কিমি K3 লঞ্চ চাহিদা প্রত্যাশার চেয়ে বেশি হওয়ায় 'সার্কিট ব্রেকার' সক্রিয় হয়েছে

মুখ্য অংশের অন্ধকার পাশের কিমি K3 চার ঘন্টার মধ্যে ব্যবহারকারীদের অনুরোধের পরিমাণ পূর্বানুমানের চেয়ে অনেক বেশি হওয়ায় নতুন ব্যবহারকারীদের সাবস্ক্রিপশন বন্ধ করে দেয় এবং ক্যালকুলেশন ক্ষমতা "মেল্টডাউন"-এর মতো অবস্থা তৈরি করে। K3-এর মোট প্যারামিটার সাইজ 2.8 ট্রিলিয়ন, যা KDA মিক্সড লিনিয়ার অ্যাটেনশন মেকানিজম ব্যবহার করে, যা অ্যাটেনশন লেয়ারের গণনা জটিলতা বর্গমূল থেকে লিনিয়ারে হ্রাস করে, KV ক্যাশে 75% পর্যন্ত কমিয়ে দেয়, 100 লক্ষ কনটেক্সট লেংথের জন্য ডিকোডিং থ্রুপুট 6 গুণ বৃদ্ধি পায়। এই আর্কিটেকচারকে AI-এর "টাও-লজ" হিসাবে বিবেচনা করা হয়, যা সিস্টেম-লেভেল আর্কিটেকচারাল ইনোভেশনের মাধ্যমে পারফরম্যান্সের উল্লেখযোগ্য উন্নতি ঘটায়। K3-এর AI মডেলগুলির বিশ্বব্যাপী মূল্যায়নে 57 পয়েন্টসহ 3য় স্থানে, Claude Fable 5 এবং GPT-5.6-এর পর। বিনিয়োগকারীদের বাজারে, K3-এর প্রকাশের দিনই NVIDIA-এর 1111 বিলিয়ন USD-এরও বেশি মার্কেটক্যাপটি হারিয়েছিল, 6 মাসেরও মধ্যে "মুখ্য অংশের অন্ধকার" -এর 4300000000 USD-এর 31500000000 USD-এরও বেশি।

লেখক এবং উৎস: 36氪

কিমিও তার নিজস্ব "তাও নিয়ম" রয়েছে।

K3 বিস্ফোরিত হচ্ছে, কিন্তু Kimi-কে বন্ধ করতে হয়েছে।

জুলাই ১৯ তারিখের রাতে, মুন অফ দ্য ডার্ক কিমি টিম ঘোষণা করেছে যে কিমি K3 এর লঞ্চের ৪৮ ঘন্টার মধ্যে ব্যবহারকারীদের অনুরোধের পরিমাণ পূর্বানুমানের চেয়ে অনেক বেশি হওয়ায়, ক্যালকুলেশন সম্পদের অভাবে কিমির নতুন ব্যবহারকারীদের সাবস্ক্রিপশন স্থগিত করা হয়েছে, এবং সীমিত ক্যালকুলেশন সম্পদটি বর্তমান সাবস্ক্রাইবারদের জন্য প্রাধান্য দেওয়া হবে।

সদস্যতা ব্যবস্থাটি কিমি প্রধান সুবিধা এবং কোড সুবিধায় বিভক্ত করা হয়েছে, যাতে সঠিকভাবে সম্পদ বণ্টন করা যায়। পরবর্তী অফিসিয়াল প্রতিক্রিয়া থেকে দেখা যায়, কিমি সদস্যতা ব্যবস্থার কোনো পরিবর্তন করেননি, শুধু সীমিত ক্ষমতার মধ্যে ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতার পুনর্ভার করেছেন।

K3-এর হাই ডিমান্ডের কারণে ক্যালকুলেশন ক্ষমতা “মেল্টডাউন” হয়েছে, তাই নতুন গ্রাহকদের অস্বীকার করে পুরনো গ্রাহকদের সেবা দেওয়ার উপর ফোকাস করা হচ্ছে।

