একটি এআই কোম্পানি যে প্রতিদিন কোটা রিসেট করে আগুন নিভায়।
অক্টোবরের শেষের দিকে, ওপেনএআই পুনরায় কোটা নিয়ম পরিবর্তন করে, যা Pro 200 প্যাকেজের কোটা কমানোর বিরুদ্ধে ব্যবহারকারীদের প্রতিক্রিয়ার প্রতিক্রিয়া। "আপনাদের বন্ধুত্বপূর্ণ ফিডব্যাক গ্রহণ করা হয়েছে" বলে একটি বক্তব্যের পর, Codex-এর দায়িত্বপ্রাপ্ত Tibo ঘোষণা করেন যে সমস্ত Pro এবং Business Premium প্যাকেজের ব্যবহারের সীমা দ্বিগুণ করা হয়েছে। সম্প্রদায়ে, এর জন্য উৎসবের মতো প্রতিক্রিয়া দেখা গেছে।
সম্প্রতি কিমির ক্ষেত্রেও এরকম ঘটনা ঘটেছে, কিন্তু পরিস্থিতি আরও ভয়াবহ মনে হচ্ছে।
মুন অফ দ্য ডার্ক সাইডের নতুন মডেল কিমি কে3.১ প্রো লঞ্চের ১২ ঘন্টার মধ্যেই বিতর্ক শুরু হয়ে যায়। একদিকে, বিদেশি ব্লগাররা পোস্ট করে দেখিয়েছেন যে এটি প্রচারের জন্য টেমপ্লেট প্রদান করে এবং প্রচারের সময় পেইড পার্টনারশিপ ট্যাগ লুকিয়ে রাখার অনুরোধ করে; অন্যদিকে, ব্যবহারকারীরা তাদের কোটা দ্রুত শেষ হয়ে যাওয়ার জন্য অভিযোগ করছে: কাজটি শুরু হওয়ার খুব তাড়াতাড়িই, তারা দেখতে পায় যে এটি ইতিমধ্যেই ব্যবহারের সর্বোচ্চ সীমা প্রায় ছুঁয়েছে।
দুই দিন পর, মুন অফ দ্য ডার্ক ক3.1 প্রো-এর লিমিটেশন এবং অপ্রয়োজনীয় ক্ষমতা ব্যবহারের জন্য প্রকাশ্যে ক্ষমা চাইল, সমস্ত সাবস্ক্রিপশনকারীদের জন্য একবারের জন্য 25% মাসিক ক্ষমতা পুনরুদ্ধার করল এবং অপ্রয়োজনীয় সাব-এজেন্ট কল এবং আউটপুট দৈর্ঘ্য কমানোর প্রতিশ্রুতি দিল।
যদিও এটি কিমির ছয় মাসের মধ্যে তৃতীয়বারের মতো ক্ষমা চাওয়া। কিন্তু এই “কোটা দুর্ঘটনা” এখনও প্রকৃতপক্ষে শেষ হয়নি।
"কোটা ব্ল্যাকহোল", এখনও চলছে
স্থানীয় বড় মডেলগুলির মধ্যে, কিমি সর্বদা একটি বিশেষ উপস্থিতি ছিল। দীর্ঘ টেক্সট প্রক্রিয়াকরণ এবং টেক্সট তৈরির ক্ষমতার জন্য, এটি শুধুমাত্র একটি বিশ্বস্ত ব্যবহারকারী ভিত্তি অর্জন করেছে, বরং বিশাল ক্যালকুলেশন ক্ষমতা এবং আর্থিক সঞ্চয় সহ বিদেশী বড় কোম্পানিগুলির সাথে বিশ্বের অগ্রণী মডেলগুলির প্রতিযোগিতায় সরাসরি প্রতিদ্বন্দ্বিতা করার ক্ষমতা রাখে।
