रॉक मैट्रिक्स ने एजरॉक-4बी प्रस्तुत किया, जिसमें KV कैश फिक्स्ड है, जिससे Qwen3.5-4B की मेमोरी खपत में काफी कमी आई है

चेंगक्सिन मेमोरी टेक्नोलॉजीज (CXMT) ने इस दावे पर जवाब दिया कि 4F² DRAM सेल लेआउट वास्तविक घनत्व वृद्धि प्रदान नहीं करता है। CXMT द्वारा 31 अक्टूबर को निवेशकों के लिए प्रकाशित रिपोर्ट के अनुसार, कंपनी का अगला तकनीकी प्लेटफॉर्म, जो छठे पीढ़ी का है, 4F² आर्किटेक्चर पर आधारित है और इंजीनियरिंग नमूनों द्वारा पहले ही जांचा जा चुका है। 4F² पर आधारित पहले उत्पाद चालू वर्ष के अंत तक ग्राहकों को उपलब्ध होंगे, जिसके बाद ग्राहकों के सत्यापन और बाजार की मांग पर निर्भर करते हुए बड़े पैमाने पर उत्पादन होगा।

मुख्य विवाद DRAM में बिट घनत्व को सीमित करने वाले कारकों से संबंधित था। माइक्रोन के अध्यक्ष और प्रौद्योगिकी और उत्पाद निदेशक, स्कॉट डीबूर ने 21 अक्टूबर को कंपनी के वेबिनार में कहा कि माइक्रोन 6F² पथ विकसित करना जारी रखेगा और 3D DRAM पर ध्यान केंद्रित करेगा। उन्होंने उल्लेख किया कि कंपनी ने 4F² का अध्ययन बीस वर्षों से अधिक समय तक किया है, लेकिन स्केलिंग का कोई व्यवहार्य रास्ता नहीं पाया, और 4F² पर चर्चा के कुछ पहलुओं को 'धुएं का पर्दा' बताया। डीबोर के अनुसार, घनत्व की सैद्धांतिक सीमा कैपेसिटर के आकार और रिक्ति द्वारा निर्धारित होती है, न कि ट्रांजिस्टर की व्यवस्था के तरीके द्वारा।

CXMT ने भौतिक सिद्धांतों को चुनौती नहीं दी, हालांकि उन्होंने बिट घनत्व में वृद्धि को एक जटिल प्रणालीगत समस्या बताया, जहां वर्ड लाइन्स, बिट लाइन्स और कैपेसिटर संरचनाएं स्थान के लिए प्रतिस्पर्धा करती हैं। कंपनी ने जोर देकर कहा कि किसी दिए गए नोड के लिए प्रत्येक आर्किटेक्चर की अपनी लागत वक्र होता है, जो प्रक्रिया के एकीकरण की जटिलता, लिथोग्राफी चरणों की संख्या और थर्मल बजट द्वारा निर्धारित होता है। CXMT ने कहा कि विभिन्न दृष्टिकोणों के बीच चयन मेमोरी निर्माता के तकनीकी इतिहास, मौजूदा उत्पादन लाइनों की उपलब्धता, पेटेंट पोर्टफोलियो और लागत संरचना पर निर्भर करता है, और ऐसे निर्णयों को समझ और सम्मान मिलना चाहिए।

1 नवंबर के विश्लेषण के अनुसार, सैमसंग और एसके हाइनिक्स 4F² का विकास जारी रखे हुए हैं। सैमसंग ने ISSCC 2026 के हिस्से के रूप में 16 Gbit का 4F² प्रोटोटाइप प्रस्तुत किया, जो वर्टिकल चैनल ट्रांजिस्टर को वेफर-टू-वेफर हाइब्रिड कॉपर इंटरकनेक्ट के साथ जोड़ता है। कंपनी 10a, 10b और 10c नोड्स पर 4F² का उपयोग करने की योजना बना रही है, इससे पहले कि वह 10d नोड पर 3D DRAM पर जाए। सैमसंग के सेमीकंडक्टर तकनीकी निदेशक, सोन जे-ह्युक ने 12 अक्टूबर को बताया कि 4F² पर काम जारी है। एसके हाइनिक्स वर्टिकल गेट मार्ग का उपयोग करता है, जिससे बिट घनत्व में 20% से अधिक की वृद्धि होती है, और जुलाई में टेस्ट ऐरे पर रीड और राइट ऑपरेशन की जांच की, दिसंबर में IEDM में कैपेसिटर 4F² पर पेपर प्रस्तुत करने की योजना बना रहा है।

विश्लेषण के अनुसार, CXMT का संस्करण वर्टिकल सराउंडेड गेट (VSG) प्रकार का ट्रांजिस्टर उपयोग करता है। कंपनी का दावा है कि वह अपनी स्थापना के समय से 4F² पर काम कर रही है और इस तकनीक पर 300 से अधिक प्रकाशित पेटेंट परिवार रखती है। चूंकि 4F² लाइन की चौड़ाई को कम करने के बजाय सेल लेआउट को बदलकर घनत्व बढ़ाता है, यह DUV लिथोग्राफी के भीतर प्राप्त करने योग्य सीमाओं के भीतर क्षेत्रफल कारक को 6 से 4 तक कम करता है। CXMT ने बताया कि DDR5 RDIMM, जो 4F² को हाइब्रिड इंटरकनेक्शन के साथ जोड़ता है, वर्ष के अंत के आसपास उपलब्ध होगा। विश्लेषण चेतावनी देता है कि सर्वर मॉड्यूल में विश्वसनीयता की सख्त आवश्यकताएं होती हैं, इसलिए पहला संस्करण मुख्य रूप से तकनीक के परीक्षण के लिए होगा।

