MiniMax ने 16 एमपी इमेज जनरेशन और एडिटिंग के लिए ओपन-वेट्स मॉडल H3-Image जारी किया
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MiniMax ने 16 एमपी इमेज जनरेशन और एडिटिंग के लिए ओपन-वेट्स मॉडल H3-Image जारी किया

मिनीमैक्स कंपनी ने ओपन-वेट्स मॉडल मिनीमैक्स-एच3-इमेज पेश किया है। यह मॉडल टेक्स्ट से इमेज में रूपांतरण और इमेज एडिटिंग कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया है, और यह कंपनी के एच3 परिवार का हिस्सा है।

यह रिलीज़ 10 नवंबर की देर रात हुई, और वज़न हगिंग फेस प्लेटफॉर्म पर उपलब्ध हैं। मिनीमैक्स के बयान के अनुसार, यह मॉडल 1:1 पहलू अनुपात पर लगभग 16 मेगापिक्सल रिज़ॉल्यूशन वाली छवि को 10 सेकंड से भी कम समय में उत्पन्न करने में सक्षम है। कंपनी का दावा है कि यह इस रिज़ॉल्यूशन के लिए बाजार के औसत से लगभग पांच गुना तेज है।

मॉडल की विशेषताएं और क्षमताएं

मॉडल कार्ड के अनुसार, एक कंट्रोल फ़ाइल टेक्स्ट-टू-इमेज रूपांतरण और एक या अधिक संदर्भ छवियों को संपादित करने दोनों कार्य कर सकती है, जिसमें 16 ऐसे लिंक तक स्वीकार किए जा सकते हैं। डिफ्यूजन ट्रांसफार्मर में 33.1 बिलियन पैरामीटर हैं, यह एच3 आर्किटेक्चर का उपयोग करता है, लेकिन ऑडियो लेयर्स के बिना है, और इसे क्लासिफायर के बिना छह सैंपलिंग चरणों तक डिस्टिल्ड किया गया है। मॉडल का टेक्स्ट एन्कोडर एक अलग घटक है - मिनीमैक्स-एच3 टेक्स्ट एन्कोडर।

मिनीमैक्स इंगित करता है कि अपस्केलर का उपयोग किए बिना आउटपुट आयाम 6272x2688 तक पहुंच सकते हैं। BF16 प्रारूप में फ़ाइल का आकार 68.65 जीबी है, और प्रॉम्प्ट एक्सटेंशन के लिए अतिरिक्त मॉडल मिनीमैक्स-एच3-इमेज-पीई का आकार 17.9 जीबी है।

कंपनी का दावा है कि निर्देशों का पालन करना ओपन-सोर्स इमेज मॉडलों में सबसे मजबूत है, और यह विशिष्ट 'आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस' लुक से बचता है। ये बयान कंपनी के अपने दावे हैं, और मूल सामग्री में कोई स्वतंत्र तुलना नहीं थी।

मॉडल कार्ड स्थानीय परिनियोजन के लिए SGLang, vLLM-Omni, diffusers और ComfyUI का उपयोग करने की सलाह देता है, और NVIDIA और AMD त्वरक सूचीबद्ध करता है। मॉडल API और मिनीमैक्स ऐप्स के माध्यम से भी उपलब्ध है, और पहले सप्ताह के दौरान कंपनी 16 मेगापिक्सल या उससे अधिक रिज़ॉल्यूशन वाली इमेज एपीआई अनुरोधों पर 50% छूट की पेशकश करती है।

लाइसेंसिंग शर्तें

मॉडल पर लागू लाइसेंस का नाम मिनीमैक्स-एच3-इमेज कम्युनिटी लाइसेंस एग्रीमेंट है, और यह मानक ओपन-सोर्स लाइसेंस नहीं है। यह समझौता यूरोपीय संघ, यूनाइटेड किंगडम, दक्षिण कोरिया और संयुक्त राज्य अमेरिका को छोड़कर दुनिया भर में लागू होता है, और यह निर्धारित करता है कि इस क्षेत्र के बाहर उपयोग समझौते द्वारा अधिकृत नहीं है। इसके अलावा, यह उन उपयोगकर्ताओं से अलग लिखित अनुमति प्राप्त करने की मांग करता है जिनका वार्षिक राजस्व 1 मिलियन अमेरिकी डॉलर से अधिक है, या जो तीसरे पक्ष को होस्टिंग सेवाएं प्रदान करते हैं। वाणिज्यिक उत्पादों को अपने इंटरफ़ेस में 'मिनीमैक्स-एच3-इमेज' लेबल प्रदर्शित करने के लिए भी निर्देश दिया जाता है।

