माइक्रोसॉफ्ट और क्राउडस्ट्राइक से जुड़े छह बड़े तकनीकी व्यवधानों ने वैश्विक संचालन को ठप कर दिया
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माइक्रोसॉफ्ट और क्राउडस्ट्राइक से जुड़े छह बड़े तकनीकी व्यवधानों ने वैश्विक संचालन को ठप कर दिया

माइक्रोसॉफ्ट की प्रणालियों में खराबी के कारण गुरुवार (12) से शुक्रवार (13) के बीच कई लोगों की दिनचर्या में महत्वपूर्ण बाधा आई, जिससे 70 से अधिक देशों में महत्वपूर्ण उपकरणों का काम रुक गया। प्रभावित प्लेटफॉर्म में आउटलुक, टीम्स और माइक्रोसॉफ्ट का आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कोपायलट शामिल थे।

यह घटना 2024 से दर्ज किए गए बड़ी साइबर रुकावटों की एक श्रृंखला में जुड़ जाती है, जिसमें क्राउडस्ट्राइक की पिछली विफलता के बाद कम से कम पांच अन्य बड़े पैमाने पर रुकावटें हुई हैं।

लॉपेस मुनिज एडवोगाडोस के वकील और संविदात्मक कानून विशेषज्ञ बेट्रिज़ फेरेरा दा सिल्वा ने ओल्हार डिजिटल को दिए एक साक्षात्कार में टिप्पणी की कि हालिया रुकावटें दर्शाती हैं कि बाजार का उच्च केंद्रीकरण कानूनी जोखिम के केंद्रीकरण को भी दर्शाता है।

एक इन्फोग्राफिक दुनिया भर में कई लोगों के जीवन को प्रभावित करने वाली छह साइबर विफलताओं की घटनाओं को सारांशित करता है। 19 जुलाई 2024 को, दुनिया ने इतिहास के सबसे बड़े तकनीकी पतन में से एक का अनुभव किया। समस्या तब शुरू हुई जब क्राउडस्ट्राइक, एक अमेरिकी डिजिटल सुरक्षा कंपनी, ने अपने एंटीवायरस सुरक्षा सॉफ़्टवेयर के लिए एक दोषपूर्ण अपडेट जारी किया।

इस प्रणाली के विंडोज कंप्यूटरों में गहराई से काम करने के तरीके के कारण, त्रुटि के परिणामस्वरूप लगभग 8.5 मिलियन मशीनों का एक साथ क्रैश होना हुआ, जिससे प्रसिद्ध 'ब्लू स्क्रीन ऑफ डेथ' दिखाई दी और उपकरणों का बूटिंग असंभव हो गया। इंटरनेट के साधारण डाउनटाइम के विपरीत, जो आमतौर पर सर्वर वापस आने पर हल हो जाता है, इस दोष के लिए तकनीकी टीमों द्वारा प्रत्येक कंप्यूटर पर मैन्युअल मरम्मत की आवश्यकता थी, जिससे रिकवरी धीमी हो गई और विभिन्न देशों में महत्वपूर्ण सेवाओं पर असर पड़ा।

परिणाम गंभीर थे: हजारों उड़ानें रद्द कर दी गईं, अस्पतालों को प्रक्रियाओं को स्थगित करना पड़ा और बैंकिंग सिस्टम निष्क्रिय हो गए, जिससे अरबों का नुकसान और लंबी कतारें लगीं।

12 जून 2025 को, गूगल क्लाउड के सर्वरों में खराबी के कारण एक कैस्केडिंग प्रभाव हुआ जिसने विश्व स्तर पर अनगिनत लोकप्रिय वेबसाइटों और अनुप्रयोगों को नीचे ला दिया। यह घटना डेटा प्रवाह और क्लाउड एक्सेस को प्रबंधित करने के लिए जिम्मेदार गूगल की एक आंतरिक प्रणाली में एक गलत स्वचालित अपडेट से उत्पन्न हुई। चूंकि कई निगम अपनी सेवाओं को सक्रिय रखने के लिए गूगल के बुनियादी ढांचे का उपयोग करते हैं, इसलिए त्रुटि ने लाखों लोगों द्वारा उपयोग किए जाने वाले प्लेटफार्मों, जैसे स्पॉटिफाई, डिस्कॉर्ड और मीट और जीमेल सहित गूगल के स्वयं के उपकरणों को ठप कर दिया। मुख्य रुकावट लगभग तीन घंटे तक चली और क्लाउडफ्लेयर, एक अन्य बड़ी वेबसाइट होस्टिंग कंपनी के कुछ सिस्टम को भी प्रभावित किया।

