ماہ کے اندھیرے پہلو نے کیمی K3 کو جاری کیا، جس کے 48 گھنٹوں کے اندر صارفین کی درخواستوں کی تعداد توقعات سے بہت زیادہ ہونے کی وجہ سے نئے صارفین کی سبسکرپشن روک دی گئی اور اسے "میلٹ ڈاؤن" کرنے پر مجبور کر دیا گیا۔ K3 کا کل پیرامیٹر سائز 2.8 ٹریلین ہے، جو KDA مکسڈ لینیئر اٹینشن میکنزم استعمال کرتا ہے، جس سے اٹینشن لیئرز کی حسابی پیچیدگی مربع سطح سے لینیئر تک کم ہو جاتی ہے، KV کیش میں زیادہ سے زیادہ 75 فیصد تک کمی آتی ہے، اور 100 لاکھ کنٹیکس لمبائی پر ڈیکوڈنگ تھروٹل 6 گنا بڑھ جاتی ہے۔ اس آرکیٹیکچر کو AI کے شعبے میں "ٹاؤ لاء" کا عملی تجربہ سمجھا جاتا ہے، جو سسٹم لیول آرکیٹیکچرل انوویشن کے ذریعے پرفارمنس میں بڑھوتراہٹ حاصل کرتا ہے۔ K3 نے عالمی AI ماڈلز کے جائزے میں 57 نمبر حاصل کیے اور Claude Fable 5 اور GPT-5.6 کے بعد تیسرے نمبر پر رہا۔ سرمایہ کاری بازار میں، K3 کے جاری ہونے کے دن نویدا کا بارش 1111 ارب امریکی ڈالر تک گر گیا، جبکہ ماہ کے اندھیرے پہلو کا اندازہ تین ماہ میں 43 ارب امریکی ڈالر سے بڑھ کر 315 ارب امریکی ڈالر ہو گیا۔مضمون کے مصنف، ذریعہ: 36氪
کیمی کا اپنا "ٹاؤ لیو" بھی ہے۔
K3 بہت مقبول ہو گیا، لیکن Kimi کو روکنا پڑا۔
19 جولائی کی رات، ماہ کے اندھیرے والے جانب کی کیمی ٹیم نے اعلان کیا کہ کیمی K3 کے شروع ہونے کے 48 گھنٹوں کے اندر صارفین کی درخواستوں میں توقع سے زیادہ اضافہ ہوا، جس کی وجہ سے کمپیوٹنگ طاقت کی کمی کے باعث، کیمی کے نئے صارفین کے لیے سبسکرپشن کو روک دیا گیا ہے، اور محدود کمپیوٹنگ طاقت کو موجودہ سبسکرائب کرنے والے صارفین کو ترجیح دی جا رہی ہے۔
会员体系随之拆分为 Kimi 主权益与 Code 权益，以精准分配资源۔ بعد میں آفیشل جواب سے پتہ چلتا ہے کہ Kimi نے会员体系 میں کوئی تبدیلی نہیں کی، بلکہ محدود کمپوٹنگ پاور کے تحت صرف صارف تجربے کو دوبارہ توازن دیا گیا۔
K3 کی گرمی کی وجہ سے کمپیوٹنگ طاقت کا "فیوز" چل گیا، نئے صارفین کو مسترد کرنا پڑا اور پرانے صارفین کی خدمت پر توجہ مرکوز کی جا رہی ہے۔
کیمی کا "ٹاؤ لیو"
اب، تمام ماڈل فراہم کنندگان اپنے صارفین کی تعداد بڑھانے کے لیے مسلسل کوشش کر رہے ہیں، نئے صارفین کو مفت یا کم قیمت جیسے قیمتی فائدے کے ذریعے اپنی طرف متوجہ کر رہے ہیں۔ اس کے مقابلے میں، کیمی کا الٹا عمل تھوڑا “ویرسی” لگتا ہے۔
لیکن جتنا مدل زیادہ طاقتور ہو، زیادہ لمبا کنٹیکس ہو، اور صارفین زیادہ بار استعمال کریں، اتنا ہی زیادہ انفرینس کیلئے کمپوٹیشنل پاور کی ضرورت ہوتی ہے۔ "K3 درخواستیں موجودہ کمپوٹیشنل کلسٹر کی حد تک پہنچ جانے" کی صورت میں، کیمی بھی "ڈوباؤ" کی طرح پریشانی کا شکار ہو گیا: C-ڈھانچے کے صارفین زیادہ ہوں تو آمدنی پر اثر نہیں پڑتا، لیکن GPU برداشت نہیں کر سکتا۔
