আজ সকালে DeepSeek V4 প্রকাশিত হয়েছে, যা এই মাসের ব্যাপক মডেল আপডেটগুলোকে চূড়ান্ত পর্যায়ে নিয়ে গেছে।
লক্ষ লক্ষ স্ট্যান্ডার্ড কনটেক্সট, শীর্ষস্থানীয় ক্লোজড-সোর্স মডেলগুলোর সমতুল্য পারফরম্যান্স এবং হুয়াওয়ে অ্যাসেন্ড চিপের সাথে প্রথমবার অভিযোজিত হওয়ার কারণে, এই বিষয়গুলোর যেকোনো একটি ব্যবহার করে একটি ভাইরাল শিরোনাম লেখা যেতে পারে।
তবে, V4-এর টেকনিক্যাল রিপোর্টটি দেখার সময়, আমি ট্রেনিং সেকশনে এমন একটি পরিভাষার সম্মুখীন হলাম যা বেশিরভাগ মানুষই এড়িয়ে যায়: মিউওন অপটিমাইজার ।
এই প্রযুক্তিগত পরিভাষাটি এত পরিচিত লাগছে কেন?
দেখা যাচ্ছে যে, কয়েকদিন আগে প্রকাশিত Kimi 2.6-এ, Muon অপটিমাইজার একই পরিমাণ ট্রেনিং-এ ২ গুণ কর্মদক্ষতা বৃদ্ধি অর্জন করেছে এবং ১ ট্রিলিয়ন প্যারামিটার স্কেলে ট্রেনিং-এর অস্থিতিশীলতার সমস্যার সমাধান করেছে।
গত মাসেই ইয়াং ঝিলিন এনভিডিয়া জিটিসি ২০২৬-এর মঞ্চে দাঁড়িয়ে তাঁর বক্তৃতার দীর্ঘতম অংশটি এর জন্য উৎসর্গ করেছিলেন। কিমি বিশ্বের প্রথম দল যারা একটি গবেষণাপত্র প্রকাশ করে প্রমাণ করেছে যে, ট্রিলিয়ন প্যারামিটারযুক্ত বৃহৎ মডেল প্রশিক্ষণের জন্য মিউওন ব্যবহার করা যেতে পারে।
(APPSO-এর ব্যাখ্যামূলক নিবন্ধের লিঙ্ক সংযুক্ত)
ইয়াং ঝিলিন বলেছেন, "বৃহৎ ট্রান্সফর্মার মডেল প্রশিক্ষণের জন্য অ্যাডামের পরিবর্তে মিউওনক্লিপ ব্যবহার করলে উল্লেখযোগ্যভাবে ভালো ফলাফল পাওয়া যায়।" সঠিকভাবে প্রয়োগ করা হলে, টোকেনের কার্যকারিতা দ্বিগুণ বৃদ্ধি পায়। ডেটা ওয়ালের সম্মুখীন হলে, এটি ১০০ ট্রিলিয়ন টোকেনের প্রভাব অর্জনের জন্য ৫০ ট্রিলিয়ন টোকেন ব্যবহারের সমতুল্য।
এই প্রযুক্তিটি এখন DeepSeek V4-এর প্রশিক্ষণ কর্মসূচিতে অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে।
আমি ফিরে গিয়ে কিমি কে২-এর অন্তর্নিহিত স্থাপত্যটি আবার খতিয়ে দেখলাম এবং আরও একটি আকর্ষণীয় বিষয় খুঁজে পেলাম: এটি ডিপসিক-ভি৩ (DeepSeek-V3) দ্বারা প্রস্তাবিত এমএলএ (MLA – মাল্টি-হেড ল্যাটেন্ট অ্যাটেনশন) ব্যবহার করে।
ডিপসিক-এর প্রযুক্তিগত প্রতিবেদনগুলোতে কিমির নাম রয়েছে, আবার কিমির স্থাপত্যগত ভিত্তির নামেও রয়েছে ডিপসিক-এর নাম । এ দুটি একে অপরের সাথে ওতপ্রোতভাবে জড়িত।