বর্তমানে, সমস্ত মডেল প্রস্তুতকারকরা বিনামূল্যে এবং দাম কমানোর মতো মূল্য-প্রতিদানের মাধ্যমে নতুন ব্যবহারকারীদের আকর্ষণের জন্য ব্যাপক ব্যবহারকারী বিস্তারের প্রতি জোর দিচ্ছে। এর বিপরীতে, কিমির বিপরীত পদক্ষেপটি একটু “ভেরসেই” মনে হয়।

কিন্তু মডেলের ক্ষমতা যত বেশি, কনটেক্সট তত দীর্ঘ এবং ব্যবহারকারী যত বেশি কল করে, রিজনিং কম্পিউটিং পাওয়ারের খরচ তত বেশি হয়। "K3 রিকোয়েস্টের পরিমাণ বর্তমান কম্পিউটিং ক্লাস্টারের সহনশীলতার সীমার কাছাকাছি" পৌঁছানোর পর, Kimi-ও "ডোবাও"-এর মতো সমস্যায় পড়ে: C-টি ইউজার যত বেশি, আয়ের উপর তাদের প্রভাব তত কম, কিন্তু GPU-টি সহ্য করতে পারছে না।

কে৩ হল মুন অফ দ্য ডার্ক এর প্রথম 3 ট্রিলিয়ন প্যারামিটার স্কেলের MoE মডেল, যার মোট প্যারামিটার স্কেল 2.8 ট্রিলিয়ন। সাধারণ বোঝাপড়া অনুযায়ী, এই স্কেলের মডেলটি প্রতিবার আউটপুট দিতে ক্যালকুলেশনের পরিমাণ সূচকীয়ভাবে খরচ হয়। তবে এর অনন্য কোর আর্কিটেকচারের সমর্থনে, এটি হুয়াওয়ের চিপসের ক্ষেত্রে প্রস্তাবিত “তাও লজ”-এর প্রভাব অর্জন করে।

এই আর্কিটেকচারকে একটি সুপার ইঞ্জিন হিসাবেও বিবেচনা করা হয়, যা তিনটি প্রধান প্রযুক্তি বাস্তবায়ন করে: KDA (Kimi Delta Attention) মিক্সড লিনিয়ার অ্যাটেনশন, অ্যাটেনশন রেসিডুয়ালস এবং হাই-স্পার্স মোই, যা প্রতিটি ইউনিট কম্পিউটেশনাল পাওয়ারকে মডেল পারফরম্যান্সের দিকে রূপান্তরিত করার দক্ষতা সর্বোচ্চে নিয়ে যায়।

দীর্ঘ সময় ধরে, চিপ শিল্প মুরের আইনের উপর নির্ভর করে ট্রানজিস্টরের আকার ছোট করে পারফরম্যান্স বাড়ায়। কিন্তু যখন উন্নত প্রক্রিয়া পদার্থবিদ্যাগত সীমার কাছাকাছি পৌঁছায় এবং খরচ বেড়ে যায়, তখন শুধুমাত্র হার্ডওয়্যার স্ট্যাকিংয়ের মাধ্যমে বৃদ্ধির মডেলটি বাধায় পড়ে।

হুয়াওয়ে এই বছর "তাও নিয়ম" প্রস্তাব করেছে, যা "স্থান সংকুচিতকরণ" এর প্রচলিত ধারণা থেকে বেরিয়ে "সময় সংকুচিতকরণ"-এর দিকে যায়: লজিক্যাল ফোল্ডিং, 3D স্ট্যাকিং এবং পুরো লিঙ্ক আর্কিটেকচার অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে সংকেত ট্রান্সমিশন ল্যাটেন্সি কমানো এবং ডেটা অপ্রয়োজনীয়ভাবে স্থানান্তর কমানো, যার ফলে পরিপক্ক প্রসেসের উপর উন্নত প্রসেসের সমতুল্য শক্তি-দক্ষতা বৃদ্ধি সম্ভব হয়েছে।

এর মূল পদ্ধতি হল: হার্ডওয়্যার সীমাবদ্ধতা বা খরচ সীমাবদ্ধতার মধ্যে সিস্টেম-লেভেল আর্কিটেকচার উদ্ভাবনের মাধ্যমে পারফরম্যান্সে বিপ্লব ঘটানো।

