल आकार और खरबों पैरामीटर्स के कारण उत्पन्न होती हैं।
NVIDIA H200 GPU क्या हैं और उन्हें क्यों अनुशंसित किया जाता है?
NVIDIA H200 एक Tensor Core GPU है जिसे विशेष रूप से उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग और AI उपयोग के मामलों के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह हॉपर आर्किटेक्चर पर आधारित है और 4.8 टेराबाइट प्रति सेकंड मेमोरी बैंडविड्थ के साथ 141 गीगाबाइट HBM3e मेमोरी प्रदान करता है। LLM इंफ़रेंस जैसे कोर AI वर्कलोड के लिए H200, NVIDIA H100 की क्षमता से लगभग दोगुना है।
किमी K2 के लिए कौन से परिनियोजन विकल्प उपलब्ध हैं?
किमी K2 को विभिन्न इंफ़रेंस इंजनों पर चलाने की सलाह दी जाती है, जिनमें vLLM, SGLang, KTransformers, और TensorRT-LLM शामिल हैं। उपभोक्ता किमी K2 के डिस्टिल्ड वर्ज़न की प्रतीक्षा करते हुए 12 GB या उससे ज़्यादा मेमोरी वाले Nvidia GPU पर चलने वाले डिस्टिल्ड वर्ज़न का उपयोग कर सकते हैं।
'प्रबंधित एआई' (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) के साथ डिजिटल परिवर्तन का एक नया आयाम - प्लेटफ़ॉर्म और B2B समाधान | एक्सपर्ट कंसल्टिंग
'प्रबंधित एआई' (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) के साथ डिजिटल परिवर्तन का एक नया आयाम - प्लेटफ़ॉर्म और B2B समाधान | एक्सपर्ट कंसल्टिंग - छवि: एक्सपर्ट.डिजिटल
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डीपसीक और अन्य मॉडलों के साथ तुलना
किमी के2 डीपसीक से किस प्रकार भिन्न है?
दोनों मॉडल चीन से आए हैं और ओपन सोर्स के रूप में उपलब्ध हैं, लेकिन उनकी वास्तुकला और फोकस में अंतर है। डीपसीक आर1 को सरलीकृत एनवीडिया एच800 चिप्स पर प्रशिक्षित किया गया था और इसे विकसित करने में केवल 5.6 मिलियन डॉलर की लागत आई थी। दूसरी ओर, किमी के2, एमओई आर्किटेक्चर का उपयोग करता है और इसे विशेष रूप से एजेंटिक इंटेलिजेंस के लिए डिज़ाइन किया गया था।
चीनी एआई परिदृश्य क्या भूमिका निभाता है?
ओपन-सोर्स एआई विकास में चीन एक प्रमुख खिलाड़ी के रूप में उभरा है। जहाँ ओपनएआई और गूगल जैसी अमेरिकी तकनीकी दिग्गज कंपनियाँ अपने सबसे शक्तिशाली मॉडलों को गुप्त रखती हैं, वहीं बाइडू, टेनसेंट, अलीबाबा और डीपसीक जैसी चीनी कंपनियों ने ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क को चुना है। यह रणनीति कई रणनीतिक उद्देश्यों की पूर्ति करती है, जिसमें वैश्विक प्रभाव का विस्तार और सामुदायिक सहयोग को बढ़ावा देना शामिल है।
एलएमएसवाईएस एरिना में वर्तमान रैंकिंग क्या है?
LMSys Arena एक ऐसा प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करता है जहाँ विभिन्न AI मॉडलों की तुलना उपयोगकर्ता रेटिंग के आधार पर की जाती है। विभिन्न मॉडल विभिन्न श्रेणियों में अग्रणी हैं: वर्ड प्रोसेसिंग में, जेमिनी, GPT-5 और क्लाउड ओपस 4.1 से आगे है, जबकि GPT-5 वेब डेवलपमेंट क्षेत्र में प्रमुख है। कंप्यूटर विज़न में, जेमिनी और GPT-4o के बीच कड़ी टक्कर है।
प्रशिक्षण और अनुकूलन
किमी के2 को कैसे प्रशिक्षित किया गया?
वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में उपकरणों के उपयोग के लिए उपलब्ध सीमित प्रशिक्षण डेटा के कारण, किमी के2 को वास्तविक और नकली वातावरणों के संयोजन का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया। इसके अतिरिक्त, एक स्व-मूल्यांकन तंत्र का उपयोग किया गया, जिससे एआई प्रशिक्षण के दौरान स्वयं यह निर्धारित कर सके कि किए गए कार्य उचित रूप से किए जा रहे हैं या नहीं।
प्रशिक्षण से क्या नवीनताएं आईं?
किमी के2 को म्यूऑनक्लिप ऑप्टिमाइज़र का उपयोग करके 15.5 ट्रिलियन टोकन के साथ प्रशिक्षित किया गया था। इस प्रशिक्षण पद्धति ने अस्थिरता को रोका और प्रशिक्षण को अधिक स्थिर और कम खर्चीला बनाया। इस तरह के रीबूट से आमतौर पर एआई कंपनियों को लाखों का नुकसान होता है क्योंकि इससे उन्हें कई हफ़्तों का कंप्यूटिंग समय बर्बाद होता है।
आवेदन और संभावित उपयोग के क्षेत्र
किमी K2 किन अनुप्रयोगों के लिए अनुकूलित है?
इस एआई को स्वायत्त समस्या समाधान, तर्क और उपकरण परिनियोजन में विशेषज्ञता वाले एआई एजेंटों में उपयोग के लिए विकसित किया गया था। यह मॉडल जटिल कार्यों को हल कर सकता है और उच्च-स्तरीय व्यावसायिक प्रश्नों का समाधान कर सकता है। इसमें बहु-चरणीय कार्य निष्पादन, कोड निर्माण और डिबगिंग, डेटा विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन, और स्वचालित उपकरण आह्वान जैसी सुविधाएँ शामिल हैं।
इसके क्या व्यावहारिक अनुप्रयोग हैं?
किमी के2 चैटबॉट, एआई कोडिंग असिस्टेंट और एनएलपी एप्लिकेशन बनाने के लिए उपयुक्त है। यह मॉडल स्वतंत्र रूप से टूल्स का उपयोग कर सकता है, कार्यों को व्यवस्थित कर सकता है, और कोड भी जनरेट कर सकता है और त्रुटियों की पहचान कर सकता है। साइमन विलिसन द्वारा किए गए एक अनौपचारिक परीक्षण में, जिसमें मॉडल को साइकिल पर बैठे पेलिकन का एसवीजी जनरेट करने के लिए कहा गया था, किमी के2 ने विश्वसनीय परिणाम दिए।
आर्थिक पहलू और मूल्य निर्धारण
किमी के2 से जुड़ी लागतें क्या हैं?
यह मॉडल मुफ़्त में उपलब्ध है, लेकिन मूनशॉट एपीआई एक्सेस भी प्रदान करता है। यह कैश हिट्स के लिए प्रति मिलियन इनपुट टोकन $0.15 और प्रति मिलियन आउटपुट टोकन $2.50 का शुल्क लेता है। यह मूल्य निर्धारण संरचना तुलनीय एआई मॉडलों के मौजूदा बाज़ार मूल्यों से कम है।
ओपन सोर्स रणनीति बाजार को किस प्रकार प्रभावित करती है?
मूनशॉट एआई द्वारा किमी के2 को ओपन-सोर्स करने का निर्णय चीनी एआई डेवलपर्स के बीच एक सामान्य चलन का अनुसरण करता है। ओपन-सोर्सिंग वैश्विक प्रभाव का विस्तार करती है और दुनिया भर के डेवलपर्स और शोधकर्ताओं को इस तकनीक तक पहुँच प्रदान करती है। यह ओपनएआई के जीपीटी और एंथ्रोपिक के क्लाउड जैसे प्रमुख स्वामित्व वाले मॉडलों का एक गंभीर विकल्प बन सकता है।
तकनीकी कार्यान्वयन और एकीकरण
किमी के2 को स्थानीय स्तर पर कैसे स्थापित किया जा सकता है?