চীনের এআই মহলে এটি সম্ভবত সবচেয়ে পরাবাস্তব দৃশ্য: বহির্বিশ্বে বারবার তুলনার পাত্র হয়ে ওঠা দুটি ওপেন-সোর্স যমজ তারকা তাদের অন্তর্নিহিত প্রযুক্তির দিক থেকে অনেক আগেই একীভূত হয়ে গেছে।
তাছাড়া, কিমির সাথে এমন কাকতালীয় ঘটনা এটাই প্রথম নয়।
পাঁচটি 'দুর্ঘটনা', পাঁচটি মোড়
পরপর V4 এবং K2.6 লঞ্চ হওয়া সহ, গত এক বছরে এই নিয়ে পঞ্চমবারের মতো কিমি এবং ডিপসিক একে অপরের মুখোমুখি হলো।
▲ ছবিটি image-2 দ্বারা তৈরি করা হয়েছে।
পাঁচটি "সংঘর্ষ" যদি শুধু একই সময়ে ঘটত, তবে সেগুলোকে নিছক কাকতালীয় ঘটনা বলে মনে করা যেত। কিন্তু আপনি যদি প্রতিটি প্রকাশের বিষয়বস্তু আলাদাভাবে বিশ্লেষণ করেন, তবে একটি স্পষ্ট অন্তর্নিহিত বিষয় আবিষ্কার করবেন: প্রতিটি সংঘর্ষই এআই শিল্পের একটি সন্ধিক্ষণের সাথে সুনির্দিষ্টভাবে মিলে যায় ।
প্রথমবারের ঘটনাটি ছিল সবচেয়ে নাটকীয়। ২০২৫ সালের ২০শে জানুয়ারী, রাত ৮:১০ মিনিটে, DeepSeek R1 এমআইটি লাইসেন্সের অধীনে সম্পূর্ণ ওপেন-সোর্স হিসেবে প্রকাশিত হয়। এর দুই ঘণ্টারও কম সময়ের মধ্যে, Kimi k1.5 উন্মোচন করা হয়।
উভয়ের লক্ষ্য একই: মডেলটিকে ‘তাৎক্ষণিক কথা বলা’ থেকে ‘কথা বলার আগে চিন্তা করা’-তে রূপান্তরিত করা এবং রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং ব্যবহার করে লং-সিওটি (Long-CoT) দীর্ঘ চিন্তাধারার যুক্তি প্রয়োগ করা।
তারপর থেকে, চীনের ওপেন-সোর্স সক্ষমতা বিশ্বব্যাপী এআই পরিদৃশ্যকে সম্পূর্ণরূপে বদলে দিয়েছে।
পরবর্তীতে, ওপেনএআই একটি গবেষণাপত্রে বিশেষভাবে উল্লেখ করে যে কিমি এবং ডিপসিক হলো সেই দুটি কোম্পানি যারা "সর্বপ্রথম ওপেনএআই-এর লং-কোট পুনরুৎপাদন" করেছিল। বিশ্বে কেবল এই দুটি চীনা কোম্পানিই বুঝতে পেরেছিল ওপেনএআই কী করছিল এবং তা নিজেদের মতো করে বাস্তবায়ন করেছিল ।
সেটিই ছিল সেই যুগান্তকারী মুহূর্ত, যখন চীনের এআই শিল্প 'অনুসারী' থেকে 'নেতা'-য় রূপান্তরিত হতে শুরু করে।
এর সর্বশেষ উদাহরণ হলো আজকের ঘটনাটি। মাত্র চার দিনের মধ্যে, K2.6 এজেন্ট ক্লাস্টারগুলোর জন্য SWE-Bench Pro-তে ৫৮.৬% বেশি প্যারালাল প্রোগ্রামিং সক্ষমতা এনেছে এবং V4 সমস্ত সার্ভিসের জন্য লক্ষ লক্ষ কনটেক্সটকে স্ট্যান্ডার্ড করে আউটপুটের দৈর্ঘ্য ৩৮৪কে টোকেন পর্যন্ত বাড়িয়েছে।
