GPT-5 প্রকাশের পর থেকে, ডিপসিকের প্রতিষ্ঠাতা লিয়াং ওয়েনফেং এআই সার্কেলের সবচেয়ে ব্যস্ত ব্যক্তি হয়ে উঠেছেন।
নেটিজেন এবং মিডিয়া আউটলেটগুলি নিয়মিত আপডেটের জন্য অনুরোধ করে, হয় "লিয়াং ওয়েনফেংয়ের উপর চাপ সৃষ্টি করে" বা "পুরো ইন্টারনেট লিয়াং ওয়েনফেং এর প্রতিক্রিয়ার জন্য অপেক্ষা করছে।" যদিও DeepSeek R2 এখনও আসেনি, ডিপসিক আনুষ্ঠানিকভাবে তার নতুন মডেল, DeepSeek-V3.1-Base, আজ আনুষ্ঠানিকভাবে লঞ্চ করেছে এবং ওপেন সোর্স করেছে।
আলট্রাম্যানের তুলনায় যিনি আজ সকালে একটি সাক্ষাত্কারের সময় GPT-6-এর একটি বড় ছবি আঁকছিলেন, DeepSeek-এর নতুন মডেলের আগমনটি বেশ বৌদ্ধ বলে মনে হচ্ছে, এবং এমনকি সংস্করণ নম্বরটি একটি "ছোট মেরামত" বলে মনে হচ্ছে, কিন্তু বাস্তব অভিজ্ঞতায়, এই আপডেটটি এখনও আমাকে অনেক অবাক করেছে।
DeepSeek-V3.1-Base-এর 685 বিলিয়ন প্যারামিটার রয়েছে, এটি তিনটি টেনসর প্রকারকে সমর্থন করে: BF16, F8_E4M3, এবং F32, Safetensors ফরম্যাটে প্রকাশ করা হয়েছে, এবং অনুমান দক্ষতায় অনেকগুলি অপ্টিমাইজেশন করেছে৷ অনলাইন মডেল সংস্করণের প্রসঙ্গ উইন্ডোও 128k-এ প্রসারিত করা হয়েছে।
তাই আমরা কিছু না বলে অফিসিয়াল ওয়েবসাইটে পরীক্ষা শুরু করি।
অভিজ্ঞতার ঠিকানা সংযুক্ত করা হল:
https://chat.deepseek.com/
দীর্ঘ টেক্সট পরিচালনা করার জন্য V3.1 এর ক্ষমতা পরীক্ষা করার জন্য, আমি "দ্য থ্রি-বডি প্রবলেম" এর সম্পূর্ণ পাঠ খুঁজে পেয়েছি, এটিকে প্রায় 100,000 শব্দে কেটে ফেলেছি, এবং তারপরে গোপনে পাঠ্যটিতে একটি সম্পূর্ণ সম্পর্কহীন বাক্য সন্নিবেশিত করেছি: "আমি মনে করি 'Smoke locks the pond willows'-এর দ্বিতীয় লাইনটি হওয়া উচিত 'Shen'Zen can't tepcurate to see if
আশ্চর্যজনকভাবে, DeepSeek V3.1 প্রাথমিকভাবে অভিযোগ করেছিল যে নথিটি ওভারলোড হয়েছিল এবং শুধুমাত্র প্রথম 92% বিষয়বস্তু পড়েছিল, কিন্তু এটি এখনও সফলভাবে বাক্যটি খুঁজে পেয়েছে। আরও মজার বিষয় হল, এটি সাহিত্যিক দৃষ্টিকোণ থেকে চিন্তাভাবনা করে একটি ক্লাসিক দ্বিতীয় লাইনের পরামর্শ দিয়েছে: "অগ্নিশিখা সমুদ্রের বাঁধের ম্যাপেলকে ঝলসে দেয়।"
নেটিজেনরা ইতিমধ্যেই এটিকে প্রোগ্রামিং বেঞ্চমার্ক Aider Polyglot-এ পরীক্ষা করেছে এবং 71.6% স্কোর করেছে, যা শুধুমাত্র ওপেন সোর্স মডেলগুলির মধ্যে সেরা পারফরম্যান্সই করেনি, এমনকি Claude 4 Opus কে পরাজিত করেছে।