আমার মতে, K3 দ্বারা ব্যবহৃত KDA মিশ্র রৈখিক মনোযোগ পদ্ধতি হল এআই ক্ষেত্রের “তাও নিয়ম” এর প্রয়োগ।

জানুন, ট্রান্সফরমার আর্কিটেকচার মনোযোগ মেকানিজমে সবচেয়ে বেশি ক্যালকুলেশন শক্তি খরচ করে। স্ট্যান্ডার্ড মনোযোগ অনুক্রমের দৈর্ঘ্যের সাথে বর্গাকারে বৃদ্ধি পায়, এবং মিলিয়ন-স্তরের কনটেক্সট টাস্কে, বেশিরভাগ ক্যালকুলেশন শক্তি দীর্ঘ অনুক্রমের মনোযোগ ম্যাট্রিক্স বজায় রাখতে ব্যয় হয়। KDA মেকানিজম বেশিরভাগ মনোযোগ স্তরের গণনা জটিলতা বর্গাকার থেকে রৈখিকে কমিয়ে দেয়।

মন অফ দ্য ডার্ক দ্বারা আগে প্রকাশিত প্রযুক্তিগত রিপোর্ট অনুসারে, KDA এবং MLA মিশ্র অনুপাত ব্যবহার করে পরীক্ষামূলক মডেলে KV ক্যাশে ব্যবহার সর্বোচ্চ 75% কমিয়ে আনা হয়েছে, এবং 100 লক্ষ কনটেক্সট দৈর্ঘ্যের জন্য ডিকোডিং থ্রুপুট 6 গুণ বৃদ্ধি পেয়েছে। অ্যাটেনশন রেজিডুয়াল এবং উচ্চ-বিচ্ছিন্নতা MoE প্রযুক্তির সাথে মিলিয়ে, ট্রেনিং দক্ষতা প্রায় 25% বৃদ্ধি পেয়েছে এবং অতিরিক্ত খরচ 2%এরও কম।

এটি "মডেল উৎপাদনশীলতা"-এর পুনর্গঠন। যদি সিলিকন ভ্যালির প্রচলিত ট্রান্সফরমার পথটি একটি "বড় শক্তির অসাধারণ ফলাফল" দেয় এমন পেট্রোল গাড়ি হয়, তবে KDA বেশি বেশি "তাপীয় দক্ষতা"-এর প্রতি নিবেদিত একটি হাইব্রিড ইঞ্জিনের মতো।

সেমি অ্যানালিসিসের রিপোর্ট অনুসারে, KDA অনুমান গতি 300% বাড়িয়েছে এবং দীর্ঘ কনটেক্সট প্রসেসিংয়ে ট্রান্সফরমারের কাছাকাছি পারফরম্যান্স বজায় রেখেছে। এর অর্থ হলো, সমান কম্পিউটেশনাল বিনিয়োগের মধ্যে, K3 আরও বেশি কার্যকরী বুদ্ধিমত্তা উৎপাদন করতে পারবে।

ডেভেলপার সম্প্রদায়ের প্রায়োগিক প্রতিক্রিয়া অনুযায়ী, দীর্ঘ প্রক্রিয়া এজেন্ট কাজ এবং কোড জেনারেশনে K3 উল্লেখযোগ্যভাবে শীর্ষস্থানীয়, যা এটিকে আন্তর্জাতিক শীর্ষ মডেলগুলির সাথে প্রতিদ্বন্দ্বিতা করার ক্ষমতা দেয়।

মূলত, K3 এখনও স্কেলিং ল অনুসরণ করে, কিন্তু অপ্রয়োজনীয় অ্যালগরিদম ব্যয়কে কেটে ফেলে। যখন সিলিকন ভ্যালির AI কোম্পানিগুলি এখনও চিপ সঞ্চয় করছে এবং কম্পিউটেশনাল পাওয়ার জমা করছে, তখন Kimi অ্যালগরিদম লিঙ্কেজকে পুনর্গঠন করে এবং গণনার অতিরিক্ততা কমিয়ে, সীমিত কম্পিউটেশনাল ক্ষমতার মধ্যেই পারফরম্যান্স এবং দক্ষতার ভারসাম্য বজায় রাখে, এবং “প্রতিওয়াট বুদ্ধিমত্তা আউটপুট”কে সর্বোচ্চকরণের পথে এগিয়ে যায়।