উভয় কোম্পানিই একই সাথে দেশীয় চিপের সাথে অভিযোজনকে এগিয়ে নিয়ে যাচ্ছে: V4 বছরের দ্বিতীয়ার্ধে হুয়াওয়ে অ্যাসেন্ড ৯৫০ সমর্থন করবে, এবং ক্যামব্রিকন ডে জিরো অভিযোজন সম্পন্ন করেছে; K2.6 দেশীয় চিপের জন্য হাইব্রিড ইনফারেন্স সমর্থন করে।
এজেন্টের সক্ষমতা, প্রোগ্রামিংয়ের সর্বোচ্চ সীমা, লক্ষ লক্ষ কনটেক্সট, দেশীয় চিপের অভিযোজনযোগ্যতা, ওপেন সোর্স ইকোসিস্টেম—সবই এখানে আছে।
‘চিন্তা করতে শেখা’ থেকে ‘কাজ করতে শেখা’, ‘ট্রান্সফরমার পরিবর্তন’ থেকে ‘কম্পিউটিং পাওয়ার বেস পরিবর্তন’ পর্যন্ত—এই পাঁচটি সংঘাত আসলে প্রমাণ করে যে, চীনা এআই আর অন্ধভাবে ওপেনএআই-কে অনুকরণ করছে না, বরং ক্রমান্বয়ে এনভিডিয়ার ওপর নির্ভরশীলতা কমাচ্ছে এবং ওপেন সোর্সের জগতে নিজের পথ নিজেই তৈরি করছে।
গাড়ি দুর্ঘটনার পেছনের অবশ্যম্ভাবিতা
একই গাড়ি বাজারে আসার কাকতালীয় ঘটনাটি আকর্ষণীয় হলেও, এই কাকতালীয় ঘটনার পেছনের অবশ্যম্ভাবিতাটিই আরও বেশি মনোযোগের দাবি রাখে।
চলুন DeepSeek আর্কিটেকচারে Muon-এর প্রসঙ্গে ফিরে যাই।
তার জিটিসি উপস্থাপনায় ইয়াং ঝিলিন একটি প্রযুক্তিগত চ্যালেঞ্জের কথা উল্লেখ করেন: কিমি যখন মিউওনকে ১ ট্রিলিয়ন প্যারামিটারে স্কেল করেন, তখন প্রশিক্ষণের অস্থিতিশীলতা একটি বড় বাধা হয়ে দাঁড়ায়। সর্বোচ্চ লগিট সংখ্যা হঠাৎ করে ১০০০ ছাড়িয়ে যায়, যেখানে এর স্বাভাবিক পরিসর ছিল মাত্র ৫০ থেকে ১০০।
ক্ষতি প্রথমে কমে গেলেও পরে তা হঠাৎ করে অনেক বেড়ে যায়, যার ফলে অভিসরণ অসম্ভব হয়ে পড়ে। তাদের সমাধান ছিল QK-Clip, যা প্রতিটি অ্যাটেনশন হেডের জন্য সর্বোচ্চ লজিট প্রুনিং মান গণনা করে কোয়েরি এবং কী-গুলোকে একটি যুক্তিসঙ্গত পরিসরে সীমাবদ্ধ রাখে। ট্রেনিং লস অপরিবর্তিত থাকলেও স্থিতিশীলতার সমস্যাটি দূর হয়ে যায়।
এই কৌশল ব্যবহার করে K2 মডেলটিকে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছিল, যা মেশিন লার্নিংয়ের ইতিহাসে বৃহত্তম মিউওন প্রশিক্ষণের রেকর্ড স্থাপন করে।
DeepSeek V4-এর টেকনিক্যাল রিপোর্টে ট্রেনিং স্কিমে সরাসরি Muon-এর উল্লেখ করা হয়েছে। বেশিরভাগ মডিউল কনভারজেন্স ত্বরান্বিত করতে Muon ব্যবহার করে, যদিও এমবেডিং লেয়ার এবং প্রেডিকশন হেড এখনও মিশ্র পদ্ধতিতে AdamW ব্যবহার করে। এটি Kimi-র অন্তর্নিহিত উদ্ভাবনগুলোর প্রতি একটি সরাসরি ইঙ্গিত।
