कुछ दिन पहले, Xiaohongshu ने विदेश में अपना बड़ा मॉडल - dots3-note preview - पेश किया। यह मॉडल 280 बिलियन कुल पैरामीटर और 16 बिलियन सक्रिय पैरामीटर वाला एक MoE आर्किटेक्चर है। यह 512K आकार की कॉन्टेक्स्ट विंडो का समर्थन करता है और पाठ, छवि और आवाज को कवर करने वाली मल्टीमॉडल समझ प्रदान करता है। यह मॉडल dots3 श्रृंखला का हिस्सा है, जिसके पिछले कार्यों को IMO 2026 में उच्चतम अंक प्राप्त हुए थे, और भविष्य में jazz और aria संस्करणों की योजना है।
उसी दिन, Huawei Ascend ने इस मॉडल के अनुकूलन की घोषणा की। यह उल्लेखनीय है कि Xiaohongshu, जिसके 300 मिलियन से अधिक मासिक उपयोगकर्ता हैं, ने मौलिक मॉडलों के क्षेत्र में अपनी क्षमताओं का सार्वजनिक रूप से प्रदर्शन किया है। यह प्लेटफॉर्म के भीतर एआई के उपयोग में बदलाव का संकेत हो सकता है: यह खोज और सिफारिशों के कार्य से हटकर पूरे उत्पाद का समर्थन करने वाले एक मूलभूत तत्व में बदल सकता है।
डिजिटल दुनिया के उपकरण के रूप में बड़े मॉडलों पर विचार करते हुए, यह स्पष्ट होता है कि मॉडल ही सामग्री निर्माण, खोज और सिफारिशों जैसी उच्च-स्तरीय सुविधाओं के पुनरावृत्तियों की सटीकता और गति को निर्धारित करता है। एक पर्याप्त बड़े प्लेटफॉर्म के लिए बाहरी मॉडलों पर दीर्घकालिक निर्भरता एक अस्थिर विकल्प प्रतीत होती है। सार्वजनिक मूल्यांकन के अनुसार, dots3-note preview तर्क, एजेंट और मल्टीमोडैलिटी कार्यों में प्रतिस्पर्धी परिणाम दिखाता है, जो ARC-AGI-3 और सहायक कार्यों में कुछ बड़े मॉडलों से बेहतर है, हालांकि टर्मिनल संचालन और जटिल प्रोग्रामिंग के संदर्भ में उन्नत समाधानों से पीछे है। यह क्षमताओं का एक मॉड्यूल जैसा दिखता है जिसे पहले से लागू किया जा सकता है, लेकिन यह इस बात पर निर्भर करेगा कि कौन इसे वास्तविक उत्पादों में एकीकृत कर सकता है, सस्ता और स्थिर उपयोग सुनिश्चित कर सकता है, और विशिष्ट परिदृश्यों में पुनरावृति कर सकता है।
Xiaohongshu ने Apache 2.0 लाइसेंस चुना और Hugging Face और GitHub प्लेटफॉर्म पर मॉडल जारी किया। ओपन सोर्स कोड सीधा लाभ लाता है, क्योंकि नए मॉडल को परीक्षण, प्रतिक्रिया और पारिस्थितिकी तंत्र समर्थन की आवश्यकता होती है; शून्य दिन पर Huawei Ascend का अनुकूलन इस पारिस्थितिकी तंत्र की गति का एक उदाहरण है। इसके अलावा, यह तकनीकी समुदाय को एक सार्वजनिक घोषणा है कि Xiaohongshu केवल एआई लागू नहीं कर रहा है, बल्कि मूलभूत क्षमताओं के निर्माण में भी भाग ले रहा है।
रिलीज़ में दो बेंचमार्क परीक्षण शामिल हैं: एक बहु-चरणीय खोज का परीक्षण करता है, और दूसरा चरणों के बीच कार्यों के निष्पादन पर केंद्रित है, जो वास्तविक जीवन में खोज और सेवाओं की तलाश का संकेत देता है - वह क्षेत्र जहां प्लेटफॉर्म शायद अलग दिख सकता है।
अक्सर यह सवाल पूछा जाता है कि कंटेंट प्लेटफॉर्म जो इतनी शक्तिशाली तृतीय-पक्ष मॉडलों तक पहुंच रखता है, उसे अपने स्वयं के अनुसंधान में महत्वपूर्ण निवेश क्यों करना चाहिए। छोटी टीमों के लिए एपीआई का उपयोग करना पर्याप्त है, लेकिन सैकड़ों मिलियन उपयोगकर्ताओं और लगातार खोज प्रश्नों वाले प्लेटफॉर्म के लिए, जैसे ही मॉडल की क्षमताएं मुख्य श्रृंखला का हिस्सा बन जाती हैं, बाहरी विक्रेताओं पर निर्भरता लागत और मूल्य अस्थिरता दोनों के दृष्टिकोण से जटिल हो जाती है। इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि सामान्य मॉडल Xiaohongshu के संदर्भ में रेस्तरां खोजना, यात्रा की योजना बनाना या सजावट में त्रुटियों से बचना जैसे कार्यों के वास्तविक अर्थ को नहीं समझ सकते हैं; जीवन के निर्णय केवल जानकारी की खोज नहीं होते हैं, और प्लेटफॉर्म के एआई को ऐसे मॉडल की आवश्यकता होती है जो इन प्रासंगिक रूप से समृद्ध और बदलते जरूरतों को समझ सकें। जब एआई उत्पाद के मुख्य उपयोगकर्ता अनुभव को प्रभावित करता है, तो मॉडल एक बुनियादी ढांचे में बदल जाता है, ठीक वैसे ही जैसे ByteDance के पास Doubao है, Tencent के पास Hunyuan है, Alibaba के पास Tongyi है, और Baidu के पास ERNIE है।