کے 3 کو مہینے کے اندھیرے کا پہلا 3 ٹریلین پیرامیٹر MoE ماڈل ہے، جس کا کل پیرامیٹر سائز 2.8 ٹریلین ہے۔ عام سمجھ کے مطابق، اس سائز کا ماڈل ہر آؤٹ پٹ پر کیلکولیشن کی طاقت کو اسی طرح استعمال کرتا ہے۔ لیکن اس کی منفرد مرکزی ساخت کے ساتھ، ہواوی کی چپ صنعت میں پیش کردہ "ٹاؤ قانون" کا اثر حاصل ہوتا ہے۔
اس ڈیزائن کو ایک سپر انجن بھی سمجھا جاتا ہے جس نے تین اہم ٹیکنالوجیز کو لاگو کیا: KDA (Kimi Delta Attention) مکسڈ لینئر ایٹنشن، ایٹنشن ریزیڈوئلز، اور اعلیٰ اسپارس MoE، جس سے ہر ایک یونٹ کمپوٹیشنل پاور کو ماڈل کے اثرات میں تبدیل کرنے کی کارکردگی کو بہترین حد تک پہنچایا گیا ہے۔
طویل عرصے سے، چپ صنعت نے مور کا قانون پر انحصار کیا ہے، جس میں ٹرانزسٹر کے سائز کو چھوٹا کرکے صلاحیت بڑھائی جاتی ہے۔ لیکن جب اعلیٰ پروسیس کی حدود فزیکل حد تک پہنچ گئیں اور لاگت میں تیزی سے اضافہ ہوا، تو صرف ہارڈویئر کو جمع کرنے کا طریقہ بھی ایک ناکامی کے مرحلے میں پہنچ گیا۔
ہواوی نے اس سال "ٹاؤ لیو کا قانون" پیش کیا، جو "جگہ کا مختصر کرنا" کے روایتی خیال سے باہر نکل کر "وقت کا مختصر کرنا" کی طرف مڑ گیا: منطقی طور پر فولڈ کرنا، تین ڈی ڈھیر لگانا، اور پورے لینک کی ساخت کو بہتر بنانے کے ذریعے سگنل ٹرانسمیشن کی تاخیر کو کم کرنا اور ڈیٹا کی بے ضرورت نقل و حرکت کو کم کرنا، جس سے بالغ تکنیک پر اعلیٰ تکنیک کے برابر انرجی کارکردگی میں اضافہ ہوا۔
اس کا مرکزی طریقہ کار یہ ہے: ہارڈویئر کی پابندیوں یا لاگت کے محدود مسائل کے تحت، سسٹم لیول آرکیٹیکچر کے انویشن سے پرفارمنس میں کھچڑی لانا۔
میرے خیال میں، K3 کا استعمال کیا گیا KDA مکسڈ لینیئر ایٹنشن میکانزم، AI کے شعبے میں "ٹاؤ لیو کا اصول" کا عملی تقاضا ہے۔
یاد رکھیں کہ ٹرانسفارمر آرکیٹیکچر کو توجہ کے میکنزم پر سب سے زیادہ کمپیوٹیشنل پاور کی ضرورت ہوتی ہے۔ معیاری توجہ، ترتیب کی لمبائی کے ساتھ مربع کے طور پر بڑھتی ہے، اور لاکھوں کے سیکوئنس کے کاموں میں، زیادہ تر کمپیوٹیشنل پاور لمبی ترتیب کے توجہ میٹرکس کو برقرار رکھنے پر خرچ ہوتی ہے۔ KDA میکنزم توجہ کے زیادہ تر لیئرز کی کمپلیکسٹی کو مربع سے لینئر تک کم کر دیتا ہے۔
ماہ کے اندھیرے نے پہلے جاری کردہ ٹیکنیکل رپورٹ کے مطابق، KDA اور MLA کے مکس پروپورشن کو تجرباتی ماڈل پر استعمال کرنے سے KV کیش کا استعمال تکریباً 75% تک کم ہو گیا، اور 100 لاکھ کنٹیکس لمبائی کے تحت ڈیکوڈنگ ٹھروٹل 6 گنا بڑھ گئی۔ توجہ کے ریزیڈو اور اعلیٰ اسپارس MoE ٹیکنالوجی کے ساتھ ملا کر، ٹریننگ کی کارکردگی تقریباً 25% بڑھ گئی، جبکہ اضافی لاگت 2% سے کم ہے۔