অন্যদিকে, কিমি কে২-এর অন্তর্নিহিত আর্কিটেকচার ডিপসিক-ভি৩ দ্বারা প্রস্তাবিত এমএলএ (MLA) গ্রহণ করে। মাল্টি-হেড ল্যাটেন্ট অ্যাটেনশন, যা কী-ভ্যালু ক্যাশে সংকুচিত করার মাধ্যমে ইনফারেন্স খরচ উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করে, তা ভি৩-এর অন্যতম প্রধান আর্কিটেকচারাল উদ্ভাবন।
আপনার গবেষণাপত্রটি আমার পরিকাঠামো হয়ে উঠল, এবং আমার উদ্ভাবন আপনার ভিত্তি হয়ে উঠল । এটি একটি পারস্পরিক অর্জন, যা সাইটেশন তালিকায় লিপিবদ্ধ আছে।
সিলিকন ভ্যালিতে এমনটা খুব কমই দেখা যায়। ওপেনএআই এবং অ্যানথ্রোপিকের মধ্যকার প্রযুক্তি একটি 'প্রাচীর' মতো কাজ করে, যা যথাসম্ভব নিজেকে আড়াল করে রাখে। কিন্তু কিমি এবং ডিপসিকের মধ্যে আরও মৌলিক ও স্বাস্থ্যকর একটি সম্পর্ক গড়ে উঠেছে: যা ওপেন-সোর্স কমিউনিটির মধ্যে একটি ইতিবাচক চক্র ।
ট্রিলিয়ন-প্যারামিটার মডেল ওপেন-সোর্স করা প্রথম চীনা ডেভেলপারদের মধ্যে কিমি এবং ডিপসিক অন্যতম, এবং উভয়ই স্কেলিং ল-তে বিশ্বাস করে। প্রযুক্তিগতভাবে, ডিপসিক ইনফারেন্স মডেলে পারদর্শী, অন্যদিকে কিমি তার এজেন্ট সক্ষমতার জন্য পরিচিত।
অন্তর্নিহিত স্থাপত্য স্তরে, উভয় কোম্পানিই একই ধরনের "প্রাচীন" পরিকাঠামোকে চ্যালেঞ্জ করছে। কিমি "অ্যাটেনশন রেসিডুয়ালস" নিয়ে একটি গবেষণাপত্র প্রকাশ করেছে এবং ডিপসিক mHC রেসিডুয়াল কানেকশন বাস্তবায়ন করেছে; উভয়ই ResNet যুগ থেকে চলে আসা রেসিডুয়াল কানেকশন পদ্ধতিগুলোকে পরিমার্জন করেছে।
দীর্ঘ টেক্সট ট্র্যাকে, কিমি লিনিয়ার অ্যাটেনশন (Kimi Linear) অন্বেষণ করে, অপরদিকে ডিপসিক স্পার্স অ্যাটেনশন (DSA) অন্বেষণ করে, যা শেষ পর্যন্ত একই লক্ষ্যে মিলিত হয়।
তাই যখন তাদের মধ্যে সংঘর্ষ হয়, তখন তা কাকতালীয় ঘটনার চেয়ে একই দিকে এক অনিবার্য অভিসারই বেশি।
চীনা চিপ ব্যবহার করা, চীনা মডেল চালানো এবং সেগুলোকে বিশ্বের জন্য উন্মুক্ত করে দেওয়া।
ওপেনরাউটারে, চীনে মডেল ব্যবহারের দিক থেকে কিমি এবং ডিপসিক ধারাবাহিকভাবে শীর্ষ দুটি স্থানে থাকে।
কার্সর কিমি-র সাথে সমন্বিত, এবং রাকুটেন এআই ৩.০ ডিপসিক-এর উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে। দুই বছর আগে বিদেশি পণ্যের কাছে কোণঠাসা হওয়াটা একটা লজ্জার বিষয় ছিল, কিন্তু এখন তা সম্মানের প্রতীক।