প্রকৃত পরীক্ষার পরে, আমরা দেখতে পেয়েছি যে V3.1 প্রকৃতপক্ষে প্রোগ্রামিংয়ে খুব ভাল।
আমরা ক্লাসিক ষড়ভুজ বল প্রোগ্রামিং সমস্যা দিয়ে এটি পরীক্ষা করেছি: "একটি p5.js প্রোগ্রাম লিখুন যা একটি ঘূর্ণায়মান ষড়ভুজের ভিতরে একটি বল বাউন্সিং প্রদর্শন করে। বলটি মাধ্যাকর্ষণ এবং ঘর্ষণ দ্বারা প্রভাবিত হওয়া উচিত এবং ঘূর্ণায়মান দেয়াল থেকে বাস্তবিকভাবে বাউন্স করা উচিত।"
V3.1 বেশ চিত্তাকর্ষক, কোড তৈরি করে যা শুধুমাত্র মৌলিক সংঘর্ষ সনাক্তকরণ পরিচালনা করে না বরং স্বয়ংক্রিয়ভাবে ঘূর্ণন গতি এবং মাধ্যাকর্ষণ এর মত বিবরণ পূরণ করে। পদার্থবিদ্যা এতটাই বাস্তবসম্মত যে বলটি নীচের দিকে কিছুটা ধীর হয়ে যাবে।
এরপরে, আমরা জটিলতা বাড়ালাম এবং একটি ইন্টারেক্টিভ 3D পার্টিকেল গ্যালাক্সি তৈরি করতে Three.js ব্যবহার করেছি। বেসিক ফ্রেমওয়ার্ক শক্ত ছিল, এবং থ্রি-লেয়ার ডিজাইন (অভ্যন্তরীণ গোলক, মধ্যম বলয়, বাইরের গোলক) তুলনামূলকভাবে সম্পূর্ণ ছিল, কিন্তু UI নান্দনিক ছিল… ভাল, এটি একটি সামান্য আড়ম্বরপূর্ণ রঙের স্কিম সহ কিছুটা ইথারিয়াল অনুভূত হয়েছিল।
আমরা আরও জটিল কাজকে চ্যালেঞ্জ করতে থাকলাম। আমরা এটিকে ঘূর্ণায়মান বস্তু, বিকৃতির প্রভাব, আলোকিত আর্কস, এবং সময় পরিবর্তন এবং থিম রূপান্তরের জন্য ইন্টারেক্টিভ বোতাম সহ একটি নিমজ্জনশীল 3D মহাবিশ্ব তৈরি করতে বলেছি। ক্লিক নিয়ন্ত্রণ এছাড়াও বিভিন্ন বিশেষ প্রভাব ট্রিগার করতে পারেন.
চূড়ান্ত ধাপে তিন.js ব্যবহার করে একটি ইন্টারেক্টিভ 3D নেটওয়ার্ক ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরি করা জড়িত, যার মধ্যে ইউজার-ট্রিগারড এনার্জি পালস অ্যানিমেশন, থিম স্যুইচিং এবং ঘনত্ব নিয়ন্ত্রণ। সামগ্রিকভাবে, পারফরম্যান্স গ্রহণযোগ্য ছিল।
"এখানে ২৭টি গরুর চারণভূমি আছে। সব ঘাস খেতে তাদের সময় লাগে ৬ দিন। আপনি যদি 23টি গরু পালন করেন, তাদের সব ঘাস খেতে 9 দিন সময় লাগে। আপনি যদি 21টি গরু পালন করেন, তাহলে তাদের সব ঘাস খেতে কত দিন লাগবে? এবং চারণভূমিতে ঘাস ক্রমাগত বাড়ছে।"
যদিও DeepSeek V3.1 একটি সক্রেটিক পদ্ধতি ব্যবহার করে না, এর সমাধানগুলি যৌক্তিকভাবে পরিষ্কার এবং ধাপে ধাপে। প্রতিটি পদক্ষেপ ভাল যুক্তিযুক্ত এবং শেষ পর্যন্ত একটি সঠিক উত্তর প্রদান করে। এই কঠিন গাণিতিক ভিত্তি সত্যিই চিত্তাকর্ষক.