তবে এই বছর থেকে তাদের সাবস্ক্রিপশন প্যাকেজ খুব দ্রুত শেষ হয়ে যাওয়া নিয়ে অভিযোগ বন্ধ হয়নি। “টাকা নেই তাদের ব্যবহার করা সম্ভব নয়, টাকা আছে তাহলে বিদেশি মডেল ব্যবহার করলে আরও বেশি মূল্যবান।” একজন AI-এর প্রচুর ব্যবহারকারী বলেছেন, একই মূল্যে Kimi-এর প্রদানকৃত পরিমাণ GPT এবং Claude-এর তুলনায় অনেক কম। আরও কিছু ব্যবহারকারী অন্যান্য মডেলের সাথে তুলনা করেছেন: “199 টাকা দিয়ে DeepSeek-এর জন্য চার্জ করলে একমাস চলে, Kimi-এর জন্য একই টাকা দিলে শুধুমাত্র একদিন চলে।”
এই ব্যবহারকারীদের জন্য, বড় মডেল কেবলমাত্র একটি কখনও কখনও খোলা চ্যাট টুল নয়, বরং একটি উৎপাদনশীলতা পণ্য যা তাদের দৈনিক কাজের প্রক্রিয়ায় এম্বেডেড। তাই, তাদের ক্রেডিট ব্যবহারের অনুভূতি খুবই স্পষ্ট।
K3.1 Pro চালুর পর এই বিপর্যয় আরও প্রকট হয়ে উঠেছে। নতুন মডেলটি কোডিং, দীর্ঘ প্রক্রিয়া এবং 3D মডেলিংয়ের মতো ক্ষমতায় স্পষ্ট উন্নতি পেয়েছে এবং বাজারের প্রতিক্রিয়াও খুবই ইতিবাচক। Artificial Analysis-এর দেওয়া স্মার্টনেস স্কোর 55, যা বিশ্বের চতুর্থ স্থানে, এবং এটি তালিকার মধ্যে সর্বোচ্চ স্কোর পাওয়া ওপেন-সোর্সওয়েট মডেল। ModelCompare নামক একটি তৃতীয় পক্ষের মূল্যায়ন সংস্থা এই মডেলের আবির্ভাবের কারণে বলেছে, “মার্কিন-চীনা AI-এর ব্যবধান কয়েক মাসের পরিবর্তে শুধুমাত্র 31 দিনে কমেছে।”
API প্রাইসিং দেখলে, কিমি এখনও দেশীয় মডেলগুলির সাধারণ খরচ সুবিধা বজায় রাখার চেষ্টা করছে, K3.1 Pro পূর্ববর্তী সংস্করণের তুলনায় প্রায় এক-তৃতীয়াংশ কমিয়ে ইনপুট 100 মিলিয়ন টোকেনে 20 যুযান থেকে 13 যুযানে এবং আউটপুট 100 যুযান থেকে 68 যুযানে নামিয়েছে। তবে সাবস্ক্রিপশন প্যাকেজ কেনা ব্যবহারকারীদের জন্য, মডেলের ক্ষমতা বেড়েছে, কিন্তু প্রকৃত ব্যবহারের সময় ক্রমাগতভাবে ক্রেডিট গণনা করা প্রয়োজন।
একজন কিমির দীর্ঘমেয়াদী সাবস্ক্রাইবার তুলনা করে দেখেছেন যে, যদিও একক মূল্য কমেছে, তবুও নতুন মডেলটি একটি টাস্ক সম্পন্ন করতে বেশি টোকেন খরচ করে। মোট খরচ প্রায় একই রকম। Artificial Analysis-এর পরীক্ষার অনুযায়ী, K3.1 Pro পুরো Intelligence Index সেটটির জন্য প্রায় 1.5 কোটি টোকেন আউটপুট করেছে, যেখানে পরীক্ষায় অংশগ্রহণকারী মডেলগুলির মধ্যকাল 8700 লক্ষ টোকেন। এটি বিবেচনা করলে, K3.1 Pro-এর টোকেন আউটপুট মধ্যকালের চেয়ে প্রায় 72% বেশি।
