যখন সবাই মডেল লেয়ারে লড়াইয়ে মনোযোগ দিচ্ছে, একটি টিম যারা ওপেন-সোর্স ইনফারেন্সের বাস্তব মানক হাতে রেখেছে, সিলিকন ভ্যালির সবচেয়ে শক্তিশালী সিড রাউন্ড বিনিয়োগকারীদের সাথে, আধুনিক AI ইনফ্রাস্ট্রাকচারের দিকে তাদের লক্ষ্য ঠিক করেছে।

লেখক, উৎস: মেশিন ইন্টেলিজেন্স

৫ মে, এআই ইনফ্রাস্ট্রাকচার স্টার্টআপ র্যাডিক্সআর্ক ঘোষণা করেছে যে এটি ১ বিলিয়ন ডলারের বীজ ফান্ডিং সফলভাবে সম্পন্ন করেছে এবং এর পরের মূল্যায়ন ৪ বিলিয়ন ডলার। অর্থের পরিমাণ, মূল্যায়ন এবং বিনিয়োগকারীদের তালিকা—সবকিছু মিলিয়ে, এটি ২০২৬ সালের এআই ইনফ্রা সেগমেন্টে এখনও পর্যন্ত সবচেয়ে বড় প্রাথমিক বিনিয়োগ।

এই রাউন্ডটি অ্যাকেল দ্বারা নেতৃত্ব দেওয়া হয়েছে এবং স্পার্ক ক্যাপিটাল সহযোগী নেতৃত্ব দিয়েছে। প্রতিষ্ঠানগত বিনিয়োগকারীদের মধ্যে রয়েছে NVIDIA-এর নভেনচারস, AMD, MediaTek, Databricks, এবং Salience Capital, HOF Capital, Walden Catalyst, A&E Investment, LDVP, WTT Fubon Family সহ শীর্ষস্থানীয় প্রতিষ্ঠানগুলি। GPU থেকে CPU, এডজ চিপ থেকে ডেটা প্ল্যাটফর্ম—কীভাবে হার্ডওয়্যার এবং সিস্টেম লেয়ারের মূল খেলোয়াড়গুলি প্রায় সবাই উপস্থিত।

আইনটেল, ব্রডকম, ওপেনএআই, এক্সএআই, পাইটর্চ ইত্যাদির পটভূমি সহ বিশ্বব্যাপী প্রযুক্তি নেতাদের অনেকেই এই বিনিয়োগ রাউন্ডে এঞ্জেল ইনভেস্টর হিসেবে অংশগ্রহণ করেছেন।

হার্ডওয়্যারের তিন প্রধান সিইও + শীর্ষ মডেল ল্যাবের প্রতিষ্ঠাতা + PyTorch-এর সৃষ্টিকর্তা—এই কম্বিনেশনটি একটি সিড রাউন্ডে একসাথে জুটানো AI Infra-এর ইতিহাসে অত্যন্ত দুর্লভ। এই ক্ষেত্রের পরিচিত বিনিয়োগকারীরা সরাসরি বলেন: এটি "পরবর্তী প্রজন্মের ইনফ্রাস্ট্রাকচারের ফ্যাক্ট স্ট্যান্ডার্ড"-এর উপর বিনিয়োগ।

তাদের হাতে বিশ্বের সেরা রিজনিং ইঞ্জিন

র্যাডিক্সআর্কের গল্প শুরু হতে হবে একটি ওপেন-সোর্স প্রজেক্ট SGLang নিয়ে।

2023 এর জন্মের পর থেকে, SGLang দুই বছরের মধ্যে অবিশ্বাস্য গতিতে পুনরাবৃত্তি করে ওপেন-সোর্স বড় মডেল ইনফারেন্সের একটি প্রতিষ্ঠিত মানকে পরিণত হয়েছে, যা GitHub-এ 27K+ স্টার এবং 400K+ GPU-এ ডিপ্লয় করা হয়েছে। প্রতিদিন কয়েক ট্রিলিয়ন টোকেনের উৎপাদন ট্রাফিক SGLang-এর উপর চলছে, এবং এর ব্যবহারকারীদের মধ্যে রয়েছে Google, Microsoft, NVIDIA, Oracle, AMD, LinkedIn, xAI, Thinking Machines Lab।