যখন মেটা তাদের নতুন মডেল, মিউজ স্পার্ক, প্রকাশ করে, তখন তাদের অফিশিয়াল ব্লগের তুলনামূলক মানদণ্ডে কিমি এবং ডিপসিক-কে জিপিটি-৪ এবং ক্লডের পাশাপাশি রাখা হয়েছিল। এনভিডিয়ার জিটিসি-তে জেনসেন হুয়াং চিপের কর্মক্ষমতা প্রদর্শনের জন্য এই দুটি চীনা মডেল ব্যবহার করেছিলেন।
আন্তর্জাতিক স্বীকৃতির বাইরেও, দেশীয় চিপ উন্নয়নের পথটি আরও বেশি উল্লেখযোগ্য। এক বছর ধরে H2O চিপ সরবরাহ ব্যাহত হওয়ায়, স্বল্পমেয়াদে দেশীয়ভাবে উৎপাদিত উচ্চমানের ইনফারেন্স চিপই একমাত্র বিকল্প। উভয় কোম্পানিই একই সাথে একই লক্ষ্যে কাজ করছে: চীনা মডেলগুলোকে চীনা চিপে চালানো।
গত সপ্তাহে একটি পডকাস্ট সাক্ষাৎকারে জেনসেন হুয়াং বলেন, " যদি ডিপসিক প্রথমে হুয়াওয়ের প্ল্যাটফর্মে উন্মোচিত হতো, তবে তা আমাদের জন্য ভয়াবহ হতো। "
আজ, V4 আনুষ্ঠানিকভাবে Huawei Ascend-এর সাথে তার প্রথম সামঞ্জস্যতা চালু করেছে। ইঞ্জিনিয়ারিং টিম সম্পূর্ণ টেকনোলজি স্ট্যাকটি CUDA থেকে Huawei CANN ফ্রেমওয়ার্কে স্থানান্তরিত করেছে এবং অপারেটর লাইব্রেরি থেকে শুরু করে কমিউনিকেশন প্রিমিটিভ ও মেমরি ম্যানেজমেন্ট পর্যন্ত প্রায় প্রতিটি স্তর একেবারে গোড়া থেকে বাস্তবায়ন করেছে। V4-এর হাইব্রিড অ্যাটেনশন, MoE এক্সপার্ট প্যারালেলিজম এবং FP4 কোয়ান্টাইজেশন ট্রেনিং—এই সবকিছুই একেবারে গোড়া থেকে তৈরি করা হয়েছে। Cambricon প্রথম দিনেই V4-এর জন্য সম্পূর্ণ-সিরিজ vLLM ইনফারেন্স সামঞ্জস্যতাও সম্পন্ন করেছে এবং এর কোড এখন ওপেন সোর্স।
হুয়াং রেনশুনের কথা ভবিষ্যদ্বাণীমূলক প্রমাণিত হয়েছিল।
কিমি দীর্ঘ সময় ধরে দেশীয়ভাবে উৎপাদিত চিপ তৈরির পথে রয়েছে। দেশীয়ভাবে উৎপাদিত চিপের পথ প্রশস্ত করতে, কিমি স্থাপত্য উদ্ভাবনে দুটি যুগান্তকারী বৈশিষ্ট্য নিয়ে এসেছে।
কিমি লিনিয়ারের হাইব্রিড অ্যাটেনশন আর্কিটেকচার ৭:১ অনুপাতে লিনিয়ার অ্যাটেনশন লেয়ার এবং ফুল অ্যাটেনশন লেয়ারকে একত্রিত করে, যা কী-ভ্যালু ক্যাশের আকারকে অত্যন্ত কম মাত্রায় সংকুচিত করে। বাস্তব পরীক্ষার ডেটা থেকে এর প্রমাণ মেলে: একটি ৩২কে কনটেক্সটে, হাইব্রিড আর্কিটেকচার মডেলটি মাত্র ৪.৬৬ জিবিপিএস কী-ভ্যালু থ্রুপুট অর্জন করে, যেখানে একই স্কেলের একটি আরও ঘন মডেল ৫৯.৯৩ জিবিপিএস পর্যন্ত পৌঁছায়।