یہ "ماڈل کی پیداواری کارکردگی" کا دوبارہ ڈیزائن ہے۔ اگر سلیکون ویلی کی معاصر Transformer راہ گاڑیوں کی طرح "بڑی طاقت سے معجزہ" ہے، تو KDA زیادہ تر "حرارتی کارکردگی کی انتہا" کی طرف جانے والی ہائبرڈ انجن کی طرح ہے۔
سیمی اینالیسس کی رپورٹ کے مطابق، KDA نے استدلال کی رفتار 300% تک بڑھا دی ہے، جبکہ لمبے سیاق و سباق کے معاملے میں ٹرانس فارمر کی کارکردگی کے قریب رہی ہے۔ اس کا مطلب ہے کہ ایک جیسے کمپوٹیشنل وسائل کے استعمال کے ساتھ، K3 زیادہ موثر ذہانت پیدا کر سکتا ہے۔
ڈویلپر کمیونٹی کے عملی ٹیسٹ ریکارڈز کے مطابق، K3 لمبے پروسیس والے ایجنٹ کاموں اور کوڈ جنریشن میں اچھی کارکردگی دکھاتا ہے اور بین الاقوامی ٹاپ ماڈلز کے ساتھ مقابلہ کرنے کی صلاحیت رکھتا ہے۔
بنیادی طور پر، K3 اب بھی اسکیلنگ لاء کو فولو کرتا ہے، لیکن یہ خرد بھرے الگورتھمز کی بربادی کو ختم کرتا ہے۔ جب سلیکون ویلی کی AI کمپنیاں اب بھی چپس جمع کر رہی ہیں اور کمپوٹیشنل پاور کو بڑھا رہی ہیں، تو Kimi نے الگورتھم کے لینک کو دوبارہ ڈیزائن کرکے اور کمپوٹیشنل ریڈونڈنسی کو کم کرکے، محدود کمپوٹیشنل پاور کے تحت، پرفارمنس اور کارکردگی کے درمیان توازن قائم کیا ہے، اور "ہر واط پر ذہنی پیداوار" کو زیادہ سے زیادہ بنانے والے راستے پر چل پڑا ہے۔
یہ وول سٹریٹ کے مشاہدہ کرنے والوں اور سرمایہ کاروں کے لیے حیران کن تھا، جنہوں نے ڈیپ سیک کی طرح ڈھونڈتے ہوئے دوبارہ سوال اٹھایا کہ سلیکون ویلی میں AI میں کئی ارب ڈالر کے سرمایہ کاری سے مناسب ریٹرن ملے گا یا نہیں، اور امریکہ کا AI میں قیادت کا فرق کم ہو رہا ہے یا نہیں۔
اسی دوران، کاروباری صارفین اور ڈیولپرز بھی AI استعمال کی لاگت پر توجہ دینا شروع کر چکے ہیں۔ کچھ ڈیولپرز نے “مودل راؤٹنگ” (Model Routing) سروسز کا استعمال شروع کر دیا ہے، جو مختلف کاموں کے لیے سب سے کم لاگت اور سب سے زیادہ کارآمد AI ماڈلز کو خودکار طور پر منتخب کرتی ہیں، جن میں کیمی سمیت چینی ماڈلز بھی شامل ہیں۔
یانگ زھی لین نے ہائی جمپ کیا
واپس دیکھنے پر، کیمی کی کمپوٹنگ پاور کا کام کرنا ایک ٹیکنیکل کامیابی کا مثبت نتیجہ تھا: ماڈل کی کارکردگی میں اضافہ سے ہر استعمال کی لاگت کم ہو گئی، جس نے مجموعی مانگ میں تیزی سے اضافہ کیا۔