গত দুই বছরে, মডেল আর্কিটেকচার মোই, দীর্ঘ কনটেক্সট, রিজনিং মডেল, মাল্টিমোডাল ফিউশন ইত্যাদি অসংখ্য পরিবর্তনের মধ্যে দিয়ে গেছে। প্রতিটি আর্কিটেকচার পুনর্গঠনে, SGLang দিন-0 সামঞ্জস্যতা অর্জন করেছে—একটি অনন্য ওপেন-সোর্স মডেল প্রকাশের সাথে সমর্থনের কৌশল, যা মেশিনের ভৌত সীমার কাছাকাছি পারফরম্যান্স প্রদান করে। বিনিয়োগকারীদের পুনঃপুনঃ উল্লেখ করা একটি মূল্যায়ন হলো, SGLang-এর ইটারেশন গতি এবং ইঞ্জিনিয়ারিং শৃঙ্খলা একত্রিত হয়ে ওপেন-সোর্স প্রজেক্টগুলিতে অপরিসীম শীর্ষস্থানীয়।

পিছনে রয়েছে সিস্টেম এবং অ্যালগরিদম ক্ষেত্রে গভীর অভিজ্ঞতা সম্পন্ন প্রতিষ্ঠাতা দল।

সিইও শেং ইং (Ying Sheng) শাংহাই জিয়াওটং বিশ্ববিদ্যালয়ের ACM ক্লাস থেকে স্নাতক ডিগ্রি অর্জন করেন এবং স্ট্যানফোর্ড বিশ্ববিদ্যালয়ে পিএইচডি করেন। তিনি LMSYS Org-এর প্রতিষ্ঠাতা এবং SGLang-এর প্রধান প্রতিষ্ঠাতাদের একজন। তিনি তাঁর পিএইচডির সময় UC Berkeley Sky Lab-এ ভিজিটিং স্কলার হিসেবে গবেষণা করেছিলেন এবং যথাক্রমে Databricks এবং xAI-এ কাজ করেছেন, যেখানে তিনি xAI-এর ইনফারেন্স টিমের প্রধান ছিলেন। শেং ইং-এর মনোযোগ বিচ্ছিন্নকরণ, KV ক্যাশে পুনর্ব্যবহারের মতো দিকগুলিতে কাজটি শিল্পের মধ্যে বড় মনোযোগ আকর্ষণ করেছে, এবং SGLang-এর প্রাথমিক RadixAttention মেকানিজমটি তাঁর একটি প্রতিনিধি কাজ।

সিটিও জু বাংহুয়া (Banghua Zhu) তাঁর স্নাতক ডিগ্রি পেয়েছেন তসিংহু বিশ্ববিদ্যালয়ের ইলেকট্রনিক ইঞ্জিনিয়ারিং বিভাগ থেকে এবং ডক্টরেট ডিগ্রি অর্জন করেছেন ইউসি বার্কলি থেকে, যেখানে তিনি মেশিন লার্নিং-এর মহান পণ্ডিত মাইকেল আই. জর্ডান এবং জিয়ানতাও জিয়াও-এর শিষ্য ছিলেন। ডক্টরেটের সময় তিনি Nexusflow-এর সহ-প্রতিষ্ঠাতা হন, যা পরে নভেডিয়া কর্তৃক অধিগ্রহণ করা হয়, এবং তিনি নভেডিয়া-এর Principal Research Scientist হন। তাঁর দায়িত্বে থাকা প্রকল্পগুলির মধ্যে রয়েছে শিল্প-মানের ট্রেনিং সিস্টেমের সম্পূর্ণ বাস্তবায়ন, এবং NVIDIA-এর内部 লো-লেভেল সিস্টেম অপ্টিমাইজেশন এবং বৃহৎ-স্কেল ট্রেনিং-এর দীর্ঘমেয়াদী অভিজ্ঞতা।

একটি প্রধান হার্ডওয়্যার প্রস্তুতকারকের প্রযুক্তিগত নেতা মন্তব্য করেছেন, এটি 2026 সালের AI Infra স্টার্টআপের মধ্যে সবচেয়ে মূল্যবান প্রতিষ্ঠাতা দল: একদিকে ওপেন-সোর্স ইনফারেন্সের ফ্যাক্টো স্ট্যান্ডার্ড নিয়ন্ত্রণ করেন এমন গবেষণামূলক প্রতিষ্ঠাতা, অন্যদিকে GPU প্রস্তুতকারকের সবচেয়ে কেন্দ্রীয় গবেষণা স্তরের বড় মডেল অ্যালগরিদম বিশেষজ্ঞ।