বাস্তব কার্যক্রমের উদাহরণগুলি আরও চমকপ্রদ। সম্প্রদায়ে, একজন ব্যক্তি যিনি কিমির ১৯৯ ইয়ুয়ানের প্যাকেজটি সাবস্ক্রাইব করেছিলেন, শুধুমাত্র “প্রকল্প আর্কিটেকচার পরীক্ষা করুন” এই নির্দেশটি পাঠিয়েছিলেন, এবং K3.1 Pro পাঁচটি সাব-এজেন্ট চালু করেছিল, কয়েকটা মিনিটের মধ্যেই ৫ ঘন্টার কোটা শেষ হয়ে গিয়েছিল। “পেলিকান বাইসাইকেল চালাচ্ছে” এই ক্লাসিক প্রশ্নের জবাবে K3.1 Pro ১ ঘন্টা ৪৭ মিনিট সময় নিয়েছিল, যা ৫ ঘন্টার কোটার ৮৭% ব্যয় করেছিল।
আরও বেশি সমস্যা হলো, কোটা পূরণ করেও ব্যবহারকারীদের অস্বস্তি সম্পূর্ণরূপে দূর হয়নি। এই কয়দিন ধরে, ব্যবহারকারীরা অবিচ্ছিন্নভাবে জানিয়েছেন যে, কিমির কাছে কোটা থাকলেও এটি ব্যবহার করা যাচ্ছে না।
“কিমি ব্যস্ত সময়ে আছে, দয়া করে কিছুক্ষণ পরে পুনরায় চেষ্টা করুন অথবা সদস্যতা আপগ্রেড করুন।” এই অসহ্য বার্তাটি অনেক ব্যবহারকারীর চ্যাট বক্সে বারবার দেখা যাচ্ছে, যদিও তারা ইতিমধ্যেই সাবস্ক্রিপশন কিনেছেন। এই ব্যবহারকারীদের মধ্যে অনেকেই ইতিমধ্যেই তাদের কোটা শেষ হওয়ার কারণে একবার প্যাকেজ আপগ্রেড করেছেন।
কিমি মডেলটিকে উচ্চতর ক্ষমতার সীমানায় নিয়ে গেছে, কিন্তু এর ফলে ব্যবহারকারীদের কাছে শুধুমাত্র কোটা ব্যয়ের সমস্যা নয়, বরং চূড়ান্ট সময়ের সেবা প্রদানের ক্ষমতা এবং পেইড সুবিধার মধ্যে ব্যবধানও তৈরি হয়েছে।
"পর্যাপ্ত মনে রাখতে পারছে না," কিমি কি মনের কথা শুরু করেছে?
কিমি ক্রমাগত সবচেয়ে গর্বিত মেমরি ফাংশনটি সামঞ্জস্য করছে যাতে করে কোটা চাপ কমে। ১০ আগস্ট, কিমি ব্যবহারকারীদের কাছে পূর্ব নোটিফিকেশন ছাড়াই মেমরি আর্কিটেকচার আপডেট করে “স্বপ্ন মেমরি” মেকানিজম চালু করে, যা পেইড কোটা খরচ করে এবং ব্যাকগ্রাউন্ডে কথোপকথনের বিষয়বস্তু পড়ে মেমরি ব্যাঙ্কে লিখে রাখে।
এখন অনেক ব্যবহারকারী দাবি করছেন যে কিমির মেমোরি স্পেস গত কয়েকদিন ধরে সঠিকভাবে লোড হচ্ছে না, যা অফিসিয়ালি মেমোরি মেকানিজম আপগ্রেড ও পরিবর্তন করছে বলে সন্দেহ করা হচ্ছে। বর্তমানে, নতুন সংস্করণের মেমোরি আগের মতো প্রতিটি মেমোরি নির্দেশ একেবারে বাস্তবায়ন না করে, অতীতের মেমোরি নির্দেশগুলিকে একত্রিত করে ব্যবহারকারীর পছন্দের সারসংক্ষেপ হিসাবে প্রস্তুত করছে। এর সুবিধা হলো, Token-এর খরচ কমতে পারে। কিন্তু এর বিনিময়ে, আগের চেয়ে অধিক বিস্তারিত মেমোরি ক্ষমতা প্রভাবিত হচ্ছে।
তবে, এটি শুধুমাত্র কিছু খরচ কমাতে সাহায্য করবে। কিমির মুখোমুখি হওয়া খরচের সমস্যার প্রথম কারণ হল মডেলটি নিজেই।