یہ قابل ذکر ہے کہ 11 جولائی کو، زھی پو کے بانی تانگ جیے نے "ٹچ ہائی مو گاؤ پلان" کا اعلان کیا، جس میں انہوں نے صاف طور پر کہا کہ "اگر ہم چوٹی تک نہیں پہنچے، تو یہ ناکامی ہے"، اور انہوں نے مستقبل کے دو سالوں میں مختصر مدتی اطلاقات سے آمدنی حاصل کرنے کی بجائے AGI کے چار مرکزی شعبوں پر توجہ مرکوز کرنے کا اعلان کیا، اور اربوں کے سطح کے وسائل کو مکینیکل ایکسپلینیبیلٹی ٹیکنالوجی پر لگانے کا منصوبہ بنایا۔
اگر کہا جائے کہ زھی پو کا "�چائی تک پہنچنا" لسٹنگ کے بعد کا ایک مکمل جھوٹ ہے۔ اس کا مقصد تکنیکی سرحدوں تک پہنچ کر "دنیا کی پہلی بڑی ماڈل کمپنی" کی کہانی کو مضبوط بنانا اور حقیقی فکر کو کم کرنا ہے۔
میں نے یانگ زھی لین کے فیصلوں میں کیمی کے تین ابعاد میں “اونچائی تک پہنچنے” کو دیکھا ہے:
اول یہ کہ کمپیوٹنگ پاور کو زیادہ سے زیادہ استعمال کیا جائے، اور ٹریفک کے سوچ کو قیمت کی سوچ سے بدل دیا جائے۔ علیحدہ معلومات کے مطابق، کیمی کی API کاروبار کا حصة اب 70 فیصد سے زیادہ ہو چکا ہے، جو پہلے C-ٹرم سبسکرپشن ماڈل سے بہت مختلف ہے۔ پرانے صارفین کو برقرار رکھنا اور نئے صارفین کو مسترد کرنا، حقیقت میں محدود کمپیوٹنگ پاور کو اعلیٰ قیمت والے مناظر کی طرف مائل کرتا ہے، تاکہ B-ٹرم کاروبار جو اب آمدنی کا اہم ستون ہے، اس کے حصے کو C-ٹرم ٹریفک نہ دبانے دیا جائے۔
اس کی قیمت واضح ہے۔ مثلاً، "موجودہ صارفین کو ترجیح دینا" کا عملی معیار شفاف نہیں ہے، کون سی درخواستوں کو ترجیح دی جاتی ہے اور کون سی کم اہمیت دی جاتی ہے، اگر ان کا انتظام غلط ہوا تو صارفین کے اعتماد کو کم کر دے گا۔
لمستقبل طویل المدى، کیمی کو ٹیکنالوجی کے ستارے سے ایک بالغ AI لیڈر کمپنی میں تبدیل ہونے کے لیے لچکدار کمپوٹنگ پول، گریڈڈ ریسپانس میکنزم، اور ڈائنامک سکیڈولنگ کابیلیٹی جیسی بنیادی ڈھانچہ کو مضبوط بنانا ہوگا۔
دوسرا، قیمت کا اضافہ، کیمی ایک سستی بفے سے قیمتی سطحوں تک کے دباؤ ٹیسٹ کر رہا ہے۔ اعلان میں ذکر کیا گیا “کیمی کے بنیادی اور کوڈ اثاثوں کو الگ کرنا” نہ صرف کمپوٹیشنل طاقت کی کمی کا موقتی حل ہے، بلکہ اس کی قیمت گذاری کے نظام کے دوبارہ تعمیر کا شروعاتی نشان بھی ہو سکتا ہے۔
گزشتہ زمانے میں، چاہے صارف کوڈ لکھ رہا ہو، معلومات چیک کر رہا ہو یا عام بات چیت کر رہا ہو، سب کو ایک جیسی فیس ادا کرنی پڑتی تھی اور ایک جیسی کمپوٹیشنل طاقت استعمال ہوتی تھی۔ جب زیادہ کمپوٹیشنل طاقت کھانے والے کوڈ صارفین کا تناسب بڑھا، تو اس ماڈل کا نتیجہ یہ ہوا کہ ساختی ناہماهنگی پیدا ہوئی۔
کیمی اس موقع کا استعمال کرتے ہوئے ممبر شپ فوائد کو تقسیم کر رہا ہے، اور استعمال کے منظر کے مطابق دوبارہ قیمتیں طے کر رہا ہے: ہلکے صارفین بنیادی خدمات کا لطف اٹھاتے ہیں، جبکہ زیادہ استعمال کرنے والے صارفین اعلیٰ قیمت والی صلاحیتوں کے لیے اضافی ادائیگی کرتے ہیں۔