बाद में, 20 अक्टूबर 2025 को, वर्जीनिया, संयुक्त राज्य अमेरिका में स्थित अमेज़ॅन वेब सर्विसेज (AWS) के सर्वरों में खराबी ने क्राउडस्ट्राइक मामले के बाद से सबसे बड़ी इंटरनेट समस्या पैदा की। इसकी शुरुआत डीएनएस सिस्टम में एक त्रुटि से हुई, जो ऐप्स को नेटवर्क पर सर्वर के सही पते खोजने में मदद करने वाला एक डिजिटल निर्देशिका के रूप में कार्य करता है। ग्रह के सबसे बड़े क्लाउड संरचनाओं में से एक के इस क्षेत्र में केंद्रित होने के कारण, विफलता ने एक डोमिनो प्रभाव पैदा किया जिसने दैनिक रूप से उपयोग की जाने वाली हजारों साइटों और ऐप्स को नीचे ला दिया। स्नैपचैट और रेडिट जैसे सोशल नेटवर्क, रोबॉक्स और फोर्टनाइट जैसे गेम, साथ ही ज़ूम और डुओलिंगो जैसे उपकरण और एलेक्सा जैसी अमेज़ॅन की अपनी सेवाएं प्रभावित हुईं। नेटवर्क की पूरी बहाली में 14 घंटे से अधिक समय लगा, जिससे निगरानी प्लेटफार्मों पर लाखों त्रुटि अलर्ट उत्पन्न हुए।

अमेज़ॅन क्लाउड में खराबी के नौ दिन बाद, माइक्रोसॉफ्ट एक और ब्लैकआउट का केंद्र बनी। यह कंपनी के क्लाउड कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म एज़्योर में हुआ। यह समस्या एज़्योर फ्रंट डोर की सेटिंग्स में आकस्मिक संशोधन से उत्पन्न हुई, जो एक डिजिटल 'रिसेप्शन' के रूप में कार्य करता है, जो इंटरनेट ट्रैफ़िक को उपयुक्त सर्वरों की ओर निर्देशित करता है। इस प्रवेश द्वार के तकनीकी त्रुटि से अवरुद्ध होने पर, हजारों पेज और एप्लिकेशन नेटवर्क से कनेक्शन खो बैठे। यह गिरावट आठ घंटे से थोड़ा अधिक समय तक बनी रही, जिसने माइक्रोसॉफ्ट के अपने कार्य उपकरणों, जैसे माइक्रोसॉफ्ट 365, और वैश्विक स्तर पर आवश्यक सेवाओं दोनों को प्रभावित किया।

परिवहन और दूरसंचार क्षेत्र में, विफलता ने अलास्का एयरलाइंस की कंपनी की प्रणालियों को निष्क्रिय कर दिया, लंदन में हीथ्रो हवाई अड्डे की वेबसाइट को नीचे ला दिया और वोडाफोन ऑपरेटर को नुकसान पहुंचाया।