প্রতিদিন ট্রিলিয়ন স্তরের টোকেন প্রক্রিয়াকরণ করে এমন ইনফারেন্স ইঞ্জিন SGLang-এর হাতে আছে—এটাই প্রকৃতপক্ষে AI Infra স্টার্টআপের স্বপ্নের শুরু। কিন্তু এই দলের হাতে শুধু একটাই কার্ড নয়।

দিন-0 ডিপসিক V4 রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং শেখানো

রেডিক্সআর্ক শুধু ইনফারেন্স ইঞ্জিনেই নয়, ট্রেইনিং প্রান্তেও বিপ্লব ঘটিয়েছে।

2025 সালের নভেম্বরে, দলটি রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক Miles-কে ওপেন সোর্স করে, যা বড় পরিসরের RL ট্রেনিংয়ের স্থিতিশীলতা এবং দক্ষতার উপর ফোকাস করে, এখন পর্যন্ত 20টিরও বেশি দল এটিকে MoE মডেলের রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং ট্রেনিংয়ের জন্য ব্যবহার করছে।

২০২৫–২০২৬ সালে, রিজনিং, টুল ব্যবহার এবং এজেন্টিক ক্ষমতার প্রতিযোগিতা সম্পূর্ণরূপে উন্নতি লাভ করবে, এবং প্রতিটি পদক্ষেপের পিছনে একটি অতি-বিশাল বিন্যস্ত RL-কে সহ্য করতে পারে এমন সিস্টেমের প্রয়োজন হবে। শিল্পের পর্যালোচকরা একটি পুনরাবৃত্ত হওয়া কিন্তু দীর্ঘদিন সমাধান হয়নি এমন সমস্যার দিকে ইঙ্গিত করেছেন: আজকের বড় মডেল দলগুলির সবচেয়ে বড় কষ্ট, যেকোনও একক-বিন্দু অপ্টিমাইজেশনের চেয়েও বেশি। প্রশিক্ষণ থেকে RL-এর মধ্যদিয়ে উপলব্ধির পর্যায়ের সম্পূর্ণ লিঙ্কটির সীমানা-ঘর্ষণ, প্রতিটি অংশকে আলাদাভাবে দেখলে প্রায় অপটিমাল, কিন্তু একসাথে জোড়ালগ্নভাবে ব্যবহার করলে সবজায়গাতেই দক্ষতা হ্রাস পায়।

মাইলস এবং এসজিল্যাঙ্গের সংমিশ্রণ বর্তমানে বড় মডেল দলগুলির মধ্যে "প্রশিক্ষণ-আরএল-অনুমান" সম্পূর্ণ চেইনের মধ্যে কার্যকারিতার ব্যবধান পূরণের চেষ্টা করছে।

নতুন মডেল ডে-0-এর সমর্থন ক্ষমতা ইনফ্রা টিমের ইঞ্জিনিয়ারিং দক্ষতার প্রত্যক্ষ প্রতিফলন।

২৫ এপ্রিল, জটিল আর্কিটেকচারযুক্ত DeepSeek-V4 প্রকাশিত হয়। ঐ দিনই SGLang এবং Miles DeepSeek-V4-এর ইনফারেন্স এবং RL ট্রেনিং উভয়কেই সমর্থন করে। এটি টিমের নিচের সিস্টেম-লেভেল অপ্টিমাইজেশনের জন্য সম্ভব হয়েছে, যার মধ্যে রয়েছে মিক্সড অ্যাটেনশনের জন্য ডিজাইন করা ShadowRadix প্রিফিক্স ক্যাশ, একক চিপের মধ্যে কম্প্রেশন সম্পন্ন করা Flash Compressor, এবং Top-K ল্যাটেন্সি ১৫ মাইক্রোসেকেন্ডে কমিয়ে আনা Lightning TopK, যা FP8 ইনফারেন্স থেকে BF16 ট্রেনিং পর্যন্ত পুরো RL পাইপলাইনকে সংযুক্ত করে।

ফুল-স্ট্যাক কনসেনসাস সমর্থন:

বড় বড় প্রতিষ্ঠানগুলি একসাথে প্রবেশ করছে, তারা কী নিয়ে উদ্বিগ্ন?