یہ اقدار کے بنیاد پر صارفین کی درجہ بندی کے ذریعے ماڈل کے مصنوعات کی قیمت کا تعین کرنے کی کوشش ہے۔ اب تک، K3 کی شرح ہر ملین ٹوکن کے لیے 2.3 امریکی ڈالر تک پہنچ چکی ہے، جو بیرون ملک کے بہترین ماڈلز سے کم ہے لیکن گھریلو ماڈلز کے لیے نیا ریکارڈ ہے۔
شاید کیمی بھی سستے ماڈل سے الگ ہونا چاہتا ہے اور ایک سمجھ دینا چاہتا ہے کہ اعلیٰ کارکردگی والے ماڈلز قیمت ڈیٹ کرنے کی صلاحیت رکھتے ہیں۔ اگلے مرحلے میں، بڑے ماڈلز کا مقابلہ “پیرامیٹرز کی تعداد” سے “بنیادی ڈھانچہ” اور “لاگت کی قیمت ڈیٹنگ” پر منتقل ہو جائے گا۔
یہ مرحلہ، ٹاپ لسٹ پر پہنچنے سے مشکل ہے اور تجارتی جوہر کے قریب تر ہے۔
تیسری بات، عہدہ کی بلندی، کیمی کا زمینی متغیر سے قیمت کے انکار کے نقطہ تک کا تبدیلی۔
K3 کے جاری ہونے کے فوراً بعد عالمی سطح پر توجہ حاصل ہوئی۔ مستقل AI ماڈل جائزہ ادارہ Artificial Analysis کی جانب سے جاری کیے گئے نئے "智能指数 (Intelligence Index)" میں، اس کا مجموعی اسکور 57 ہے، جو عالمی سطح پر تیسرے نمبر پر ہے، جو Claude Fable 5 (60 اسکور) اور GPT-5.6 Sol (59 اسکور) کے بعد آتا ہے، اور Claude Opus 4.8 (56 اسکور) سے آگے ہے۔
یہ کامیابی نے صنعت کے اس معاہدے کو بھی توڑ دیا کہ "اوپن سورس، بند سورس سے نصف نسل پیچھے رہتا ہے۔"
اسی طرح، K3 کا اثر تقنی دائرے سے باہر نکل گیا ہے۔ امریکی ٹیکنالوجی سرمایہ کاری ادارے اسے AI کے ترقی کا “موڑ” سمجھتے ہیں اور سمجھتے ہیں کہ اعلیٰ معیار کے اوپن سورس ماڈلز صلاحیتوں کے فیلٹر ہونے میں تیزی لا رہے ہیں؛ کیلیفورنیا یونیورسٹی، برکلی کے کمپیوٹر سائنس پروفیسر کا کہنا ہے کہ K3 نے چین کے اوپن سورس ماڈلز اور امریکی جدید ماڈلز کے درمیان فرق کو صرف 2 سے 3 ماہ تک کم کر دیا ہے۔
کاروباری بازار کی 반응 بھی شدید تھی، K3 کے پہلے ٹریڈنگ دن پر نوڈیا کی کل مارکیٹ ویلیو میں تقریباً 1111 ارب امریکی ڈالر کا کمی آیا؛ جے پی مورگن کے اسٹریٹجسٹ نے رپورٹ میں اسے براہ راست "DeepSeek 2.0" کہا۔
یہ تیزی ہی قیمت کے منطق کو بدلنے والا چیز ہے۔
اس کے علاوہ، مہینے کے اندھیرے پہلو کی سالانہ آمدنی (ARR) جون تک تقریباً 3 ارب ڈالر ہو چکی ہے، overseas نمو 400% ہے، اور قیمت میں 60% اضافے کے باوجود آمدنی میں اضافہ ہوا، یہ تینوں ڈیٹا سیٹس مل کر ثابت کرتے ہیں کہ Kimi کا "اوپن سورس + کارکردگی" ماڈل قابلِ توسیع منافع کما سکتا ہے۔
اس کے علاوہ، اطلاعات کے مطابق، مہینے کا اندھیرا ہانگ کانگ میں جلد سے جلد چھ ماہ کے اندر لسٹنگ کے لیے تلاش کر رہا ہے، جس کی قیمت چھ ماہ میں 43 ارب ڈالر سے بڑھ کر 315 ارب ڈالر ہو گئی، جس میں 7 گنا سے زیادہ اضافہ ہوا۔
