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नए मॉडल 2026-08-10

मेटा का नया मॉडल इतना छोटा है कि आपकी अपनी मशीन पर रह सके — और यह सुपरइंटेलिजेंस लैब्स का पहला खुला मॉडल है

मेटा का नया मॉडल इतना छोटा है कि आपकी अपनी मशीन पर रह सके — और यह सुपरइंटेलिजेंस लैब्स का पहला खुला मॉडल है

मेटा ने सोमवार को Muse Glimmer जारी किया: 30 अरब पैरामीटर वाला एक मॉडल, जो लोगों के पास पहले से मौजूद हार्डवेयर पर स्थानीय एजेंट चलाने के लिए बनाया गया है, और उदार Apache 2.0 लाइसेंस के साथ आता है। यह मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स नहीं, बल्कि एक समर्पित दृष्टि एन्कोडर वाला सघन मॉडल है, जिसे कहीं बड़े Muse Spark से आसुत किया गया है, और इसका संदर्भ विंडो 1,31,000 टोकन का है। पूर्ण परिशुद्धता पर इसे 55 GB से अधिक मेमोरी चाहिए; चार बिट में संपीड़ित करने पर यह 24 GB के उपभोक्ता ग्राफ़िक्स कार्ड में समा जाता है। मेटा का कहना है कि RTX 5090 पर सट्टा डिकोडिंग के साथ यह प्रति सेकंड लगभग 233 टोकन देता है, जो बिना त्वरण के लगभग तीन गुना है। प्रकाशित अंक इस आकार वर्ग के लिए मज़बूत हैं: AIME 2026 में 94.7%, GPQA Diamond में 83.5, SWE-Bench Verified में 76.0। एजेंट-विशिष्ट परीक्षणों में अंतर और बड़ा है: MCP Atlas में 75.5, जबकि गूगल के Gemma4-31B के 54.2 और Qwen3.6-27B के 62.5। पर यह हर जगह आगे नहीं है। Qwen3.6-27B अब भी SWE-Bench Verified में 77.2 के साथ थोड़ा आगे है, और OSWorld-Verified तथा TerminalBench 2.1 में भी इससे बेहतर है। ऑडियो इनपुट और आउटपुट समर्थित नहीं हैं, और मेटा का अपना मॉडल कार्ड कहता है कि 18 वर्ष से कम आयु के लोग इसे न इस्तेमाल करें।

यह क्यों मायने रखता हैयहाँ एक साथ दो चीज़ें हुईं। पहली तकनीकी है: औज़ार के उपयोग और बहु-चरणीय कामों में इस स्तर पर अंक लाने वाला मॉडल अब एक अकेले गेमिंग GPU पर, ऑफ़लाइन, प्रति-टोकन बिल के बिना और कमरे से कोई डेटा बाहर गए बिना चलता है। इससे बदलता है कि एजेंट कौन बना सकता है — एक स्कूल, एक क्लिनिक, एक वर्कस्टेशन वाली छोटी कंपनी — और यह भी बदलता है कि एजेंट किन चीज़ों को छू सकता है, क्योंकि कुछ भी किसी को अपलोड करने की ज़रूरत नहीं। दूसरी राजनीतिक है। यह मेटा सुपरइंटेलिजेंस लैब्स का पहला खुला मॉडल है, और मार्क ज़करबर्ग ने इस मौके का इस्तेमाल OpenAI और Anthropic पर अपने सर्वश्रेष्ठ सिस्टम बंद रखने का हमला करने, और वाशिंगटन पर उन प्रशिक्षण-डेटा नियमों को ढीला करने का दबाव डालने के लिए किया जिन्हें वे अमेरिकी प्रयोगशालाओं के पिछड़ने का कारण बताते हैं। इस दलील में इस समय दम है, और वजह असहज करने वाली है: पिछले साल के अग्रणी खुले-भार मॉडल ज़्यादातर चीन से आए — Kimi K3, Qwen3.8-Max, DeepSeek V4-Flash — जबकि अमेरिका के शीर्ष सिस्टम बंद रहे। मेटा दाँव लगा रहा है कि वह अमेरिकी अपवाद बन सकता है, और यह साबित करने के लिए उसने उपलब्ध सबसे उदार लाइसेंस चुना है।
#कोडिंग#AI एजेंट

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