यह रिलीज़ एच3 मॉडल पर आधारित वीडियो और ऑडियो के लिए मिनीमैक्स के पिछले ओपन-वेट्स रिलीज़ के बाद आई है।

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Moonshot AI कंपनी ने अपने फ्लैगशिप मल्टीमॉडल मॉडल Kimi K3.1 Pro के वज़न को Hugging Face प्लेटफॉर्म पर प्रकाशित किया है, जिससे उपयोगकर्ताओं को मॉडल को स्वयं तैनात करने की अनुमति मिलती है।

यह मॉडल विशेषज्ञ मिश्रण (mixture-of-experts) आर्किटेक्चर पर बनाया गया है और इसमें कुल 2.8 ट्रिलियन पैरामीटर हैं, जबकि प्रत्येक आउटपुट पर लगभग 104 बिलियन पैरामीटर सक्रिय होते हैं। इसके अलावा, यह लगभग दस लाख टोकन की संदर्भ विंडो का समर्थन करता है।

K3.1 Pro संस्करण Kimi K3 मॉडल का विकास है, जिसमें कोडिंग, त्रि-आयामी ऑब्जेक्ट निर्माण, वित्तीय अनुसंधान और लंबे एजेंट कार्यों से संबंधित कार्यों के लिए उन्नत सुदृढीकरण शिक्षण विधियाँ जोड़ी गई हैं।

वज़न का जारी होना तब हुआ जब मॉडल Kimi सेवा के एप्लिकेशन और एपीआई के माध्यम से उपलब्ध हो गया था। यह भी घोषित किया गया कि Huawei ने vLLM Ascend और SGLang का उपयोग करके Atlas A3 और Ascend 950 सिस्टम के माध्यम से इन्फेरेंस समर्थन प्रदान किया है।

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Hy4 ग्राफ़ और दस्तावेज़ों का विश्लेषण करने, कई छवियों के आधार पर तर्क करने, और कमांड लाइन तथा ग्राफिकल इंटरफेस के उपकरणों को नियंत्रित करने में सक्षम है। प्रशिक्षण प्रक्रिया में Blender और CAD सॉफ़्टवेयर जैसे एप्लिकेशन शामिल हैं, साथ ही एक साथ कई प्रोग्रामों में काम करने की आवश्यकता वाले कार्य भी शामिल हैं।

मॉडल Hy4 में 770 बिलियन पैरामीटर हैं और यह Tencent के अपने उत्पादों के साथ-साथ OpenRouter सहित तृतीय-पक्ष प्लेटफार्मों के माध्यम से भी उपलब्ध है। कंपनी जल्द ही मॉडल के वज़न और एक विशेष सिस्टम कार्ड को प्रकाशित करने की योजना बना रही है।

Hy4 के पूर्वावलोकन की तुलना में API मूल्य निर्धारण मानक वही रहता है: इनपुट टोकन के एक मिलियन के लिए लागत $0.834 और आउटपुट टोकन के एक मिलियन के लिए $2.501 है। इसके अलावा, 31 दिसंबर तक Tencent Cloud TokenHub पर 50% की छूट दी जा रही है।

Tencent ने Hy4 को WorkBuddy और CodeBuddy उत्पादों में एकीकृत किया है, जिससे 4 से 15 नवंबर तक सीमित मुफ्त उपयोग सीमा प्रदान की गई है। एक अधिक किफायती संस्करण Hy4 Flash बनाने की भी योजना है। कंपनी ने उल्लेख किया कि विकास कार्यालय कार्यों, वित्तीय विश्लेषण और गेम निर्माण पर केंद्रित था, जिसमें विकास टीमों ने वास्तविक कार्यप्रवाहों के आधार पर मॉडल को प्रशिक्षित और मूल्यांकन करने में मदद की।

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DiffuSpace टीम, जिसने पहले डिफ्यूजन भाषा मॉडल Dream 7B विकसित किया था, ने Clover-35B-A3B-Preview मॉडल जारी किया और इसे सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराया। यह मॉडल उन कार्यों को करने के लिए डिज़ाइन किया गया है जिन्हें पारंपरिक रूप से सामान्य बड़े भाषा मॉडल द्वारा हल किया जाता है, जैसे कोड लिखना, उपकरणों के साथ इंटरैक्ट करना, वेब पेज देखना और फ्रंटएंड इंटरफेस बनाना।

