Meta AI: चीन के AI मॉडल को चुनौती देगा Meta, जानें Muse Spark Open में क्या है खास

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस यानी AI की दुनिया में मुकाबला तेज हो गया है. इसी बीच Meta ने अपना नया ओपन-वेट AI मॉडल Muse Spark Open लॉन्च किया है. यह मॉडल जटिल कोडिंग, मल्टीपल स्टेप रिजनिंग करने और AI एजेंट के जरिए काम पूरा करने के लिए तैयार किया गया है. Meta का दावा है कि यह किसी अमेरिकी कंपनी की ओर से जारी अब तक का सबसे शक्तिशाली ओपन-वेट मॉडल है. इसके जरिए कंपनी ओपन-वेट AI बाजार में चीन के AI डेवलपर्स को चुनौती देना चाहती है. मॉडल की खास बात यह है कि डेवलपर्स इसके वेट्स डाउनलोड कर सकते हैं, अपनी जरूरत के हिसाब से इसमें बदलाव कर सकते हैं और सपोर्टेड हार्डवेयर पर इसे चला सकते हैं.

चीन के AI मॉडल को टक्कर देने की तैयारी

Meta का Muse Spark Open ऐसे समय में आया है, जब ओपन-वेट AI मॉडल के क्षेत्र में चीनी कंपनियां भी अपनी मौजूदगी मजबूत कर रही हैं. Alibaba के Moonshot AI और Z.ai जैसे डेवलपर्स ने इस बाजार में प्रगति की है. ऐसे में Meta अपने नए मॉडल के जरिए डेवलपर्स को एक और विकल्प देना चाहता है.

ओपन-वेट मॉडल में डेवलपर्स मॉडल के वेट्स डाउनलोड करके उन्हें अपने इस्तेमाल के हिसाब से कस्टमाइज कर सकते हैं. यह सुविधा उन्हें मॉडल के इस्तेमाल और तैनाती पर ज्यादा कंट्रोल देती है. हालांकि, ओपन-वेट होने का मतलब यह नहीं है कि मॉडल पूरी तरह ओपन-सोर्स है या इसके इस्तेमाल की हर सर्विस फ्री होगी.

816 अरब पैरामीटर और 10 लाख टोकन की क्षमता

Muse Spark Open में कुल 816 अरब पैरामीटर हैं, जबकि एक समय में सक्रिय पैरामीटर की संख्या 42 अरब है. इसमें 10 लाख टोकन की कॉन्टेक्स्ट विंडो भी दी गई है. आसान भाषा में समझें तो कॉन्टेक्स्ट विंडो यह तय करती है कि मॉडल एक बार में कितनी जानकारी को ध्यान में रखकर काम कर सकता है.

बड़ी कॉन्टेक्स्ट विंडो लंबे डॉक्यूमेंट, बड़े कोडबेस और कई स्टेप वाले काम को संभालने में यूजफूल हो सकती है. Meta ने इस मॉडल को खास तौर पर जटिल सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट, लंबे काम और ऐसे AI एजेंट बनाने के लिए तैयार किया है.

डेवलपर्स अपनी जरूरत के हिसाब से कर सकेंगे बदलाव

Muse Spark Open के मॉडल वेट्स डेवलपर्स के लिए उपलब्ध हैं. वे इन्हें डाउनलोड कर सकते हैं, अपनी जरूरत के अनुसार कस्टमाइज कर सकते हैं और सपोर्ट हार्डवेयर पर चला सकते हैं. कंपनी ने इसे कई प्रमुख इन्फरेंस इंजन के साथ काम करने योग्य बनाया है. इनमें SGLang, vLLM, TensorRT-LLM, Hugging Face Transformers, Apple MLX और llama.cpp शामिल हैं.

डेवलपर्स PyTorch फ्रेमवर्क की मदद से भी मॉडल को कस्टमाइज कर सकते हैं. Meta ने SGLang में कस्टमाइज किए जा सकने वाले Helion GPU kernels भी जोड़े हैं. कंपनी का दावा है कि इनसे Nvidia और AMD GPU पर कुछ स्तरों पर 1.03 गुना से 3.95 गुना तक प्रदर्शन में सुधार हो सकता है. AMD MI350 पर कंपनी ने एंड-टू-एंड प्रदर्शन में 3 फीसदी सुधार का दावा किया है.

Apple Mac Studio पर भी चला सकेंगे मॉडल

Muse Spark Open की एक खास बात Apple के M5 Ultra चिप वाले Mac Studio सिस्टम के लिए इसका ऑप्टिमाइजेशन है. Meta के मुताबिक, दो Mac Studio सिस्टम को Apple के MLX फ्रेमवर्क के साथ जोड़कर मॉडल चलाया जा सकता है.

कंपनी के अनुसार, प्रत्येक M5 Ultra Mac Studio को 512GB तक यूनिफाइड मेमोरी के साथ कॉन्फिगर किया जा सकता है. दो सिस्टम की कुल मेमोरी क्षमता 1TB तक पहुंच सकती है, जिससे मॉडल के वेट्स को रखने में मदद मिलेगी. हालांकि, इसे चलाने के लिए उपयुक्त हार्डवेयर और सही कॉन्फिगरेशन जरूरी होगा. इसका मतलब यह नहीं है कि मॉडल सामान्य कंप्यूटर पर बिना किसी अतिरिक्त जरूरत के आसानी से चल जाएगा.

कहां से मिलेगा Muse Spark Open?

डेवलपर्स API प्लेटफॉर्म Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter और Together AI के जरिए Muse Spark Open तक पहुंच सकते हैं. इसके मॉडल वेट्स Amazon SageMaker AI, Google Cloud Model Garden, Hugging Face और Microsoft Foundry Models पर भी उपलब्ध हैं.

इस तरह डेवलपर्स अपनी जरूरत, उपलब्ध हार्डवेयर और पसंदीदा प्लेटफॉर्म के अनुसार मॉडल का इस्तेमाल कर सकते हैं. कुछ प्लेटफॉर्म पर API के जरिए इस्तेमाल करने की लागत हो सकती है, जबकि खुद के सिस्टम पर चलाने के लिए हार्डवेयर और संचालन का खर्च उठाना पड़ सकता है.

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सुरक्षा पर भी Meta का जोर

Meta ने कहा है कि ओपन-वेट मॉडल को एडिशनल सेफ्टी ट्रेनिंग दिया गया है. ऐसे मॉडल को डाउनलोड करके अलग-अलग तरीकों से इस्तेमाल या बदलाव किया जा सकता है, इसलिए कंपनी ने इसे अपने मेटा सुपरइंटेलिजेंस स्केलिंग फ्रेमवर्क से जुड़े रिलीज स्टैंडर्ड के आधार पर परखा है. Muse Spark Open की लॉन्चिंग Meta की AI क्षमताओं को बढ़ाने और OpenAI तथा Anthropic जैसे क्लोज्ड-मॉडल डेवलपर्स से मुकाबला करने की कोशिश का हिस्सा है.