K3.1 Pro একটি 3 ট্রিলিয়ন প্যারামিটার মডেল, যার আগের কার্যক্রম K3 সিরিজের আর্কিটেকচার তথ্য অনুযায়ী, এর মডেল সাইজ প্রায় 2.8T প্যারামিটার এবং সক্রিয় প্যারামিটার প্রায় 104B। এর তুলনায়, কিছু কম প্যারামিটার সাইজ এবং উচ্চতর সক্রিয় দক্ষতা সম্পন্ন মডেলগুলি খরচের ইঞ্জিনিয়ারিং নিয়ন্ত্রণে বেশি সুবিধা প্রদান করে। DeepSeek, Zhipu ইত্যাদি প্রতিষ্ঠানগুলি মডেল আর্কিটেকচার এবং ইনফারেন্স ইঞ্জিনিয়ারিং অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে ক্ষমতা এবং খরচের মধ্যে আরও উপযুক্ত ভারসাম্য খুঁজছে।
দ্বিতীয়ত, জটিল কাজের কারণে যুক্তিসঙ্গত খরচ। Kimi K3.1 Pro ডিফল্টরূপে সম্পূর্ণ প্রক্রিয়াজাতকরণের সময় চিন্তার মোড চালু রাখে, যা দীর্ঘতর চিন্তার শৃঙ্খল এবং বেশি মধ্যবর্তী উপসংহার প্রদান করে। দীর্ঘ প্রসঙ্গ ইনপুট প্রক্রিয়াকরণের গণনা খরচ বাড়ায়, এবং জটিল যুক্তি এবং একাধিক এজেন্ট কলও মোট খরচ আরও বাড়ায়। একটি এজেন্ট কাজ যদি মডেলকে একাধিকবার কল, একাধিক সাব-এজেন্ট চালানো, এবং পুনরাবৃত্তি পরীক্ষা ও সংশোধনের প্রয়োজন হয়, তবে চূড়ান্তভাবে ব্যবহৃত সম্পদ ব্যবহারকারীর প্রত্যক্ষভাবে অনুভূত একটি প্রশ্নের চেয়ে অনেক বেশি হতে পারে।
কিমির জন্য প্রমাণ করার প্রকৃত প্রয়োজন হতে পারে এটি নয় যে সে মডেলের প্যারামিটারকে আরও বড় করতে পারে কিনা, বরং ক্ষমতা উন্নয়নের সাথে সাথে ইনফারেন্স দক্ষতাও বাড়ানোর মাত্রা। কিমির প্রতি মনোযোগী একজন ডেভেলপার বলেছেন, উচ্চ-প্রান্তের মডেলগুলির সাথে শুধুমাত্র প্রতিযোগিতা করার পরিবর্তে, কিমির উপরের সম্ভাবনা সহকারে আরও হালকা এবং দক্ষতার মডেলগুলির উপর সম্পদ বিনিয়োগ করা উচিত।
এটি কিমির একটি সমস্যা নয়।
যে সমস্ত প্রতিষ্ঠান স্থির মাসিক ফির মাধ্যমে অগ্রণী মডেলের সেবা প্রদান করে, তাদের সবাইকে একই গঠনগত টানাটানির সম্মুখীন হতে হয়: মডেলের ক্ষমতা বৃদ্ধি পাওয়ার সাথে সাথে যুক্তিগত খরচও সমানুপাতিকভাবে বা এর চেয়েও বেশি বৃদ্ধি পায়, কিন্তু সাবস্ক্রিপশন মূল্য কঠোরভাবে নির্ধারিত এবং ব্যবহারকারীদের প্রত্যাশা হলো “পয়সা দিলেই যথেষ্ট হবে”। পার্থক্যটি হলো, কিছু কোম্পানি Token-এর দক্ষতাকে পণ্যের ক্ষমতার অংশ হিসেবে গড়ে তুলেছে, আবার কিছু কোম্পানি ক্ষমতা বৃদ্ধিকেই ব্র্যান্ডের সম্পদ হিসেবে গড়ে তুলেছে, আর সাবস্ক্রিপশন ব্যবহারকারীরা এই দুটির মধ্যে আটকে গিয়ে “শক্তিশালী বুদ্ধিমত্তা”-এর জন্য প্রত্যাশার চেয়েও বেশি রানটাইম খরচ পরিশোধ করছেন।