इंस्टॉलेशन एक बहु-चरणीय प्रक्रिया है। सबसे पहले, एक पायथन वातावरण बनाना होगा, उसके बाद PyTorch, Transformers और Accelerate जैसी आवश्यक लाइब्रेरीज़ को इंस्टॉल करना होगा। फिर, हगिंग फेस मॉडल रिपॉजिटरी को क्लोन करके मॉडल को Transformers से लोड किया जा सकता है।
कौन से उन्नत परिनियोजन विकल्प उपलब्ध हैं?
तेज़ अनुमान के लिए, vLLM का उपयोग किया जा सकता है, जो एक OpenAI-संगत API प्रदान करता है। अनुभवी उपयोगकर्ताओं के लिए उन्नत विकल्पों के रूप में SGLang और TensorRT-LLM भी उपलब्ध हैं। ये इंजन विशेष रूप से बड़े भाषा मॉडल के कुशल निष्पादन के लिए अनुकूलित हैं।
विनियमन और कानूनी पहलू
किमी के2 एआई विनियमन पर कैसे प्रतिक्रिया करता है?
यूरोपीय संघ के एआई विनियमन के तहत, ओपन-सोर्स एआई मॉडल, मालिकाना प्रणालियों की तुलना में कुछ अलग आवश्यकताओं के अधीन हैं। जीपीएआईएम (सामान्य प्रयोजन एआई मॉडल) के लिए, एक ओपन-सोर्स अपवाद है, जिसके अनुसार यदि मॉडल एक मुक्त और ओपन-सोर्स लाइसेंस के तहत प्रदान किया जाता है, तो प्रदाताओं के लिए विशिष्ट दायित्व लागू नहीं होते हैं।
पारदर्शिता की क्या आवश्यकताएं हैं?
ओपन-सोर्स GPAIM प्रदाताओं पर मालिकाना मॉडल की तुलना में कम पारदर्शिता की आवश्यकता होती है। यह AI डेवलपर्स को ओपन-सोर्स लाइसेंस के तहत मॉडल उपलब्ध कराने के लिए प्रोत्साहित कर सकता है, जिससे AI सिस्टम के लिए अधिक कठोर आवश्यकताओं से आंशिक रूप से बचा जा सकता है।
भविष्य की संभावनाएं और विकास
एआई विकास के लिए किमी के2 का क्या महत्व है?
किमी के2 प्रदर्शन, मापनीयता और दक्षता में एक महत्वपूर्ण छलांग लगाता है, जिसने मूनशॉट एआई को वैश्विक एआई नवाचार में अग्रणी स्थान दिलाया है। इस मॉडल को वर्तमान में उपलब्ध सबसे मज़बूत ओपन मॉडल माना जाता है और इसने कई बेंचमार्क में मालिकाना मॉडलों से भी बेहतर प्रदर्शन किया है।
चीनी एआई परिदृश्य में प्रतिस्पर्धा किस प्रकार विकसित हो रही है?
डीपसीक और अन्य चीनी एआई मॉडलों के उदय ने उद्योग जगत में हलचल मचा दी है और मूनशॉट एआई जैसी कंपनियों को अपनी रणनीतियों पर पुनर्विचार करने के लिए मजबूर कर दिया है। मूनशॉट एआई ने यह पहचान लिया है कि लगातार अत्याधुनिक परिणाम देना उसकी सर्वोच्च प्राथमिकता है।
चुनौतियां और सीमाएँ
किमी के2 की क्या सीमाएँ हैं?
अपनी प्रभावशाली क्षमताओं के बावजूद, किमी के2 की कुछ सीमाएँ भी हैं। यह बहुत जटिल कार्यों या अस्पष्ट रूप से परिभाषित चुनौतियों के कारण कठिनाइयों का सामना कर सकता है। इसके अतिरिक्त, इस मॉडल के पूर्ण संचालन के लिए हार्डवेयर की आवश्यकताएँ बहुत अधिक हैं, जो छोटे संगठनों के लिए इसकी पहुँच को सीमित कर सकती हैं।
विभिन्न उपयोगकर्ता समूहों के लिए आवश्यकताएं किस प्रकार भिन्न होती हैं?