चीनी स्टार्टअप एपेक्स इंटेलिजेंस, जिसकी स्थापना जून 2026 में हुई थी, ने 28 अक्टूबर को अपना पहला मॉडल, Apex-35B-V1.0, पेश किया। इस मॉडल के वज़न हगिंग फेस प्लेटफॉर्म पर उपलब्ध हैं। यह मॉडल अलीबाबा के Qwen3.6-35B-A3B पर आधारित है और इसे कोडिंग कार्यों, एजेंट वर्कफ़्लो, सामान्य कार्यों, साथ ही आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, कम्प्यूटेशनल साइंस और रोबोटिक्स सिमुलेशन के क्षेत्र में अनुसंधान के लिए इंटरमीडिएट और अनुवर्ती प्रशिक्षण के माध्यम से अतिरिक्त रूप से परिष्कृत किया गया था।

कंपनी का मुख्य ध्यान मॉडल के आकार पर नहीं, बल्कि इसके निर्माण के तरीकों पर है। एपेक्स इंटेलिजेंस का दावा है कि इसकी स्वचालित अनुसंधान प्रणाली, जिसे एपेक्स रिसर्च नाम दिया गया है, ने प्रशिक्षण डेटा उत्पन्न करने, प्रयोग करने, प्रशिक्षण योजना विकसित करने और जीपीयू कोर और इन्फेरेंस सिस्टम को अनुकूलित करने में भाग लिया।

एक उदाहरण के रूप में, कंपनी ने एक ऐसी स्थिति का उल्लेख किया जब एपेक्स रिसर्च ने कम्प्यूटेशनल फ्लूइड डायनेमिक्स (CFD) कार्यों में मॉडल की कमजोरी का पता लगाया। सिस्टम ने मॉडल के तर्क में कमियों के कारणों का विश्लेषण किया, फिर नए प्रशिक्षण डेटा उत्पन्न और सत्यापित किए जो बाद के प्रशिक्षण में उपयोग किए गए। कंपनी के आंतरिक परीक्षण के अनुसार, इस चक्र ने मॉडल के CFD-Bench स्कोर को 32.1 अंकों तक बढ़ाने में मदद की। इसके अलावा, एपेक्स इंटेलिजेंस ने बताया कि एआई-संचालित अनुकूलन ने प्रशिक्षण थ्रूपुट को 45% से 60% तक बढ़ा दिया और डिकोडिंग को 1.6-1.8 गुना तेज कर दिया।

रिलीज़ के साथ प्रकाशित सभी बेंचमार्किंग परिणाम कंपनी के स्वयं के मूल्यांकन के परिणामस्वरूप प्राप्त किए गए हैं। इन आंकड़ों के आधार पर, एपेक्स इंटेलिजेंस का दावा है कि Apex-35B-V1.0 न केवल Qwen3.6-35B-A3B से, बल्कि रिकर्सिव सुपरइंटेलिजेंस के Flint से भी छह प्रस्तुत शोध बेंचमार्क में बेहतर प्रदर्शन करता है। यह मॉडल FrontierScience और PaperBench परीक्षणों पर GLM-5.3 से बेहतर प्रदर्शन करता है, मानव के लिए कठिन BioMysteryBench में DeepSeek-V4.1-Flash-1017 से बेहतर प्रदर्शन करता है, और तुलना किए गए मॉडलों में उच्चतम BFCL V4 स्कोर प्रदर्शित करता है।

दो रोबोटिक्स परीक्षणों, RoboRSI और Real2Sim में, मॉडल ने क्रमशः 44.5 और 21.55 का परिणाम दिखाया, जो बड़े मॉडल GLM-5.3-Flash (52.4 और 21.4) के प्रदर्शन के करीब है।

Real2Sim टेस्ट में मॉडल को एक तस्वीर के आधार पर एक कार्यात्मक भौतिक सिमुलेशन को पुनर्स्थापित करने की आवश्यकता होती है: वस्तुओं की पहचान करना, समान दृश्य और भौतिक विशेषताओं वाले सिमुलेशन संसाधनों का चयन करना और रोबोट की कार्रवाई का परीक्षण करने के लिए उनकी व्यवस्था को फिर से बनाना। RoboRSI मॉडल की दृश्य प्रतिक्रिया के आधार पर कोड लिखने और संशोधित करने के माध्यम से सिम्युलेटेड रोबोटों को नियंत्रित करने की क्षमता का मूल्यांकन करता है।

कंपनी की स्थापना Tsinghua विश्वविद्यालय के एआई कॉलेज के सहायक प्रोफेसर चेन यूनचियाओ ने की थी। उन्होंने इस काम को पुनरावृत्तीय आत्म-सुधार के रूप में वर्णित किया - एक ऐसी अवधारणा जिसमें एआई सिस्टम अपने उत्तराधिकारियों को बनाने में मदद करते हैं। Tencent Technology के साथ बातचीत में, उन्होंने उल्लेख किया कि एआई ने अनुसंधान निष्पादन में स्पष्ट प्रगति हासिल की है, लेकिन इसमें अभी भी 'अनुसंधान स्वाद' की कमी है, यानी यह निर्धारित करने की क्षमता कि किन समस्याओं पर काम करने लायक है।

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