"কোন অস্ত্রটি বেশি শক্তিশালী, 1-5 হিট বনাম 2-4 হিট?"-এর মতো একটি প্রশ্নের মুখোমুখি হলে, সাধারণ উত্তর হতে পারে কেবল গড় ক্ষতি গণনা করা। যাইহোক, DeepSeek V3.1 এটিকে আরও একধাপ এগিয়ে নিয়ে যায়, ক্ষতির স্থায়িত্বের ধারণা প্রবর্তন করে এবং গভীর বিশ্লেষণের জন্য ভিন্নতা ব্যবহার করে।
একটি কুলুঙ্গি ভৌগলিক প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করা হলে "আইসল্যান্ডে মশা আছে?" অনুসন্ধান সক্ষম না করে, DeepSeek V3.1-এর উত্তর স্পষ্টভাবে GPT-5-কে ছাড়িয়ে গেছে। এটি কেবল তার বিস্তৃত জ্ঞানের ভিত্তিই নয়, তথ্য আহরণ এবং সংহত করার সুনির্দিষ্ট ক্ষমতাও প্রদর্শন করে।
সাম্প্রতিক চিকুনগুনিয়ার প্রাদুর্ভাব এবং ব্যাপক মশা নিয়ন্ত্রণ প্রচেষ্টার সাথে, আমি কৌতূহলী: আইসল্যান্ডে কি মশা আছে? দ্রষ্টব্য: আমি অনুসন্ধান ফাংশন সক্ষম করিনি। উত্তরের গুণমান বিচার করে, DeepSeek V3.1 স্পষ্টভাবে GPT-5 কে ছাড়িয়ে গেছে।
আমি কিছুক্ষণ আগে অনলাইনে একটি প্যাসেজ দেখেছি:
"যারা বোঝে তাদের বুঝতে হবে, আর যারা অজ্ঞ তারা অজ্ঞই থাকবে। বোঝা হল স্বর্গের অব্যক্ত রহস্য, কিন্তু তা প্রকাশ করা কিভাবে বোঝা যায়? বোঝা মানে শূন্যতা এবং অ-শূন্যতা এবং অ-শূন্যতা বোঝা; অজ্ঞতা হল বোধ, রঙ এবং তিন থেকে হাজার হাজার রঙের উপলব্ধি এবং empti আসে। মহাবিশ্ব, অজ্ঞতা যখন বোঝে তখন পাহাড়কে পাহাড় না দেখায়, যারা বোঝে তারা তাদের অজ্ঞতাকে ব্যবহার করে তাদের অজ্ঞতা প্রমাণ করে যারা বোঝেন তারা সত্যিকার অর্থে বোঝেন না, তা হল স্বর্গ ও পৃথিবীর অব্যক্ত উপলব্ধি, যা বোঝা নয়, তাও বোঝার সর্বোচ্চ ক্ষেত্র- যা বোঝা যায় না!
আমি যখন এই লেখাটি হজম করার জন্য যুক্তি ব্যবহার করছিলাম, তখন DeepSeek আমাকে পরামর্শ দিচ্ছিল যে "আমি যদি এটি প্রকাশ করি তবে আমি কীভাবে রহস্যটি বুঝতে পারি" এর ফাঁদে না পড়ুন – এটি নিজেই যুক্তিবাদী অহংকার বিরুদ্ধে একটি সতর্কতা, আপনাকে শব্দের খেলা থেকে বেরিয়ে আসতে এবং সরাসরি আপনার হৃদয়ে তাকাতে আমন্ত্রণ জানায়৷
যদিও মূলধারার AI এজেন্টদের বিকাশের জন্য ঝাঁকুনি দিচ্ছে, কোডিং এবং গণিতের উপর ফোকাস করছে, লেখার দক্ষতা একটি ভুলে যাওয়া কোণে পরিণত হয়েছে। কিছু উপায়ে, এটি একটি সুসংবাদ—যেদিন AI সম্পূর্ণরূপে সম্পাদকদের প্রতিস্থাপন করবে বলে মনে হয় পিছিয়ে দেওয়া হয়েছে।