এটি ওয়াল স্ট্রিটের পর্যালোচক এবং বিনিয়োগকারীদের আশ্চর্য করেছে, যারা ডিপসিকের মতো পুনরায় প্রশ্ন তুলেছেন যে সিলিকন ভ্যালির কয়েকশত বিলিয়ন ডলারের এআই-এ বিনিয়োগ থেকে প্রত্যাশিত রিটার্ন পাওয়া যাবে কি না, এবং মার্কিন এআই-এর অগ্রণী অবস্থান কি দুর্বল হয়েছে।

এর সাথে সাথে, ব্যবসায়িক ব্যবহারকারী এবং ডেভেলপাররাও AI ব্যবহারের খরচের দিকে মনোযোগ দিতে শুরু করেছেন। কিছু ডেভেলপার ইতিমধ্যেই “মডেল রাউটিং” সেবা ব্যবহার করছেন, যা বিভিন্ন কাজের জন্য সবচেয়ে কম খরচ এবং সর্বোচ্চ দক্ষতা সম্পন্ন AI মডেলগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে বাছাই করে, যার মধ্যে Kimi সহ চীনা মডেলগুলিও অন্তর্ভুক্ত।

পিছনে ফিরে তাকালে, কিমির ক্যালকুলেশন ক্ষমতা ভেঙে যাওয়া হল প্রযুক্তিগত সফলতার একটি পার্শ্বপ্রতিক্রিয়া: মডেলের দক্ষতা বৃদ্ধি পাওয়ায় প্রতিটি ব্যবহারের খরচ কমে গেল, যা চাহিদার মোট পরিমাণের বিস্ফোরণকে উদ্দীপিত করল।

উল্লেখযোগ্য যে, 11 জুলাই, জিজিপু এর প্রতিষ্ঠাতা ট্যাং জিয়ে “টাচ হাই মো গাও প্রোগ্রাম” ঘোষণা করেন, যেখানে তিনি সরাসরি বলেন “শীর্ষে না পৌঁছানোই ব্যর্থতা”, এবং ভবিষ্যতের দুই বছরের জন্য সংক্ষিপ্তমেয়াদি অ্যাপ্লিকেশনের আয়ের পরিবর্তে এজিআই-এর চারটি কেন্দ্রীয় দিকে সম্পদ কেন্দ্রীভূত করার কথা বলেন, এবং বিলিয়ন ডলারের সম্পদ নিয়োগের পরিকল্পনা করেন, যার মাধ্যমে মেকানিক্যালি এক্সপ্লেইনেবল টেকনোলজির উন্নতি ঘটানোর লক্ষ্যে।

যদি বলা হয় যে জিজিপু “উঁচু ছোঁয়া” হল তাদের তালিকাভুক্তির পরের প্রতিজ্ঞাবদ্ধ প্রচেষ্টা। তারা প্রযুক্তির সীমানা ছোঁয়ার মাধ্যমে “বিশ্বের প্রথম বড় মডেল কোম্পানি” গল্পটি শক্তিশালী করতে এবং বাস্তব উদ্বেগ কমাতে চায়।

আমি ইয়াং জিলিনের সিদ্ধান্তেও কিমির তিনটি মাত্রায় "উচ্চতা পরীক্ষা" দেখেছি:

প্রথমত, ক্ষমতা বৃদ্ধি করুন, ট্রাফিক চিন্তাভাবনা থেকে মূল্য চিন্তাভাবনায় স্থানান্তরিত হোন। প্রকাশিত তথ্য অনুযায়ী, কিমির API ব্যবসার অংশ ইতিমধ্যে 70% ছাড়িয়েছে, যা আগের C-টির সাবস্ক্রিপশন মডেলের চেয়ে অনেক ভিন্ন। পুরনো ব্যবহারকারীদের রাখা, নতুন গ্রাহকদের অস্বীকার করা—এটি সীমিত ক্ষমতাকে উচ্চ-মূল্যের পরিস্থিতির দিকে ঝুঁকিয়ে দেয়, যাতে সাধারণ C-টি ট্রাফিক বর্তমানে আয়ের প্রধান স্তম্ভ হিসেবে কাজ করা B-টি ব্যবসার অংশগুলির সঙ্গে প্রতিদ্বন্দ্বিতা না করে।