یہ سب کاروباری بازاروں کی طرف سے سیلیکون ویلی کی غیر معمولی راہ کو “حقوق کی تصدیق” دینے کا ثبوت ہیں۔ جب وہ “واضح واحد اقتصادی ماڈل کے ساتھ SOTA” پر ڈال بٹھاتے ہیں، تو یہ بھی ظاہر کرتا ہے کہ Kimi کے پاس اپنا الگ اقدار کا منطق ہے، اور اب اسے اپنی قیمت ثابت کرنے کے لیے OpenAI یا Anthropic کے ساتھ موازنہ نہیں کرنا پڑتا۔
ماہ کا اندھیرا پہلو، تصویر: ویب پر دستیاب
لیکن K3 کو AGI تک پہنچنے کے لیے اب بھی بہت دور ہے۔ مثلاً، اسکور کے لحاظ سے، ہاں، K3 صرف Fable 5 سے 3 اعداد کم ہے، لیکن پیچھے اب بھی بڑا فرق ہے۔
اس کے علاوہ، کیمی نے ٹیکنیکل رپورٹ میں دو ڈیپلویمنٹ لیول کی کمیوں کو بھی تسلیم کیا ہے: ایک تو K3 کو تربیت کے دوران مکمل سوچ کی تاریخ (thinking history) محفوظ رکھا گیا ہے، اگر کال کرنے والے پچھلے استدلال کے عمل کو درست طریقے سے واپس نہ بھیجیں یا سیشن کے دوران کسی اور ماڈل سے K3 پر منتقل ہو جائیں، تو پیداوار کی معیار میں واضح طور پر کمی آ جائے گی؛
دوسرا، جب K3 کو کام کی وضاحت نہیں ہوتی، تو وہ "بہت زیادہ فعال" ہو جاتا ہے اور صارف کے لیے فیصلے کرنے کی ترجیح دیتا ہے۔ اس "خود سے فیصلہ کرنے" کا انداز، جس میں درست انجام دینے کی ضرورت ہوتی ہے، ایسے انجینئرنگ عمل میں سلسلہ وار غلطیوں کا سبب بن سکتا ہے۔
ایک اور نظرانداز کیا جانے والا لیکن بہت اہم مسئلہ: ہالوسینیشن۔ Artificial Analysis نے جانچ میں خاص طور پر اشارہ کیا کہ K3 کی ہالوسینیشن کی شرح پچھلی نسل K2.6 کے مقابلے میں بڑھ گئی ہے۔
کچھ حد تک، K3 کی چمک اور پوشیدہ خطرات، صنعت کے مجموعی حسابی طاقت کی فراہمی اور مانگ کے عدم توازن کا ایک عکس ہیں، اور چین کے AI صنعت کی مشترکہ تکلیف ہیں جو حسابی طاقت کی کمی، تجارتی طور پر بند نہ ہونے والے حل، اور صارفین کی زیادہ توقعات کے بوجھ کے تحت ہیں۔
ہر بار ان AI فرماں کا بوجھ یا "میلٹ ڈاؤن"، چینی AI کے "بلندی" کے لیے پار کی جانے والی رکاوٹ ہے۔ یقینی بات یہ ہے کہ ایک نیا مقابلہ کا دور شروع ہو چکا ہے، جہاں بڑے ماڈلز صرف صلاحیتوں کے مقابلے سے آگے بڑھ کر حسابی طاقت کے مقابلے پر گھوم رہے ہیں۔
جو لوگ الگورتھم، کمپوٹیشنل ریسرچ اور دیگر بنیادی ڈھانچے پر فائق آ جائیں گے، وہی آخر میں جیتیں گے اور اگلی نسل کی AI کمپنیوں کے لیے زندہ رہنے کا معیار طے کریں گے۔
حوالہ جات:
الیف بی، "K3 کا 48 گھنٹے"
جِنْدُو، "کیمی کی وجہ سے"
یہ مضمون ویچن گروپ "ٹانگ چن ٹونگ شی" سے ہے، مصنف: ٹانگ چن، 36 کری کی اجازت سے شائع کیا گیا۔