जहाँ उद्यमों को कम से कम 16 H20/H200 GPU और 1 TB स्टोरेज की आवश्यकता होती है, वहीं घरेलू उपयोगकर्ता डिस्टिल्ड संस्करणों पर भरोसा कर सकते हैं। ये छोटे संस्करण 12 GB या उससे ज़्यादा मेमोरी वाले Nvidia GPU पर चल सकते हैं, लेकिन Kimi K2 के लिए अभी उपलब्ध नहीं हैं।
समुदाय और पारिस्थितिकी तंत्र
डेवलपर समुदाय द्वारा किमी के2 को किस प्रकार स्वीकार किया जा रहा है?
ओपन सोर्स मॉडल के रूप में इसकी रिलीज़ ने डेवलपर समुदाय में व्यापक रूप से अपनाई है। डेवलपर्स इस मॉडल का उपयोग चैटबॉट से लेकर अधिक जटिल एजेंट सिस्टम तक, विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए कर सकते हैं। हगिंग फेस के माध्यम से इसकी उपलब्धता मौजूदा वर्कफ़्लोज़ में एकीकरण को आसान बनाती है।
अंतर्राष्ट्रीय सहयोग की क्या भूमिका है?
किमी के2 की ओपन-सोर्स प्रकृति एआई अनुसंधान में अंतर्राष्ट्रीय सहयोग को बढ़ावा देती है। दुनिया भर के शोधकर्ता और डेवलपर इस मॉडल का उपयोग, संशोधन और सुधार कर सकते हैं, जिससे संपूर्ण एआई समुदाय की प्रगति में योगदान मिलता है।
मूनशॉट एआई का किमी के2 मॉडल ओपन-सोर्स एआई विकास में एक महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करता है। अपने ट्रिलियन-पैरामीटर आर्किटेक्चर, अभिनव म्यूऑनक्लिप ऑप्टिमाइज़ेशन और एजेंटिक इंटेलिजेंस में विशेषज्ञता के साथ, यह उपलब्ध एआई मॉडलों के लिए नए मानक स्थापित करता है। संशोधित एमआईटी लाइसेंस के तहत इसकी निःशुल्क उपलब्धता उन्नत एआई तकनीक को व्यापक दर्शकों के लिए सुलभ बनाती है और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लोकतंत्रीकरण में योगदान देती है। यद्यपि पूर्ण संचालन के लिए हार्डवेयर आवश्यकताएँ महत्वपूर्ण हैं, विभिन्न परिनियोजन विकल्प विभिन्न उपयोगकर्ता समूहों के लिए संभावनाओं के द्वार खोलते हैं। विभिन्न बेंचमार्क में, विशेष रूप से डीपसीक जैसे स्थापित मॉडलों के मुकाबले, इसका मजबूत प्रदर्शन इस चीनी एआई नवाचार की गुणवत्ता और क्षमता को रेखांकित करता है।
EU/DE डेटा सुरक्षा | सभी व्यावसायिक आवश्यकताओं के लिए एक स्वतंत्र और क्रॉस-डेटा स्रोत AI प्लेटफ़ॉर्म का एकीकरण
यूरोपीय कंपनियों के लिए एक रणनीतिक विकल्प के रूप में स्वतंत्र एआई प्लेटफ़ॉर्म - छवि: एक्सपर्ट.डिजिटल
Ki-Gamechanger: सबसे लचीला AI प्लेटफ़ॉर्म-टेलर-निर्मित समाधान जो लागत को कम करते हैं, उनके निर्णयों में सुधार करते हैं और दक्षता बढ़ाते हैं
स्वतंत्र AI प्लेटफ़ॉर्म: सभी प्रासंगिक कंपनी डेटा स्रोतों को एकीकृत करता है
- फास्ट एआई एकीकरण: महीनों के बजाय घंटों या दिनों में कंपनियों के लिए दर्जी एआई समाधान
- लचीला बुनियादी ढांचा: अपने स्वयं के डेटा सेंटर (जर्मनी, यूरोप, स्थान की मुफ्त पसंद) में क्लाउड-आधारित या होस्टिंग
- उच्चतम डेटा सुरक्षा: कानून फर्मों में उपयोग सुरक्षित साक्ष्य है
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