अधिकांश मौजूदा भाषा मॉडल पुनरावर्ती रूप से काम करते हैं, जिसका अर्थ है कि वे टोकन को क्रमिक रूप से अनुमान लगाते हैं, जहां प्रत्येक नया टोकन पिछले टोकन पर निर्भर करता है। डिफ्यूजन भाषा मॉडल एक अलग दृष्टिकोण का उपयोग करते हैं: वे कई पदों को एक साथ अपडेट करते हैं और कई राउंड में परिणाम को परिष्कृत करते हैं, जिससे छिपे हुए या शोर वाले पाठ को सुसंगत उत्तर में पुनर्स्थापित किया जाता है। यह विधि तेज पीढ़ी का वादा करती है, हालांकि ऐतिहासिक रूप से डिफ्यूजन मॉडल एजेंट कार्यों को करने में अविश्वसनीयता दिखाते रहे हैं, जिससे अक्सर गलत टूल कॉल और असफल चरणों की पुनरावृत्ति होती है।

Clover ब्लॉक डिफ्यूजन विधि का उपयोग करता है। आउटपुट स्ट्रीम को ब्लॉकों में विभाजित किया जाता है, जिन्हें क्रमिक रूप से उत्पन्न किया जाता है, जबकि प्रत्येक ब्लॉक के भीतर की स्थिति को समानांतर में शोर से साफ किया जाता है। टीम ने बताया कि इसके लिए उन्होंने ब्लॉक स्तर पर समानांतर डीनोइजिंग के लिए Gated DeltaNet के आधार को पुनर्गठित किया और एक प्रशिक्षित करने योग्य ब्लॉक आकार अंशांकन जोड़ा। मॉडल 35 बिलियन कुल मापदंडों और प्रति टोकन लगभग 3 बिलियन सक्रिय मापदंडों वाले 'एक्सपर्ट मिक्स' आर्किटेक्चर का प्रतिनिधित्व करता है, और यह विचार मोड का भी समर्थन करता है।

टीम द्वारा प्रकाशित आंकड़ों के अनुसार, Clover ने SWE-bench Verified पर 73.6 और Terminal-Bench 2.1 पर 51.7 का परिणाम दिखाया। टूल उपयोग के संबंध में, मॉडल ने tau-cubed पर समग्र बेंचमार्क पर 65.3 और BFCL-v4 पर 67.9 हासिल किया। टीम का दावा है कि ये आंकड़े समान आकार के पुनरावर्ती मॉडलों, जिसमें Qwen3.6-35B-A3B शामिल है, से बेहतर हैं। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि ये सभी आंकड़े स्व-रिपोर्टेड हैं और अभी तक स्वतंत्र रूप से सत्यापित नहीं किए गए हैं।

मुख्य लाभ गति है। DiffuSpace एक ही NVIDIA H200 चिप पर एजेंट कार्यों को निष्पादित करते समय 515 टोकन प्रति सेकंड की गति का दावा करता है, जो DFlash2 स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग सेटिंग का उपयोग करते समय 365 टोकन प्रति सेकंड की तुलना में अधिक है, और एक ही GB300 पर समग्र रूप से 680 टोकन प्रति सेकंड की गति प्रदान करता है। 49 कार्यों को कवर करने वाले वेब एजेंट परीक्षण परिदृश्य में, Clover का माध्य निष्पादन समय 1.52 सेकंड था।

मॉडल वेट्स Apache 2.0 लाइसेंस के तहत Hugging Face, GitHub और ModelScope प्लेटफॉर्म पर उपलब्ध हैं। DiffuSpace अपने वेबसाइट के माध्यम से भी परीक्षण पहुंच प्रदान करता है और एजेंटों के लिए टूलकिट और कोडिंग के लिए डेस्कटॉप क्लाइंट विकसित करने की घोषणा करता है। चूंकि Clover को प्रीव्यू संस्करण के रूप में नामित किया गया है, इसलिए वास्तविक दुनिया के लंबे एजेंट वर्कफ़्लो में इसकी विश्वसनीयता के लिए बाहरी परीक्षण की आवश्यकता होगी। फिर भी, यह कोडिंग और एजेंट उपयोग के कार्यों पर सीधे केंद्रित सबसे बड़े ओपन डिफ्यूजन भाषा मॉडल में से एक है।

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