18 नवंबर 2025 को, क्लाउडफ्लेयर की प्रणालियों में खराबी ने कई देशों में दर्जनों लोकप्रिय साइटों और अनुप्रयोगों तक पहुंच को बाधित कर दिया। इसका कारण एक आंतरिक त्रुटि थी; डेटाबेस में अनुमतियों के अपडेट के बाद, स्वचालित एक्सेस (बॉट्स) को फ़िल्टर करने के लिए उपयोग की जाने वाली एक कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल ने दोहराए गए डेटा उत्पन्न किए। सर्वर की मेमोरी सीमा को पार करने पर, फ़ाइल ने उपयोगकर्ताओं को पेज प्रदर्शित करने के लिए जिम्मेदार तंत्र को क्रैश कर दिया। चूंकि क्लाउडफ्लेयर दुनिया के लगभग 20% इंटरनेट के लिए एक ढाल और पुल के रूप में कार्य करता है, इसलिए खराबी के परिणामस्वरूप चैटजीपीटी, एक्स/ट्विटर, कैनवा और डिस्कॉर्ड जैसे प्लेटफार्मों पर त्रुटि संदेश आए। मुख्य अस्थिरता लगभग चार घंटे तक चली और इसमें नेटवर्क डाउनटाइम की निगरानी उपकरणों को भी प्रभावित किया।

माइक्रोसॉफ्ट ने सूचित किया कि खराबी अप्रत्याशित सर्वर अनुपलब्धता के कारण शुरू हुई, जो आंतरिक ओवरलोड के बाद हुआ। परिणाम शेष मशीनों पर डिजिटल ट्रैफ़िक के केंद्रीकरण के रूप में था, जिससे एक डोमिनो प्रभाव पैदा हुआ। ब्लैकआउट 20 घंटे से अधिक समय तक चला, और सिस्टम की रिकवरी धीरे-धीरे जारी है। साइबर हमले की संभावना को खारिज कर दिया गया।

सार्वजनिक प्रशासन और निजी क्षेत्र का एक बड़ा हिस्सा संचार के लिए इन कार्यक्रमों पर निर्भर करता है, जिससे ब्लैकआउट सीमाओं के पार फैल गया। संयुक्त राज्य अमेरिका, जापान और ऑस्ट्रेलिया में सरकारी एजेंसियों, साथ ही यूनाइटेड किंगडम में अस्पतालों, एम्बुलेंस और पुलिस के संचार प्रभावित हुए। ब्राजील में, माइक्रोसॉफ्ट के ब्लैकआउट ने मुख्य रूप से व्यावसायिक कार्य दिनचर्या और न्याय के कामकाज को प्रभावित किया। सुप्रीम कोर्ट (STF), सुप्रीम कोर्ट ऑफ जस्टिस (STJ), नेशनल ELECTORAL TRIBUHAL (TSE) और साओ पाउलो जस्टिस कोर्ट (TJ-SP) जैसे न्यायाधिकरणों को व्हाट्सएप पर सहायता पुनर्निर्देशित करनी पड़ी या वर्चुअल समय सीमा और सुनवाई निलंबित करनी पड़ी। इसके कारण ब्राजील के वकीलों के आदेश (OAB) ने राष्ट्रीय न्यायिक समय सीमा को निलंबित करने का अनुरोध किया, क्योंकि कई वकीलों को प्रक्रियाएं दाखिल करने के लिए यहां तक कि ईमेल द्वारा कोड प्राप्त नहीं हो पा रहे थे।

बेट्रिज़ फेरेरा दा सिल्वा स्पष्ट करती हैं कि 'बड़े प्रदाता मानकीकृत अनुबंध लागू करते हैं जो उनकी जिम्मेदारी को क्रेडिट के रूप में छूट तक सीमित करते हैं, जैसा कि माइक्रोसॉफ्ट के साथ होता है, या कम मूल्यों तक, जबकि सेवा का उपयोग करने वाली कंपनी अपने स्वयं के ग्राहकों, विशेष रूप से उपभोक्ताओं के प्रति पूरी जिम्मेदारी वहन करना जारी रखती है।' वकील ने आगे कहा कि 'अदालतें अक्सर कंपनी द्वारा चुने गए प्रौद्योगिकी आपूर्तिकर्ता की विफलता को उसके व्यवसाय के जोखिम के रूप में मानती हैं, न कि बल के रूप में। व्यवहार में, कंपनी बिल का भुगतान करती है और फिर आपूर्तिकर्ता से राशि वसूलने की कोशिश करती है, लेकिन संविदात्मक सीमाओं में बाधाएं आती हैं।'