এর মূল্যও স্পষ্ট। উদাহরণস্বরূপ, "পুরানো ব্যবহারকারীদের প্রাধান্য দেওয়া" এর বাস্তবায়ন মানদণ্ড অস্পষ্ট, কোন অনুরোধগুলি প্রাধান্য পায় এবং কোনগুলি হ্রাসিত হয়, এটি ভুলভাবে পরিচালিত হলে ব্যবহারকারীদের বিশ্বাসকে কমিয়ে দেয়।

দীর্ঘমেয়াদে, কিমি প্রযুক্তিগত স্টার থেকে পরিপক্ক AI শীর্ষ প্রতিষ্ঠানে রূপান্তরিত হতে লচ্ছিল ক্ষমতা পুল, স্তরবদ্ধ প্রতিক্রিয়া ব্যবস্থা এবং গতিশীল সময়সূচীকরণ ক্ষমতা সহ অবকাঠামোকে শক্তিশালী করতে হবে।

দ্বিতীয়ত, মূল্য নির্ধারণের উচ্চতা পরীক্ষা, কিমি একটি সস্তা বাফে থেকে মূল্য স্তরীকরণের প্রতি চাপ পরীক্ষা চালাচ্ছে। ঘোষণায় উল্লিখিত “কিমির মূল স্বত্ব এবং কোড স্বত্ব বিভক্ত করা” শুধুমাত্র ক্যালকুলেশন ক্ষমতার অভাবের জন্য সাময়িক ব্যবস্থা নয়, বরং এটি তাদের মূল্য নির্ধারণ ব্যবস্থার পুনঃগঠনের শুরুও হতে পারে।

অতীতে, ব্যবহারকারীরা যেকোনো কিছু করুক না কেন—কোড লিখুক, তথ্য খুঁজুক বা সাধারণ কথোপকথন করুক—সমান খরচ এবং সমান ক্যালকুলেশন শক্তি ব্যয় করত। যখন উচ্চ ক্যালকুলেশন শক্তি খরচ করে এমন Code ব্যবহারকারীদের অংশহার বেড়েছে, তখন এই মডেলটি অপরিহার্যভাবে গঠনগত অসামঞ্জস্যতা সৃষ্টি করেছে।

কিমি এই সুযোগটি ব্যবহার করে সদস্যতা সুবিধাগুলি বিভক্ত করছে এবং ব্যবহারের পরিস্থিতি অনুযায়ী পুনর্মূল্যায়ন করছে: হালকা ব্যবহারকারীরা মৌলিক সেবা পাচ্ছেন, এবং ভারী ব্যবহারকারীরা উচ্চমানের ক্ষমতার জন্য অতিরিক্ত পরিশোধ করছেন।

এটি মূল্য ভিত্তিক ব্যবহারকারী স্তরীকরণের মাধ্যমে মডেল পণ্যের মূল্যনির্ধারণের অধিকার নিয়ে প্রতিদ্বন্দ্বিতা করার চেষ্টা। বর্তমানে, K3-এর চার্জ প্রতি মিলিয়ন টোকেনে 2.3 ডলারে পৌঁছেছে, যা বিদেশী শীর্ষস্থানীয় মডেলের তুলনায় কম, কিন্তু দেশীয় মডেলের জন্য একটি নতুন রেকর্ড সৃষ্টি করেছে।

হয়তো, কিমি সস্তা মডেল থেকে বিদায় জানাতে চায় এবং একটি বোঝাপড়া প্রচার করতে চায় যে উচ্চ পারফরম্যান্স মডেলের মূল্যনির্ধারণ ক্ষমতা রয়েছে। এরপর, বড় মডেলের প্রতিযোগিতা “প্যারামিটার প্রতিযোগিতা” থেকে “অবকাঠামো প্রতিযোগিতা” এবং “খরচ-মূল্যনির্ধারণ প্রতিযোগিতা”-এ সরে যাবে।

এই ধাপটি চূড়ান্ত তালিকায় উঠার চেয়েও কঠিন এবং ব্যবসার মূল স্বভাবের সাথে আরও কাছাকাছি।