কেভি বাফার ট্রান্সমিশনের চাহিদা সাধারণ ইথারনেটের আওতাধীন পরিসরে হ্রাস পেয়েছে এবং আরডিএমএ হাই-স্পিড নেটওয়ার্কগুলো একটি 'বাধ্যতামূলক' বিকল্প থেকে 'ঐচ্ছিক' বিকল্পে পরিবর্তিত হয়েছে।
এর উপর ভিত্তি করে, কিমি, সিংহুয়া বিশ্ববিদ্যালয়ের সহযোগিতায় PrFaaS (Prefill as a Service) পেপারটি প্রকাশ করেন, যা ইনফারেন্সের প্রিফিল এবং ডিকোড পর্যায়গুলোকে সম্পূর্ণরূপে বিচ্ছিন্ন করে এবং সেগুলোকে বিভিন্ন ভিন্নধর্মী হার্ডওয়্যার ক্লাস্টারে শিডিউল করে। বাস্তব-জগতের পরীক্ষায় থ্রুপুটে ৫৪% বৃদ্ধি এবং ফার্স্ট-ওয়ার্ড ল্যাটেন্সিতে ৬৪% হ্রাস দেখা গেছে।
এই পদ্ধতিটি "বৃহৎ মডেলের ইনফারেন্স অবশ্যই একই উচ্চ-মানের জিপিইউ-তে সীমাবদ্ধ থাকতে হবে" এই ধারণাটিকে ভেঙে দেয়: প্রিফিলিংয়ের জন্য শক্তিশালী কম্পিউটিং ক্ষমতা সম্পন্ন দেশীয় কার্ড এবং ডিকোডিংয়ের জন্য শক্তিশালী ব্যান্ডউইথ সম্পন্ন দেশীয় কার্ড ব্যবহার করা হয়, যেখানে প্রতিটি তার নিজস্ব কাজ সম্পাদন করে।
ডিপসিক ভি৪-এর মাধ্যমে প্রমাণ করেছে যে দেশীয়ভাবে উৎপাদিত চিপ ট্রিলিয়ন ট্রিলিয়ন প্যারামিটারসহ ফ্ল্যাগশিপ মডেল চালাতে পারে, অন্যদিকে কিমি স্থাপত্যগত উদ্ভাবনের মাধ্যমে প্রমাণ করেছে যে দেশীয়ভাবে উৎপাদিত চিপ ভালোভাবে এবং দক্ষতার সাথে চলতে পারে।
একজন বিষয়টিকে প্রকৌশলগত অভিযোজনের দৃষ্টিকোণ থেকে দেখেন, অপরজন এটিকে স্থাপত্য নকশার দৃষ্টিকোণ থেকে দেখেন। চূড়ান্ত লক্ষ্য একই: এনভিডিয়াকে আর একমাত্র বিকল্প হিসেবে না রাখা ।
দেশীয় এআই-এর আগের ধারণাটি ছিল "ওপেনএআই মডেল অনুসরণ করতে এনভিডিয়া কার্ড ব্যবহার করা"। এখন, এই দুই তারকা একই সাথে আরেকটি নতুন চিত্রনাট্য লিখছে: চীনা চিপ ব্যবহার করে চীনা মডেল চালানো এবং বিশ্বজুড়ে ডেভেলপারদের পরিষেবা দেওয়া ।
তোমার এমএলএ আমার ভিত্তি, আমার মিউওন তোমার গতিবর্ধক।
এই সপ্তাহে এআই শিল্পে ঘটে যাওয়া অভাবনীয় আপডেটগুলোর দিকে ফিরে তাকালে, আমরা একটি নতুন সন্ধিক্ষণে এসে পৌঁছেছি।
একই সপ্তাহের মধ্যে, দুটি চীনা দল ট্রিলিয়ন ট্রিলিয়ন প্যারামিটার সহ ওপেন-সোর্স মডেল প্রকাশ করেছে, যা মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের শীর্ষস্থানীয় ক্লোজড-সোর্স মডেলগুলোর কাছাকাছি বা এমনকি সমমানের পারফরম্যান্স অর্জন করেছে। এক বছর আগেও এটি ছিল অকল্পনীয়।