NVIDIA, AMD, MediaTek, Broadcom, Intel — হার্ডওয়্যার লেয়ারের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ কোম্পানিগুলি একসাথে সিড রাউন্ডে উপস্থিত হওয়া শিল্পের মধ্যে প্রায় অসম্ভব। বাস্তবে, হার্ডওয়্যার প্রস্তুতকারকদের চেয়ে আর কেউ ভালোভাবে জানে না যে বর্তমানে কম্পিউটিং পাওয়ার এখনও মহঙ্গা এবং সীমিত, এবং শুধুমাত্র হার্ডওয়্যার জমা করেই এটি চলবে না। একটি সত্যিকারের হার্ডওয়্যার-ডিকপলড, অ্যাসিমেট্রিক প্ল্যাটফর্মে চিপের পারফরম্যান্সকে সর্বোচ্চ পর্যন্ত টেনে আনতে সক্ষম একটি ওপেন-সোর্স ইনফারেন্স সিস্টেমই তাদের সবচেয়ে জরুরি চাহিদা।

ডেটাব্রিক্স, পাইটর্চের প্রতিষ্ঠাতারা, ওপেনএআই / থিংকিং মেশিনস / এক্সএআই-এর প্রথম স্তরের ব্যক্তিদের একসাথে প্রবেশ করা মডেল এবং সিস্টেম স্তরে "ট্রেনিং-ইনফারেন্স একীভূত অবকাঠামো" এর প্রতি শক্তিশালী প্রত্যাশাকে নির্দেশ করে। এঞ্জেল টিমের প্রতিটি নামই একটি অত্যন্ত সূক্ষ্ম বিনিয়োগের দৃষ্টিভঙ্গি বহন করে:

• চেন লিউউ, ইন্টেলের সিইও, সেমিকন্ডাক্টর শিল্পে দশকের পর দশক ধরে কাজ করেছেন।
• জন শুলম্যান হলেন ওপেনএআই-এর পূর্ব সহ-প্রতিষ্ঠাতা, থিংকিং মেশিনস ল্যাবের সহ-প্রতিষ্ঠাতা এবং রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং-এর একজন প্রতিষ্ঠাতা।
• সৌমিথ চিন্টালা—PyTorch-এর সহ-প্রতিষ্ঠাতা, বিশ্বব্যাপী ডিপ লার্নিং ফ্রেমওয়ার্কের গেটকিপার।
• ইগর বাবুশকিন, এক্সএআই-এর পূর্ব সহ-প্রতিষ্ঠাতা, যিনি শিল্পের সবচেয়ে জটিল ট্রেনিং সিস্টেম এবং হার্ডওয়্যার প্ল্যাটফর্ম তৈরি করেছেন।
• লিলিয়ান ওয়েং, থিংকিং মেশিনস ল্যাবের সহ-প্রতিষ্ঠাতা, এআই সিস্টেমের শিল্প-মানের বাস্তবায়নের জন্য সবচেয়ে প্রথম-হাতের দৃষ্টিভঙ্গি রাখেন।

যখন এই ব্যক্তিদের প্রত্যেকে যে কোনো পরিস্থিতিতে একাই একটি ফান্ডিং রাউন্ড চালাতে পারে, তখন তারা একই ক্যাপ টেবিলে একসাথে আসে—এটিই ভবিষ্যতের প্রতি উত্তেজনাপূর্ণ বিনিয়োগ।

সবার জন্য অবকাঠামো: কম কয়েকজনের দ্বারা এআই তৈরির অধিকার একচেটিয়া করা থেকে বিরত থাকুক

র্যাডিক্সআর্কের দৃষ্টিভঙ্গি একটি বাক্যে সংক্ষেপে বলা যায়: এআই ইনফ্রাস্ট্রাকচারকে বিদ্যুতের মতো সাধারণ, নির্ভরযোগ্য এবং কারও দ্বারা মনোপলি করা যাবে এমন একটি পাবলিক গুডস হিসেবে গড়ে তোলা। এটি শুনতে একটি আদর্শবাদী ঘোষণা মনে হতে পারে, কিন্তু বাস্তবায়নের দিক থেকে, তারা এই বাক্যটিকে বাস্তবে পরিণত করছে:

• অ্যাকাডেমিক জগৎ

তিন বছর আগে, একজন এলএলএম ইনফারেন্স অপ্টিমাইজেশন নিয়ে কাজ করা ডক্টরাল ছাত্রের সামনে সাধারণত দুটি বিকল্প ছিল: একটি হলো OpenAI-এর API, যা টোকেন ভিত্তিক চার্জ করে এবং যার কোনো অভ্যন্তরীণ কাঠামো দেখা যায় না; অন্যটি ছিল পুরনো ওপেন-সোর্স কোড, যার README-এ লেখা ছিল “একটি একক GPU-তে কাজ করে”, যা পেপারে উল্লিখিত বাস্তব ডিস্ট্রিবিউটেড সিনারিওর থেকে বছরখানেকের ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের দূরত্বে ছিল।

SGLang এই দ্বৈত বাছাইকে ভাঙ্গে—শিল্প-স্তরের দিনের ট্রাফিক, সম্পূর্ণ ওপেন-সোর্স কোড, স্ট্যানফোর্ড, বার্কলি, CMU, UW-এর সিস্টেম গবেষণা দলগুলি এটিকে বেসলাইন হিসাবে ডিফল্টভাবে ব্যবহার করে। এজেন্ট গবেষকদের জন্য, RadixAttention-এর prefix cache সম্মিলিত প্রিফিক্সকে ট্রি-স্ট্রাকচারে সংগঠিত করে, একই KV কে শুধুমাত্র একবার গণনা করে, যা আগে দুই দিন ধরে চলতো তা এখন অর্ধদিনেই শেষ হয়ে যায়, স্থানীয়ভাবে প্রতিবেদনগুলিতে SGLang-এর উল্লেখ প্রায়শই ডিফল্ট হয়ে উঠেছে।

• স্টার্টআপ

একটি বড় টেক কোম্পানি ছেড়ে কিছু ইঞ্জিনিয়ার একটি নির্দিষ্ট স্কেনারিওর গভীর বোঝাপড়া নিয়ে স্টার্টআপ শুরু করে। তাদের কাছে মিলিয়ন ডলারের ক্যালকুলেশন বাজেট নেই, কোনো বিশেষ Infra টিম নেই, শুধু পণ্যের প্রতি একটি সরাসরি অনুভূতি আছে।

পূর্বে, প্রোডাকশন-লেভেল ইনফারেন্স পাইপলাইন তৈরি করা এবং বিভিন্ন হার্ডওয়্যারের সাথে সামঞ্জস্যতা বজায় রাখার ইঞ্জিনিয়ারিং বোঝা সাধারণত সিড রাউন্ডের কোম্পানিগুলির সহনক্ষমতার ঊর্ধ্বে ছিল, যার ফলে বারবার চাকা পুনরায় তৈরির উপর অসংখ্য সময় ব্যয় হত। এখন, তারা SGLang-এর উপরে সীমান্তের কাছাকাছি পারফরম্যান্সের ইনফারেন্স সার্ভিসগুলি চালু করতে পারে, Miles-এর মাধ্যমে ডোমেইন-বিশেষ মডেল ট্রেইন করতে পারে—অবকাঠামো আর বাধা নয়, বাঁচা সময় ও টাকা তারা তাদের আসলেই তৈরি করতে চাওয়া জিনিসগুলিতেই বিনিয়োগ করতে পারে।