তৃতীয়ত, স্থিতি বৃদ্ধি, কিমি ভূ-রাজনৈতিক পরিবর্তনশীলতা থেকে মূল্যনির্ধারণের আদর্শ হিসাবে পরিণত হয়েছে।

K3 প্রকাশের পর দ্রুত বিশ্বব্যাপী মনোযোগ আকর্ষণ করে। স্বাধীন AI মডেল মূল্যায়ন সংস্থা Artificial Analysis-এর সর্বশেষ “বুদ্ধিমত্তা সূচক (Intelligence Index)”-এ, এর সমন্বিত স্কোর 57 পাওয়া গেছে, যা বিশ্বে তৃতীয় স্থানে, Claude Fable 5 (60 পয়েন্ট) এবং GPT-5.6 Sol (59 পয়েন্ট) এর পিছনে, Claude Opus 4.8 (56 পয়েন্ট) এর আগে।

এই অর্জনটি প্রতিষ্ঠিত শিল্প সম্মতি “ওপেন-সোর্স, প্রোপ্রাইটারির চেয়ে এক প্রজন্ম পিছিয়ে” কে সহজেই ভাঙ্গি দিয়েছে।

একইসাথে, K3-এর প্রভাব প্রযুক্তি সম্প্রদায়ের বাইরে ছড়িয়ে পড়েছে। মার্কিন প্রযুক্তি বিনিয়োগ প্রতিষ্ঠানগুলি এটিকে AI উন্নয়নের “মোড়” হিসাবে দেখছে, যেহেতু উচ্চমানের ওপেন-সোর্স মডেলগুলি ক্ষমতা ছড়িয়ে পড়ার গতি বাড়াচ্ছে; ক্যালিফোর্নিয়া বিশ্ববিদ্যালয়, বার্কলির কম্পিউটার বিজ্ঞানের অধ্যাপক দাবি করেন যে, K3 চীনা ওপেন-সোর্স মডেল এবং মার্কিন উন্নত মডেলের মধ্যের ফারাককে 2 থেকে 3 মাসে কমিয়েছে।

বাজারের প্রতিক্রিয়াও প্রচণ্ড ছিল; K3-এর প্রথম ট্রেডিং দিনে, নভিডিয়ার দৈনিক বাজেট প্রায় 1111 বিলিয়ন ডলার হারিয়ে ফেলে। জেপি মরগ্যানের কৌশলীরা রিপোর্টে এটিকে সরাসরি "DeepSeek 2.0" বলে উল্লেখ করেন।

এই ত্বরণই হল মূল্যনির্ধারণের যুক্তি পরিবর্তন করার জিনিস।

এছাড়াও, জুন পর্যন্ত মুন অফ দ্য ডার্ক এআরআর (বার্ষিক আয়) প্রায় ৩ বিলিয়ন ডলারে পৌঁছেছে, বিদেশী বৃদ্ধি হার ৪০০%, এবং ৬০% মূল্যবৃদ্ধির পরেও আয় বেড়েছে—এই তিনটি ডেটা একসাথে দেখায় যে কিমির “ওপেন-সোর্স + দক্ষতা” মডেলটি স্কেল করে আয় করা যায়।

একটি সংবাদ প্রকাশিত হয়েছে যে, মুন অফ দ্য ডার্ক হংকংয়ে সর্বোচ্চ ছয় মাসের মধ্যে তালিকাভুক্তির জন্য প্রচেষ্টা চালাচ্ছে, যেখানে অর্ধবছরের মধ্যে এর মূল্যায়ন 43 বিলিয়ন ডলার থেকে বেড়ে 315 বিলিয়ন ডলারে পৌঁছেছে, যা 7 গুণেরও বেশি বৃদ্ধি।

এই সব ক্যাপিটাল মার্কেট একটি সিলিকন ভ্যালির অ-প্রধান পথের জন্য “অধিকার নিশ্চিত” করছে। যখন তারা “একক অর্থনীতির মডেল চালানোর সক্ষম SOTA”-এর উপর বেট বানায়, তখন এটি প্রমাণ করে যে Kimi-এর একটি স্বাধীন মূল্যায়ন যুক্তি রয়েছে, যা OpenAI বা Anthropic-এর সাথে তুলনা করে নিজেকে কতটা মূল্যবান তা প্রমাণের প্রয়োজন নেই।

