OpenAI ने GPT-6 Astra मॉडल लॉन्च किया, AI एजेंट क्षमताएँ पिछले बेंचमार्क को पार कर गईं

OpenAI ने GPT-6 Astra मॉडल लॉन्च किया है, जो AI को Answer Engine से AI Agent में महत्वपूर्ण रूपांतरण प्राप्त करता है। Astra के पास कंप्यूटर ऑपरेट करने, वेब ब्राउज़ करने, सॉफ्टवेयर का उपयोग करने, कोड लिखने और चलाने, और जटिल कार्य प्रवाह पूरा करने की क्षमता है, जिसमें OSWorld 2.0 परीक्षण में 72.6% की दक्षता प्राप्त हुई, जो GPT-5 के 65.7% से अधिक है। इसका अर्थ है कि AI “बेहतर जवाब देने” से “काम सफलतापूर्वक पूरा करने” की ओर बढ़ रहा है—यह केवल प्रश्नों के उत्तर देने का एक उपकरण नहीं रहा, बल्कि “नियुक्त” किए जा सकने वाली डिजिटल श्रमशक्ति बन गया है। Token की मांग सिर्फ़ उपयोगकर्ता वृद्धि से परे, Agent संख्या, प्रति Agent कार्यों की संख्या, और प्रति कार्य Token खपत—इन तीनों चरों के साथ-साथ गुणन प्रभाव से बढ़ेगी। AI “Human+AI→Train→Better AI” के फ्लाइव्हील प्रभाव को विकसित कर रहा है, और मॉडल क्षमता में सुधार स्वयं ही कैलकुलेशन की मांग में वृद्धि का इंजन बन गया है।

लेखक, स्रोत: शाओशु पिनयियान जुवान

माना जाता है कि लगभग सभी लोग नीचे दिए गए वाक्य को स्वीकार करते हैं:

AI के युग में, आपको हरा देने वाला वह व्यक्ति या कंपनी होगी जो आपसे अधिक जल्दी और बेहतर AI का उपयोग करती है।

लेकिन अब OpenAI ने अपना GPT-6 Astra मॉडल लॉन्च कर दिया है, इसलिए ऊपर का कथन पूरी तरह से अशुद्ध है, या बिल्कुल गलत है। अब, सही कथन यह होना चाहिए:

AI के युग में, आपको हराने वाला वह व्यक्ति या कंपनी नहीं होगी जो आपसे अधिक AI का उपयोग करती है, बल्कि वह होगी जो AI एजेंट को सक्रिय रूप से अपनाती, लागू करती और वास्तविक रूप से नियंत्रित करती है।

एक विशेष नोट: ऊपर उल्लिखित "आप" एक कंपनी भी हो सकती है।

क्या आपको याद है? पिछले महीने, Astra ने पहले भी अपनी उपस्थिति दिखाई थी, जब यह OpenAI के आंतरिक गुप्त मॉडल के रूप में, 10 गणितीय और प्रायोगिक कंप्यूटर विज्ञान समस्याओं पर शीर्ष गणितीय शोध (फील्ड्स पुरस्कार) के स्तर पर प्रदर्शन कर रहा था। और अब, OpenAI द्वारा आधिकारिक रूप से जारित Astra का सबसे बड़ा क्रांतिकारी पहलू यह नहीं है कि यह "अधिक बुद्धिमान" (अधिक मजबूत गणितीय और वैज्ञानिक क्षमता) बन गया है, बल्कि Astra ने AI को Answer Engine से वास्तविक AI Agent में बदल दिया है।

इसलिए, इस लॉन्च पर, OpenAI ने केवल यह नहीं कहा कि Astra के benchmark में कितनी बढ़ोतरी हुई, बल्कि शुरुआत से ही Astra की क्षमता की सीमाओं का बहुत स्पष्ट वर्णन किया:

Astra अब कंप्यूटर चला सकती है, वेबसाइट्स ब्राउज़ कर सकती है, सॉफ्टवेयर का उपयोग कर सकती है, कोड लिख सकती है और चला सकती है, जटिल वर्कफ्लो पूरा कर सकती है, और विज्ञान, साइबर सुरक्षा और पेशेवर कार्यों में दीर्घकालिक कार्यों को निष्पादित कर सकती है।

यह वाक्य एस्ट्रा के वास्तविक क्रांतिकारी कदम को सारांशित करता है। यानी, AI अब “मनुष्य → AI → उत्तर” से वास्तव में “मनुष्य → AI एजेंट → कार्य → निष्पादन → परिणाम” की ओर बढ़ रहा है। इसलिए, GPT-6 एस्ट्रा का अर्थ है:

AI अब केवल एक प्रश्नों के उत्तर देने का उपकरण नहीं है, बल्कि एक ऐसा डिजिटल श्रमिक बनने लगा है जिसे "भर्ती" किया जा सकता है और जो कभी आराम नहीं करता।

Astra की लंबी दूरी के मिशन पर क्षमता में वृद्धि सबसे महत्वपूर्ण है।

OSWorld 2.0 में (जो CMU और स्टैनफोर्ड जैसी टीमों द्वारा प्रस्तावित एक परीक्षण है, जो AI एजेंट की क्षमता का मूल्यांकन करता है कि वह डिजिटल वातावरण में ऑफिस कार्य, बहु-फाइल सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग डीबगिंग, सिस्टम स्तरीय साइबर सुरक्षा कॉन्फ़िगरेशन जैसे जटिल कार्यों को पूरा कर सकता है और फिर मानव विशेषज्ञों के साथ आधार तुलना करता है), Astra ने 72.6% प्राप्त किया, जो GPT-5.6 Sol के 65.7% से अधिक है; इसी समय, कार्य पूरा करने का सिमुलेटेड समय लगभग 75 मिनट से घटकर लगभग 40 मिनट हो गया।

इसका मतलब है कि एस्ट्रा में एक बहुत ही निर्णायक परिवर्तन हो रहा है:

"बेहतर जवाब देने" से "काम को सफलतापूर्वक पूरा करने" की ओर।

यह हमारे "AI प्रवेश दर" को समझने और टोकन की कुल मांग की गणना करने के तरीके को पूरी तरह से बदल देगा। पिछले समय हमने AI के बाजार आकार का अनुमान लगाया, और स्वाभाविक रूप से हम पूछते थे: ChatGPT का उपयोग कितने लोग कर रहे हैं? Copilot का उपयोग कितने उद्योग कर्मचारी कर रहे हैं? AI की प्रवेश दर प्रोग्रामर, कस्टमर सपोर्ट, व्हाइट कॉलर और वैज्ञानिकों में कितनी है?

फिर "उपयोगकर्ता संख्या × ARPU" का उपयोग करके AI बाजार के आकार की गणना करें। इस तर्क का Answer Engine के युग में कोई समस्या नहीं थी। लेकिन AI Agent के युग में, समस्या उत्पन्न होती है:

• एक व्यक्ति द्वारा AI का उपयोग करना इस बात का अर्थ नहीं है कि केवल एक व्यक्ति का AI कार्यभार होता है; एक व्यक्ति कई Agent कार्यों को स्थापित कर सकता है; एक उद्यम एक साथ सैकड़ों या हजारों Agent तैनात कर सकता है। एक Agent कई घंटों तक, यहां तक कि 24 घंटे तक निरंतर चल सकता है।

इसलिए, निम्न असमानता है:

1 व्यक्ति ≠ 1 AI उपयोगकर्ता ≠ 1 AI कार्यभार।

एक सामग्री वैज्ञानिक अलग-अलग शोध दिशाओं के लिए एक साथ कई डिजिटल AI एजेंट्स को कॉन्फ़िगर कर सकता है ताकि वे विभिन्न शोध कार्यों को निष्पादित कर सकें। इसलिए, वास्तविक रूप से ध्यान देने योग्य चर अब बन गया है:

• दुनिया भर में कितने AI एजेंट चल रहे हैं?
• प्रत्येक चल रहे AI एजेंट द्वारा प्रतिदिन कितने कार्य चलाए जाते हैं? कितने टोकन का उपयोग होता है?

इन दो संख्याओं का गुणनफल, ही AI का वास्तविक मांग फलन होगा।

आपके द्वारा AI का उपयोग करना या न करना, आपके आसपास के दोस्तों द्वारा AI का उपयोग करना या न करना, या आपकी कंपनी द्वारा AI का उपयोग करना या न करना, AI के प्रवेश की दर और टोकन की कुल मांग के लिए कोई महत्व नहीं रखता। अगर आप AI का उपयोग नहीं करते, तो स्वाभाविक रूप से कोई AI एजेंट आपके लाभ या आपके व्यवसाय को प्रतिस्थापित कर देगा, और फिर आप और आपकी कंपनी को प्रतिस्थापित कर देगा।

इसलिए, यहाँ विशेष रूप से एक वाक्य और जोड़ा जाता है:

आजकल, कम से कम सभी मध्यम और बड़ी कंपनियों को अपनी कंपनी की AI रणनीति बनाने पर बोर्ड के स्तर पर ध्यान देना चाहिए, क्योंकि इस दुनिया में बहुत सारे बुद्धिमान लोग आपके लाभदायक व्यवसाय पर नजर रखे हुए हैं।

इसलिए, AI प्रवेश दर की परिभाषा "प्रति मानव" से "प्रति एजेंट" की ओर बदल गई है। पहले ऐसा माना जाता था:

AI प्रवेश दर = AI का उपयोग करने वालों की संख्या / संभावित जनसंख्या

और Astra के बाद, AI एजेंट के प्रवेश दर का सूत्र ऐसा है:

एजेंट प्रवेश दर = एआई एजेंट द्वारा संभाली गई कार्य टास्क / एजेंट द्वारा निष्पादित की जा सकने वाली कार्य टास्क

इन दोनों सूत्रों के हर में निश्चित रूप से भारी मात्रा में अंतर है। क्योंकि एजेंट को मानवों की संख्या के साथ एक-एक करके मेल खाने की आवश्यकता नहीं है, एक व्यक्ति एक साथ कई व्यक्तिगत AI एजेंट रख सकता है। "एजेंट द्वारा निष्पादित किए जा सकने वाले कार्यों" की संख्या के बारे में, मुझे लगता है कि OpenAI ने इस बार Astra की प्रस्तुति पृष्ठ पर एक संकेत दिया है।

ऊपर ओपनएआई द्वारा इस बार अस्त्रा परिचय पृष्ठ पर प्रदर्शित ब्रह्मांडीय तारामंडल है, जो मानवता की ब्रह्मांड के सापेक्ष लघुता को दर्शाता है; इसके विपरीत पहलू यह है कि मानवता ब्रह्मांडीय दुनिया के प्रति अज्ञानी है, और इस अज्ञानता की सभी खोजें AI एजेंट के लिए अध्ययन के कार्यों में परिवर्तित हो सकती हैं, इस प्रकार, AI एजेंट की संख्या लगभग अनंत हो सकती है।

इसलिए, "दुनिया भर में कितने लोगों ने AI का उपयोग शुरू किया है" और "दुनिया भर में कितने डिजिटल श्रमिक कार्यरत हैं" दो पूरी तरह से अलग माप के हैं।

जबकि टोकन की कुल मांग में, "AI एजेंट उपयोगकर्ताओं की संख्या में वृद्धि" की तुलना में बहुत अधिक मांग लचीलापन दिखाई देगा। क्योंकि एजेंट युग की टोकन मांग, केवल उपयोगकर्ता संख्या के साथ ही नहीं, बल्कि "प्रत्येक एजेंट द्वारा संभाली जाने वाली AI कार्यभार" के साथ भी बढ़ती है।

इसलिए, टोकन की कुल मांग को लगभग इस प्रकार लिखा जा सकता है:

टोकन की कुल मांग ≈ AI एजेंट की संख्या × प्रति एजेंट कार्यों की संख्या × प्रति कार्य टोकन खपत

और ये तीनों चर एक साथ तेजी से बढ़ सकते हैं।

पहला, एजेंट की संख्या में वृद्धि। अतीत में एक व्यक्ति केवल एक ChatGPT का उपयोग कर सकता था, भविष्य में एक व्यक्ति एक व्यक्तिगत सहायक एजेंट, कोडिंग एजेंट, शोध एजेंट, वित्तीय एजेंट, खरीदारी एजेंट... के साथ-साथ एक साथ चला सकता है। उद्यम तब दर्जनों, सैकड़ों एजेंट से बढ़कर हजारों, लाखों एजेंट तक पहुँच सकते हैं।

दूसरा, प्रत्येक एजेंट द्वारा निष्पादित कार्यों की संख्या बढ़ती जा रही है। अतीत में "कृपया इस लेख का सारांश दें" जैसा कार्य केवल कुछ हजार टोकन की आवश्यकता होती थी, जबकि भविष्य में यह "इस क्षेत्र का अध्ययन करें, 500 दस्तावेज़ पढ़ें, 50 कंपनियों की तुलना करें, मॉडल बनाएं, असामान्यताएं खोजें, रिपोर्ट तैयार करें, और फिर रिपोर्ट के आधार पर निवेश सुझाव दें" जैसा होगा। और यही Astra का महत्व है: जितना अधिक मॉडल जटिल कार्यों को पूरा कर सकता है, उतना ही अधिक मानव जटिल कार्यों को एजेंट को सौंपने के लिए साहसी होते हैं।