এছাড়াও, মুন অফ দ্য ডার্ক এর কম্পিউটিং ক্ষমতা বাইরের সরবরাহের উপর প্রচুর নির্ভরশীল। ব্লুমবার্গ একবার প্রতিবেদন করেছিল যে, এটি আলিবাবার সাথে একটি কম্পিউটিং চুক্তি রয়েছে, যার মাধ্যমে প্রায় ২০,০০০টি NVIDIA চিপ নিয়ে গঠিত ক্লাস্টার ব্যবহার করা যায়, যা মুন অফ দ্য ডার্কের মোট কম্পিউটিং সম্পদের একটি বড় অংশ গঠন করে। আগে, K3-এর প্রকাশের ৪৮ ঘন্টার মধ্যে, Kimi GPU-এর ক্ষমতা সীমার কাছাকাছি পৌঁছানোয় নতুন সাবস্ক্রিপশন স্থগিত করেছিল।
যখন একটি কোম্পানির ক্যালকুলেশন ক্ষমতা নিজেই চাপে থাকে, তখন সি-এন্ড সাবস্ক্রিপশন ব্যবহারকারীদের প্রচুর পরিমাণ প্রদান করা আর্থিকভাবে অযৌক্তিক।
কোন ব্যক্তির কাছ থেকে দেশীয় মডেলগুলি আয় করা উচিত?
যদি একটি কোম্পানির ক্যালকুলেশন ক্ষমতা সীমিত হয়, তাহলে একটি বাস্তবসম্মত প্রশ্নের সমাধান করতে হবে: সংস্থার সম্পদগুলি কোথায় অগ্রাধিকার দেওয়া হবে—পরবর্তী প্রজন্মের মডেল ট্রেনিং এবং আপডেটের জন্য, বড় সংখ্যক ব্যক্তিগত ব্যবহারকারীদের জন্য রিয়েল-টাইম ইনফারেন্স সার্ভিসে, ডেভেলপার API-এর কল চাহিদা পূরণের জন্য, নাকি সাবস্ক্রিপশন ইউজারদের জন্য আরও বেশি কোটা প্রদানে?
বিভিন্ন বিকল্পের পিছনে বিভিন্ন ব্যবসায়িক অগ্রাধিকার রয়েছে। কিমির কোটা নিয়ে বিতর্কটি মান্স অফ দ্য ডার্কনেসের সি-এন্ড সাবস্ক্রিপশনের প্রকৃত অবস্থানকে প্রকাশ করে, যা ক্যালকুলেশন ক্ষমতার সীমাবদ্ধতার মধ্যে রয়েছে।
2026 সালের আগস্ট থেকে সেপ্টেম্বর পর্যন্ত, বিভিন্ন মিডিয়া প্রতিবেদন করেছে যে মুন অফ দ্য ডার্কনেস মাইক্রোসফট, অ্যামাজন এবং গুগলের সাথে আলোচনা চালিয়েছে, যার লক্ষ্য K3-কে Azure, AWS এবং Google Cloud-এ আপলোড করা এবং এই প্ল্যাটফর্মগুলির মাধ্যমে K3 সার্ভিসের বিক্রয় থেকে আয়ের সর্বোচ্চ 30% শেয়ার নেওয়া। অতিরিক্তভাবে, K3-এর ওপেন-সোর্স লাইসেন্সটি সাধারণ MIT লাইসেন্স নয়, বরং মুন অফ দ্য ডার্কনেস দ্বারা প্রস্তুতকৃত শর্ত: বার্ষিক আয় 2000 মিলিয়ন ডলারের বেশি হলে MaaS হোস্টিং প্রদানকারীদেরকে আলাদাভাবে বাণিজ্যিক লাইসেন্স চুক্তি সই করতে হবে।