যখন একটি ক্লোজড-সোর্স মডেলের দাম একটি ওপেন-সোর্স মডেলের চেয়ে ৫০ গুণ বেশি হয়, এবং ওপেন-সোর্স পক্ষ প্রতি কয়েক মাস অন্তর ট্রিলিয়ন-প্যারামিটারযুক্ত নতুন কোনো প্রতিযোগী নিয়ে আসে, তখন প্রতিযোগিতার ভারসাম্য সূক্ষ্মভাবে বদলে যেতে থাকে।
এটা কেবল 'জেতা' বা 'ছাড়িয়ে যাওয়া'-র মতো কোনো সাধারণ বিষয় নয়। জটিল যুক্তিবোধ এবং সিস্টেমের নির্ভরযোগ্যতার ক্ষেত্রে ক্লোজড-সোর্স মডেলগুলো এখনও উল্লেখযোগ্য সুবিধা ধরে রেখেছে, এবং Opus 4.6-এর চিন্তাধারাই হলো সেই লক্ষ্য, যা V4-Pro অনুসরণ করার চেষ্টা করে। তবে, ওপেন-সোর্স শিবিরের গতি, খরচের সুবিধা এবং ইকোসিস্টেমের বিস্তৃতি এই প্রতিযোগিতার নিয়মগুলোকেই বদলে দিচ্ছে।
এই পাঁচটি একই সময়ে প্রকাশিত প্রকাশনা ছাড়াও, কোম্পানি দুটির মধ্যে আরও একটি কাকতালীয় বিষয় রয়েছে। লিয়াং ওয়েনফেং গুয়াংডং-এর ঝানজিয়াং-এর বাসিন্দা এবং ইয়াং ঝিলিন গুয়াংডং-এর শানতৌ-এর বাসিন্দা। গুয়াংডং-এর এই দুই অধিবাসী বৈশ্বিক ওপেন-সোর্স এআই কমিউনিটির স্তম্ভস্বরূপ ।
লিয়াং ওয়েনফেং একজন প্রকৌশলী-দার্শনিকের মতো, যিনি ওপেন সোর্স এবং অন্তর্নিহিত উদ্ভাবনে বিশ্বাসী। ভি৪ রিলিজের ঘোষণাটি সুনজির একটি উক্তি দিয়ে শেষ হয়: "প্রশংসায় প্রলুব্ধ হয়ো না, অপবাদে ভীত হয়ো না, পথ অনুসরণ করো এবং সততার সাথে নিজেকে সংশোধন করো।"
ইয়াং ঝিলিনের কথা বলতে গেলে, আমার কাছে তাকে একজন প্রোডাক্ট সায়েন্টিস্ট বলে মনে হয়। তিনি বিশ্বাস করেন যে ইউজার এক্সপেরিয়েন্স এবং প্রযুক্তিগত অগ্রগতি একসাথে থাকতে পারে। যখন K2.6 প্রকাশিত হয়েছিল, তখন তিনি লিনাক্সের জনক লিনাস টরভাল্ডসের একটি উক্তি উদ্ধৃত করেছিলেন, "কথার কোনো মূল্য নেই। আমাকে কোড দেখান।"
একজন ছিলেন ক্লাসিকিস্ট, অন্যজন গিক। এই দুই প্রতিষ্ঠাতা, তাঁদের ভিন্ন ভিন্ন কর্মপন্থা নিয়ে, একত্রে বিশ্বমঞ্চে চীনের ওপেন-সোর্স মডেলের অবস্থান নির্ধারণ করেছেন।
আপনার এমএলএ আমার ভিত্তি, এবং আমার মিউওন আপনার অ্যাক্সিলারেটর। সম্ভবত এটিই অন্যতম প্রধান কারণ, যার ফলে চীন এত অল্প সময়ে ওপেন-সোর্স এআই-তে বিশ্বে নেতৃত্ব দিতে সক্ষম হয়েছে ।
iFanr-এর অফিসিয়াল WeChat অ্যাকাউন্ট iFanr (WeChat ID: ifanr) ফলো করুন, যেখানে যত তাড়াতাড়ি সম্ভব আপনার জন্য আরও আকর্ষণীয় কন্টেন্ট উপস্থাপন করা হবে।