तीसरा, एजेंट “कभी-कभी बुलाया जाना” से “निरंतर चलने” में बदल जाएगा। यह सबसे महत्वपूर्ण परिवर्तन है। पारंपरिक ChatGPT में, जब इंसान प्रश्न पूछता है, तो एक बार बुलाया जाता है, उत्तर मिलता है, और फिर समाप्त हो जाता है। जबकि AI एजेंट है,

लक्ष्य प्राप्त करें → योजना बनाएं → खोजें → निष्पादित करें → सत्यापित करें → संशोधित करें → पुनः निष्पादित करें → पूरा करें।

यह एक लगातार चल रही गणना श्रृंखला है, जो लगातार API कॉल उत्पन्न करती है। जितना कार्य अधिक जटिल होता है, उतना ही तर्क लंबा होता है, उतना ही संदर्भ बड़ा होता है, उतने ही अधिक टूल कॉल होते हैं, उतने ही अधिक आउटपुट उत्पन्न होते हैं, और फिर टोकन का उपयोग अधिक और अधिक होता है।

इसलिए, AI एजेंट न केवल AI उपयोगकर्ताओं की संख्या बढ़ाएगा, बल्कि प्रत्येक AI उपयोगकर्ता के पीछे की टोकन मांग को भी बढ़ाएगा।

इसलिए, ऐसी स्थिति पूरी तरह से संभव है: AI Agent की संख्या केवल 20% बढ़ी, लेकिन Token की कुल मांग 300% बढ़ गई।

Astra, OpenAI द्वारा अब तक का सबसे बड़ा ट्रेनिंग रन है, और इसकी सार्वजनिक जानकारी के अनुसार, इसका ट्रेनिंग स्केल 100,000 GPU को पार कर चुका है। इससे भी अधिक महत्वपूर्ण बात यह है कि AI अब मॉडल ट्रेनिंग में भी बढ़ती संख्या में शामिल हो रहा है।

पिछले समय “मानव→प्रशिक्षण→AI” था, लेकिन धीरे-धीरे बदल रहा है:

मानव + AI → प्रशिक्षण → बेहतर AI

यह RSI का प्रारंभिक मोड है, जिसमें मॉडल ट्रेनिंग डेटा उत्पन्न करने, समस्याओं की पहचान करने, मूल्यांकन करने, प्रतिक्रिया प्रदान करने और यहां तक कि ट्रेनिंग प्रक्रिया के कुछ इंजीनियरिंग और शोध कार्यों में मदद कर सकता है।

इसलिए, एक बहुत ही सुंदर फ्लाईव्हील प्रभाव श्रृंखला बनेगी:

अधिक शक्तिशाली मॉडल के साथ, AI एजेंट क्षमताएँ अधिक मजबूत होंगी, और AI एजेंट अधिक वास्तविक दुनिया के कार्यों को पूरा कर सकते हैं, जिससे अधिक उच्च गुणवत्ता वाले कार्य डेटा और प्रतिक्रिया उत्पन्न होते हैं, जो वापस अधिक शक्तिशाली मॉडल के प्रशिक्षण में मदद करते हैं, और अधिक शक्तिशाली मॉडल फिर से एजेंट क्षमताओं को बढ़ाते हैं, जिससे अधिक कार्यों को संभाला जा सकता है…

इसका अर्थ है कि AI का विकास पारंपरिक सॉफ्टवेयर की तरह “संस्करण अपडेट” नहीं होगा, बल्कि यह एक स्वयं-त्वरित उत्पादन प्रणाली की तरह होगा। परिणामस्वरूप, टोकन की मांग में एक बहु-चर एक साथ विस्तार का गुणक प्रभाव होगा, और जितना मॉडल मजबूत होगा, उतना ही यह गुणक प्रभाव स्पष्ट होगा।

इसलिए, हम निश्चित रूप से देखेंगे:

मॉडल क्षमता में वृद्धि स्वयं AI कैलकुलेशन की मांग के विकास का इंजन बन जाती है, जिससे अरबों, दसों अरबों और अधिक AI एजेंट डिजिटल श्रमिक उत्पन्न होते हैं, और फिर Token की मांग असीमित रूप से बढ़ती जाती है।

यही GPT-6 Astra प्रकाशन का महत्व है।