এই দুটি বিষয়কে একসাথে দেখলে বোঝা যায় যে মুন অফ দ্য ডার্ক শুধুমাত্র সি-এন্ড সাবস্ক্রিপশন চালানোর পরিবর্তে একটি ভিন্ন ব্যবসায়িক পথের অন্বেষণ করছে: স্বয়ং বড় পরিসরের সি-এন্ড ইনফারেন্স ইনফ্রাস্ট্রাকচার তৈরির পরিবর্তে, মডেলের ক্ষমতা প্রথমেই ক্যালকুলেশন ক্ষমতা এবং বিতরণ চ্যানেল সম্পন্ন ক্লাউড প্রোভাইডারদের কাছে “ওয়াহল” করা, লক্ষ লক্ষ সাবস্ক্রাইবারদের কাছে “রিটেইল” করার চেয়ে এর সম্পদের সাথে অনেক বেশি সামঞ্জস্যপূর্ণ।
যখন সি-এন্ড ব্যবহারকারীদের প্রবেশ দ্বার, পণ্যের প্রতিক্রিয়া এবং মডেলের ক্ষমতা প্রদর্শনের ভূমিকা পালন করে, যা প্রধান আয়ের উৎস নয়, তখন এর কোটা পুল ব্যবহারকারীদের প্রত্যাশার সাথে ভিন্ন হতে পারে।
বর্তমানে, স্থানীয় বড় মডেল কোম্পানিগুলিও তাদের জন্য আরও উপযুক্ত আয়ের উপায় খুঁজছে।
ডিপসিকের প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা প্রধানত মডেলের ক্ষমতা, যুক্তিসঙ্গত দক্ষতা এবং খোলা ইকোসিস্টেমের সংমিশ্রণের উপর নির্ভর করে। বর্তমানে আয়ের প্রায় সমস্তই মডেল API কল শুল্ক থেকে আসে, যখন ডায়ালগ রোবট অ্যাপটি এখনও বিনামূল্যে এবং বিজ্ঞাপনমুক্ত রাখা হয়েছে। The Information-এর প্রতিবেদন অনুযায়ী, ডিপসিকের বার্ষিক আয়ের হার 10 বিলিয়ন ডলারের ঊর্ধ্বে পৌঁছেছে, যা কয়েক মাস আগের 5 বিলিয়ন ডলারের চেয়ে দ্বিগুণেরও বেশি। CEO লিয়াং উয়েনফেঙ সম্প্রতি বিনিয়োগকারীদের সভায় স্পষ্টভাবে বলেছেন, API-এর দাম বাড়ানোর ফলে কোনও গ্রাহকই হারিয়ে যায়নি, এবং ব্যবহারকারীদের চাহিদা এখনও শক্তিশালী।
চিপু তার ব্যবসায়িক মডেল রূপান্তরের মধ্যে দিয়ে যাচ্ছে, স্থানীয়ভাবে ডিপ্লয়মেন্টের উপর নির্ভরশীলতা থেকে API সাবস্ক্রিপশন সার্ভিসে সরে আসছে। 2026 এর প্রথম অর্ধবার্ষিক ফলাফল অনুযায়ী, চিপু ওপেন প্ল্যাটফর্ম এবং API ব্যবসার আয়ের অনুপাত 86.5% এ পৌঁছেছে, যা গতবছরের তুলনায় 2735.7% বৃদ্ধি পেয়েছে, যখন স্থানীয়ভাবে ডিপ্লয়মেন্টের আয়ের অনুপাত 84.8% থেকে 13.5% এ কমেছে। এই পরিবর্তনের পিছনে কোডিংয়ের চাহিদার বিস্ফোরণ একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রচারক।
