पिछले मंगलवार (20) को, DeepSeek ने DeepInfer का कोड सार्वजनिक किया, जो उसके आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) मॉडल चलाने के लिए डिज़ाइन किया गया एक सॉफ्टवेयर है। इस टूल को प्रोसेसिंग की दक्षता में सुधार करने और प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने के लिए आवश्यक समय को कम करने के उद्देश्य से बनाया गया था।
कोड जारी होने के साथ, डेवलपर्स और निगमों को कार्यक्रम के कामकाज का विश्लेषण करने और इसे विभिन्न परियोजनाओं में अनुकूलित करने की संभावना है, बशर्ते वे तकनीकी आवश्यकताओं और स्थापित उपयोग की शर्तों का पालन करें। DeepSeek के अनुसार, यह कदम ऊर्जा और कम्प्यूटेशनल संसाधनों की खपत को कम करने और AI मॉडल के संचालन को अधिक कुशल बनाने पर केंद्रित है। हालांकि, व्यावहारिक परिणाम उपयोग की स्थितियों और उपलब्ध बुनियादी ढांचे पर निर्भर करेंगे।
वर्तमान में, DeepInfer विशेष रूप से DeepSeek-V4.1-Flash मॉडल के साथ संगत है। हालांकि कोड खोलने से अन्य डेवलपर्स को तकनीक की जांच करने और उसका उपयोग करने की अनुमति मिलती है, यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि कंपनी की निष्पादन प्रणाली का पूरा हिस्सा सार्वजनिक नहीं किया गया है, क्योंकि बुनियादी ढांचे के कुछ घटक बंद बने हुए हैं।
ओलहार डिजिटल न्यूज़ कार्यक्रम में भाग लेते हुए, मशीन लर्निंग विशेषज्ञ रॉबर्ट 'पेना' स्पिनेली ने इस नई बात पर टिप्पणी की। शोधकर्ता ने AI मॉडल उपलब्ध कराने और उसे चलाने के लिए जिम्मेदार सॉफ्टवेयर जारी करने के बीच अंतर स्पष्ट किया। इस अंतर को समझाने के लिए, उन्होंने एक कार के उदाहरण का उपयोग किया।
पेना ने विस्तार से बताया कि केवल मॉडल साझा करना उसे प्रभावी ढंग से संचालित करने के लिए आवश्यक सभी उपकरण प्रदान करने के बराबर नहीं है। जबकि मॉडल प्रतिक्रियाओं के निर्माण का मार्गदर्शन करने वाले मापदंडों को वहन करता है, इन्फेरेंस सॉफ्टवेयर उन तंत्रों को समूहित करता है जो इसके कार्य करने में सक्षम बनाते हैं। इस कोड को खोलने से उन डेवलपर्स की मदद मिल सकती है जो अपने स्वयं के समाधान लागू करने की योजना बना रहे हैं।
विशेषज्ञ ने स्थिति की तुलना करते हुए कहा: 'पहले, वे केवल इंजन का ब्लूप्रिंट साझा करते थे, जो वास्तव में कृत्रिम बुद्धिमत्ता है। अब वे पूरी कार के संचालन को दे रहे हैं। सारा सॉफ्टवेयर और वह तंत्र जिससे वे कृत्रिम बुद्धिमत्ता चलाते हैं, जनता के लिए जारी किया गया है।'
यह तुलना दोनों तत्वों के बीच के अंतर को समझने में मदद करती है, लेकिन एक चेतावनी है: DeepInfer की उपलब्धता का मतलब यह नहीं है कि DeepSeek के बुनियादी ढांचे के सभी तत्व सुलभ हैं। फिर भी, कोड तक पहुंच प्रोग्रामर और शोधकर्ताओं को कंपनी द्वारा अपनाई गई निष्पादन पद्धतियों का अध्ययन करने और यह मूल्यांकन करने की अनुमति देती है कि उन्हें अन्य कार्यों में कैसे लागू किया जाए।
यह पहल DeepSeek की व्यावसायिक रणनीति को भी लाभ पहुंचा सकती है। अपनी तकनीक के हिस्से को साझा करके, कंपनी अन्य डेवलपर्स के लिए रास्ते खोलती है ताकि वे इसका उपयोग कर सकें, सुधारों में योगदान दे सकें और संगत एप्लिकेशन बना सकें। यह अपनाना एक अत्यधिक प्रतिस्पर्धी बाजार में उसकी तकनीक की पहुंच का विस्तार कर सकता है, जहां कई कंपनियां अधिक सुलभ और कुशल मॉडल प्रदान करने के लिए प्रतिस्पर्धा करती हैं।
पेना ने जोड़ा: 'DeepSeek एक ऐसा पारिस्थितिकी तंत्र बनाना चाहती है ताकि अधिक लोग और कंपनियां उनके उत्पादों का उपयोग करें।' उन्होंने आगे कहा: 'पूरी संरचना को कैसे स्थापित किया जाए, यह दिखाकर, यह जनता को अधिक महंगे भुगतान किए गए प्लेटफार्मों को छोड़ने के लिए प्रोत्साहित करता है। यह एक अत्यंत प्रतिस्पर्धी क्षेत्र में खुद को स्थापित करने का एक सुसंगत तरीका है।'
DeepInfer का जारी होना इस बात पर जोर देता है कि AI के क्षेत्र में प्रतिस्पर्धा केवल प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने की क्षमता तक ही सीमित नहीं है, बल्कि उन्हें निष्पादित करने के लिए आवश्यक दक्षता तक भी सीमित है। अपनी तकनीक के हिस्से को साझा करके, DeepSeek सॉफ्टवेयर के उपयोग के विकल्पों को बढ़ाती है और क्षेत्र में अपनी स्थिति मजबूत करती है। इस उपाय का प्रभाव, अन्य कारकों के अलावा, विभिन्न वातावरणों में प्राप्त प्रदर्शन और डेवलपर्स और कंपनियों की भागीदारी पर निर्भर करेगा।