মুন অফ দ্য ডার্ক সাইড, ছবির উৎস: ওয়েব সংগ্রহ

কিন্তু K3 এখনও AGI এর দিকে অনেক দূরে। উদাহরণস্বরূপ, স্কোরিংয়ের ক্ষেত্রে, যদিও K3 শুধু Fable 5 এর চেয়ে 3 পয়েন্ট কম, কিন্তু এর পিছনে এখনও বড় পার্থক্য রয়েছে।

এছাড়াও, কিমি প্রযুক্তিগত রিপোর্টে দুটি ডিপ্লয়মেন্ট-স্তরের ত্রুটি স্বীকার করেছে: প্রথমত, K3 ট্রেনিংয়ের সময় সম্পূর্ণ চিন্তার ইতিহাস (thinking history) রাখে, যদি কলকারী আগের যুক্তিসঙ্গত প্রক্রিয়াটি সঠিকভাবে ফিরিয়ে না আনে বা সেশনের মধ্যে অন্য মডেল থেকে K3-এ স্যুইচ করে, তবে আউটপুটের গুণগত মান উল্লেখযোগ্যভাবে কমে যায়;

দ্বিতীয়ত, K3 কাজের অস্পষ্টতা থাকলে “অতিরিক্ত সক্রিয়” হয়ে উঠে, ব্যবহারকারীর পক্ষে সিদ্ধান্ত নেওয়ার প্রবণতা রাখে। এই “স্বেচ্ছাচারিতা” সঠিকভাবে বাস্তবায়নের প্রয়োজনীয় প্রকৌশল প্রক্রিয়াগুলিতে শৃঙ্খলাবদ্ধ ত্রুটির সৃষ্টি করে।

একটি সহজেই উপেক্ষিত কিন্তু অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ সমস্যা রয়েছে: হলুসিনেশন। Artificial Analysis পরীক্ষায় বিশেষভাবে উল্লেখ করেছে যে, K3-এর হলুসিনেশন হার K2.6-এর তুলনায় বেড়েছে।

কিছুটা পরিমাণে, K3-এর উজ্জ্বলতা এবং লুকানো ঝুঁকি পুরো শিল্পের ক্যালকুলেশন সরবরাহ এবং চাহিদার অসামঞ্জস্যতার প্রতিফলন, এবং চীনা এআই শিল্পের ক্যালকুলেশনের বন্ধন, বাণিজ্যিকীকরণের অসম্পূর্ণতা এবং ব্যবহারকারীদের অতিরিক্ত প্রত্যাশার চাপে সম্মিলিত ব্যথা।

এই এআই ফার্মগুলির প্রতিটি ওভারলোড, প্রতিটি “মেল্টডাউন” চীনা এআইয়ের “উচ্চতা অর্জন” এর জন্য অতিক্রম করার পথের বাধা। এটি নিশ্চিত যে, একটি নতুন প্রতিযোগিতামূলক চক্র শুরু হয়েছে, বড় মডেলগুলি এখন ক্ষমতা প্রতিযোগিতা থেকে গণনা ক্ষমতা প্রতিযোগিতার দিকে এগিয়ে যাচ্ছে।

যে কেউ অ্যালগরিদম, কম্পিউটেশনাল রিসোর্স এবং অন্যান্য ইনফ্রাস্ট্রাকচারে সুবিধা অর্জন করতে পারবে, তিনিই শেষ পর্যন্ত বিজয়ী হবেন এবং পরবর্তী প্রজন্মের AI কোম্পানির বেঁচে থাকার মানদণ্ড নির্ধারণ করবেন।

প্রসঙ্গ:

অক্ষর র্যাঙ্কিং, K3 প্রকাশ 48 ঘন্টা

জিনফেই, সবকিছুর জন্য কিমি দায়ী

এই লেখাটি ওয়েইচ্যাট গ্রুপ "ট্যাং চেন টুনশি" থেকে এসেছে, লেখক: ট্যাং চেন, ৩৬ক্রে দ্বারা অনুমোদিত।