বিদেশি ToC পণ্য দিয়ে শুরু করা MiniMax এখন তার বাণিজ্যিক সীমানা প্রসারিত করার চেষ্টা করছে। মডেল, API এবং ব্যক্তিগত ব্যবহারকারীদের জন্য পণ্যগুলির সাথে সাথে, এটি বিডি বাজারের প্রসারেও বেশি মনোযোগ দিচ্ছে, যা ভিডিও জেনারেশন, এজেন্ট, রিজনিং এবং কোডিংয়ের দিকগুলিতে তার ক্ষমতা প্রসারিত করছে। এর ধারণা হলো মডেলের ক্ষমতা আরও বেশি করে প্রতিষ্ঠান এবং ডেভেলপারদের স্কেনারিওতে প্রবেশ করানো, যাতে আয় একটি একক পণ্য বা গ্রাহকদলের উপর অত্যধিকভাবে নির্ভরশীল না হয়।
এই মডেল কোম্পানিগুলির সরাসরি আয়ের পথের তুলনায় ইন্টারনেট বড় কোম্পানিগুলির আরেকটি সুবিধা রয়েছে: তারা ইতিমধ্যেই পরিপক্ক পণ্য ম্যাট্রিক্স, ব্যবহারকারীর সংখ্যা এবং কর্পোরেট গ্রাহক সম্পদ রাখে, যা তারা বড় মডেলগুলিকে বিদ্যমান ইকোসিস্টেমে এমবেড করতে পারে এবং পণ্যের মূল্যবৃদ্ধি এবং কর্পোরেট সেবার মাধ্যমে আয় খুঁজে পেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, টেনসেন্ট তাদের পণ্য এবং অফিসের পরিস্থিতি পুনর্গঠনের জন্য বড় মডেলগুলির সাথে চেষ্টা করছে। WeChat, Enterprise WeChat ইত্যাদি পণ্যগুলি যথাক্রমে Yuanbao, Hunyuan এবং DeepSeek-এর মডেল ক্ষমতা অন্তর্ভুক্ত করছে, এবং WorkBuddy-এর মতো AI-সক্ষম অফিস এজেন্টগুলি ব্যবহারকারীদের বৃদ্ধির দিকে দ্রুতগতিতে এগিয়ে যাচ্ছে।
অ্যালিবাবা QoderWork, MuleRun, ও উকোং পণ্যগুলির ক্ষমতা একীভূত করে এক-স্টপ এন্টারপ্রাইজ-লেভেল জেনারিক এজেন্ট প্ল্যাটফর্ম কুয়েনওয়েন অফিস চালু করেছে। সেপ্টেম্বরের ক্লাউড স্ট্যাক কনফারেন্সে, ডিনগিং তার ব্যবসায়িক সংস্করণটি আপগ্রেড করেছে, ফ্রি স্ট্যান্ডার্ড ভার্সনটি বজায় রেখে, AI বেসিক, AI অ্যাডভান্সড, AI প্রিমিয়াম এবং AI ফ্ল্যাগশিপ এই চারটি পেইড ভার্সন যোগ করেছে এবং সম্পূর্ণরূপে কুয়েনওয়েন অফিসের ক্ষমতা অন্তর্ভুক্ত করেছে।
কেবল কম দাম এবং ট্রাফিক দিয়ে দীর্ঘমেয়াদি ব্যবসা চালানো সম্ভব নয়, মডেলের ক্ষমতা অবিরাম উন্নতি করতে পারে, কিন্তু ব্যবহারকারীদের পেমেন্টের ইচ্ছা অসীমভাবে বৃদ্ধি পাবে না। প্রকৃত সমস্যা হলো, প্রতিটি কোম্পানি কি তাদের প্রযুক্তিগত ক্ষমতা, কম্পিউটিং সম্পদ এবং বাজারের অবস্থানের সাথে মানানসই ব্যবসায়িক মডেল খুঁজে পাচ্ছে।
কিমি ছাড়াও অনেকেই খরচের প্রান্তে দাঁড়িয়েছেন।
টুইটার: https://twitter.com/BitpushNewsCN
বিটপুশ টেলিগ্রাম কমিউনিটি: https://t.me/BitPushCommunity
বিপুশ টিজি সাবস্ক্রাইব: https://t.me/bitpush