• টেক মহাকায়

যেসব প্রতিষ্ঠান—Google, Microsoft, NVIDIA—বিশ্বের সবচেয়ে শক্তিশালী অভ্যন্তরীণ ইনফ্রাস্ট্রাকচার নিয়ে কাজ করে, তারা কেন SGLang-এর ব্যবহারকারী তালিকায় আছে? উত্তরটি এই পর্যায়ের বিনিয়োগকারী কাঠামোতে লুকিয়ে আছে—NVIDIA, AMD, MediaTek, Broadcom, Intel এই পাঁচটি কোর হার্ডওয়্যার ফার্ম একসাথে প্রবেশ করেছে। তারা অন্য কারও চেয়ে ভালোভাবে জানে যে, একটি হার্ডওয়্যার-নিরপেক্ষ, কোনো প্রতিদ্বন্দ্বীর দ্বারা লক-ইন না হওয়া ওপেন-সোর্স ইনফারেন্স সিস্টেমটি পুরো ইকোসিস্টেমের জন্য কতটা গুরুত্বপূর্ণ। একটি কমিউনিটি দ্বারা সংশোধিত, এবং একাধিক হার্ডওয়্যার ফার্ম দ্বারা সমর্থিত ওপেন-সোর্স সিস্টেম ব্যবহার করা হলো একটি উচ্চতর মাত্রার ইনফ্রাস্ট্রাকচার কৌশল।

রেডিক্সআর্কের অফিসিয়াল বিবৃতিটি আবেগপ্রবণ নয়, কিন্তু যথেষ্ট তীক্ষ্ণ:

পরবর্তী প্রজন্মের এআই ব্যক্তিগত অবকাঠামোর প্রবেশাধিকার দ্বারা সীমাবদ্ধ হওয়া উচিত নয়। আরও বেশি দলের উচিত তাদের নিজস্ব মডেল, নিজস্ব সিস্টেম, নিজস্ব ভবিষ্যত অর্জন করা।

এই 1 বিলিয়ন ডলারের সিড ফান্ডিংয়ের লক্ষ্য হল এই বাক্যটিকে প্রকৌশলগত বাস্তবতায় পরিণত করা: SGLang-কে যেকোনো নতুন মডেলের দিন-0 উৎপাদন মানদণ্ড হিসাবে গড়ে তোলা; Miles-কে বড় পরিসরের প্রশিক্ষণ এবং RL-এর জন্য ইনফ্রাস্ট্রাকচার-লেভেল ফ্রেমওয়ার্ক হিসাবে তৈরি করা; এবং ওপেন-সোর্স কোরের উপর ভিত্তি করে, এমন একটি হোস্টেড প্ল্যাটফর্ম তৈরি করা যা মডেলকে লক করে না, গ্রাহককে বাঁধে না, কিন্তু শীর্ষস্থানীয় ইনফ্রাস্ট্রাকচার ক্ষমতা প্রদান করে।

র্যাডিক্সআর্কের দৃষ্টিভঙ্গি কখনও কাউকে প্রতিস্থাপন করার নয়। এটি একটি একাডেমিক ল্যাব, একটি তিন সদস্যের স্টুডিও, একটি সিড রাউন্ড পাওয়া স্টার্টআপ এবং ট্রিলিয়ন ডলারের মার্কেট ক্যাপের বিশাল প্রতিষ্ঠানকে—একই ইনফ্রাস্ট্রাকচারের শুরুর রেখায় নিয়ে আসার জন্য।

যদি 2023 সালের Anthropic, 2024 সালের Mistral এবং 2025 সালের Thinking Machines Lab প্রত্যেকে এআই মডেল স্তরে একটি দিকনির্দেশনামূলক ঝুঁকি নিয়েছিল, তবে 2026 সালের RadixArk একটি আরও মৌলিক এবং দীর্ঘস্থায়ী ঝুঁকি নিচ্ছে: অগ্রণী এআই-এর নির্মাণের অধিকারকে প্রকৃতপক্ষে যথেষ্ট বেশি মানুষের হাতে ফিরিয়ে আনা।

ফাইন্যান্সিং সম্পন্ন হওয়ার পর, দলটি ওপেন সোর্স কমিউনিটিকে একটি প্রতিফলন প্রদান করে: প্ল্যাটফর্মে রেজিস্টার করে টুইটারে শেয়ার করলে, RadixArk হোস্টিং প্ল্যাটফর্ম আনুষ্ঠানিকভাবে লঞ্চ হওয়ার পর বিনামূল্যে ব্যবহারের ইন্টিগ্রাল পাওয়া যাবে। ওপেন সোর্স কমিউনিটি থেকে বেড়ে উঠা এই দলের জন্য, এটি SGLang-কে আজ পর্যন্ত নিয়ে আসা সবাইকে প্রকৃত অর্থের ক্যালকুলেশন ক্ষমতা দিয়ে ধন্যবাদ জানানোর একটি উপায়।

• লিঙ্ক: platform.radixark.com