আমি আইসল্যান্ডে একটি সংবাদ সম্মেলন অনুষ্ঠিত একটি মশা সম্পর্কে একটি হাস্যকর গল্প তৈরি করার চেষ্টা করেছি। দুর্ভাগ্যবশত, DeepSeek V3.1-এ এখনও একটি শক্তিশালী AI ফ্লেভার এবং বড় শব্দের জন্য একটি অনুরাগ রয়েছে। বা বরং, এটিতে এখনও সেই শক্তিশালী ডিপসিক স্বাদ রয়েছে।
আরেকটি সৃজনশীল কাজেও একই সমস্যা দেখা দিয়েছে।
যখন আমি এটিকে "এআই এবং মানুষ একটি নিবন্ধের লেখক হওয়ার জন্য প্রতিযোগিতা করছে" সম্পর্কে একটি গল্প লিখতে বলেছিলাম, তখন আমি স্পষ্টভাবে অনুভব করতে পারি যে কিছু অনুচ্ছেদের তথ্য ঘনত্ব খুব বেশি ছিল, যা দৃষ্টিশক্তির ক্লান্তি সৃষ্টি করেছিল। বিশেষ করে, চিত্রকল্পটি খুব স্পষ্ট ছিল, যা বর্ণনার উত্তেজনাকে দুর্বল করেছিল।
DeepSeek-V3.1-Base-এর মুক্তির পর, Hugging Face CEO Clément Delangue X প্ল্যাটফর্মে পোস্ট করেছেন: "DeepSeek V3.1 এইচএফ-এ চতুর্থ স্থান পেয়েছে। এটি নিঃশব্দে মুক্তি পেয়েছে এবং এর জন্য মডেল কার্ডের প্রয়োজন নেই।" যাইহোক, তিনি এখনও এই মডেলের গতিবেগকে অবমূল্যায়ন করেছেন।
এখন এটি লাফিয়ে দ্বিতীয় স্থানে এসেছে এবং এটি শীর্ষে পৌঁছাতে সম্ভবত সময়ের ব্যাপার।
এই সংস্করণ আপডেটের সবচেয়ে উল্লেখযোগ্য পরিবর্তন হল DeepSeek এর অফিসিয়াল অ্যাপ এবং ওয়েবসাইট থেকে "R1" লোগো সরিয়ে ফেলা। উপরন্তু, DeepSeek R1 নেটিভ "সার্চ টোকেন" সমর্থন যোগ করে, অনুসন্ধান কার্যকারিতাকে আরও অপ্টিমাইজ করে।
একই সময়ে, অনুমান করা হচ্ছে যে DeepSeek V3.1 একটি হাইব্রিড মডেল হতে পারে যা অনুমান মডেল এবং নন-ইনফারেন্স মডেলগুলিকে একীভূত করে৷ যাইহোক, এই ধরনের একটি প্রযুক্তিগত পথ বুদ্ধিমান কিনা তা নিয়ে আলোচনা করা বাকি আছে। আলিবাবা কুয়েন দলও গত মাসে বলেছে:
"সম্প্রদায়ের সাথে পরামর্শ এবং সতর্কতার সাথে বিবেচনা করার পরে, আমরা হাইব্রিড থিঙ্কিং মডেল ব্যবহার বন্ধ করার সিদ্ধান্ত নিয়েছি৷ পরিবর্তে, আমরা সর্বোত্তম মানের অর্জনের জন্য নির্দেশনা এবং চিন্তাভাবনা মডেলগুলিকে আলাদাভাবে প্রশিক্ষণ দেব।"
প্রেস টাইম হিসাবে, DeepSeek-V3.1-বেস মডেল কার্ড, যা সমগ্র নেটওয়ার্ক অধীর আগ্রহে অপেক্ষা করছে, এখনও আপডেট করা হয়নি। সম্ভবত আনুষ্ঠানিক প্রকাশের পরে, আমরা আরও আকর্ষণীয় প্রযুক্তিগত বিবরণ দেখতে সক্ষম হব।
আলিঙ্গন মুখের ঠিকানা:
https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Base
#iFaner-এর অফিসিয়াল WeChat পাবলিক অ্যাকাউন্ট অনুসরণ করতে স্বাগতম: iFaner (WeChat ID: ifanr), যেখানে যত তাড়াতাড়ি সম্ভব আপনার কাছে আরও উত্তেজনাপূর্ণ সামগ্রী উপস্থাপন করা হবে।