एंड्रे लुइज़ पिग्नाटारी फिलहो, अर्नेस्टो त्ज़िरुलनिक एडवोकेसिया के भागीदार और यूएसपी से सिविल लॉ में मास्टर छात्र, कहते हैं कि 'परिदृश्य डिजिटल बुनियादी ढांचे के कुछ ही आपूर्तिकर्ताओं पर मजबूत निर्भरता का है, जिनके अनुबंध पालन-आधारित होते हैं', यानी ग्राहक के पास खंडों पर बातचीत करने की शक्ति नहीं होती है। वकील समझाते हैं कि 'इसलिए तर्क किसी भी ऐसे आपूर्तिकर्ता के लिए समान है: सेवा की लंबी रुकावट, जैसा कि हो रहा है, सिद्ध नुकसान के लिए मुआवजा देने का कर्तव्य पैदा करती है।'

माइक्रोसॉफ्ट के हालिया ब्लैकआउट पर, एंड्रे लुइज़ पिग्नाटारी फिलहो सलाह देते हैं कि 'वह कंपनी जो विफलता के कारण अपने ग्राहकों को सेवा प्रदान करने में विफल रहती है, उसे उनके प्रति जवाबदेह होना पड़ सकता है, लेकिन वह माइक्रोसॉफ्ट से प्रतिपूर्ति मांग सकती है। नुकसान का दस्तावेजीकरण करना महत्वपूर्ण है।' बेट्रिज़ फेरेरा दा सिल्वा जोर देती हैं कि 'प्रभावित कंपनी का पहला अधिकार अनुबंध में है।' वह विस्तार से बताती हैं कि माइक्रोसॉफ्ट 365 में एक सर्विस लेवल एग्रीमेंट (SLA) है, जहां माइक्रोसॉफ्ट आउटलुक और टीम्स जैसी सेवाओं में 99.9% उपलब्धता की गारंटी देता है। यदि यह प्रतिबद्धता पूरी नहीं होती है, तो ग्राहक को मासिक शुल्क का 25%, 50% या 100% क्रेडिट पाने का अधिकार है, जो अनुपलब्धता की अवधि पर निर्भर करता है।

हालांकि, बेट्रिज़ दा सिल्वा इस बात पर जोर देती हैं कि 'यह क्रेडिट स्वचालित नहीं है। इसे घटना के बाद के महीने के अंत तक मांगा जाना चाहिए।' गुरुवार को शुरू हुई विफलता के मामले में, समय सीमा 31 दिसंबर 2026 तक बढ़ जाती है। वकील सलाह देती हैं कि अनुरोध में घंटों, अवधि और प्रभावित उपयोगकर्ताओं के बारे में विस्तृत डेटा शामिल होना चाहिए। अंत में, वह इंगित करती हैं कि 'जिसने सबसे अधिक नुकसान उठाया है, जैसे खोई हुई बिक्री, ठप संचालन या ग्राहकों को भुगतान किए गए जुर्माने, उसे इस सीमा की वैधता पर अदालत में बहस करने की आवश्यकता होगी।'

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द एंडलेस फ्रंटियर ने बायोइनफॉरमैटिक विश्लेषण के लिए Qwen पर आधारित Fx-Bio-1031 मॉडल जारी किया
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द एंडलेस फ्रंटियर ने बायोइनफॉरमैटिक विश्लेषण के लिए Qwen पर आधारित Fx-Bio-1031 मॉडल जारी किया

द एंडलेस फ्रंटियर ने Hugging Face प्लेटफॉर्म पर Fx-Bio-1031 मॉडल के पूर्ण वज़न प्रकाशित किए हैं। यह एजेंट-आधारित बड़ा भाषा मॉडल बायोइनफॉरमैटिक्स और कम्प्यूटेशनल बायोलॉजी के कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया है।

यह मॉडल अलीबाबा के Qwen3.8-Flash-Next को फाइन-ट्यून करके बनाया गया था। Fx-Bio-1031 स्वतंत्र रूप से बहु-चरणीय विश्लेषण की योजना बना सकता है और उसे निष्पादित कर सकता है, जिसमें स्क्रिप्ट लिखना, सॉफ्टवेयर स्थापित करना, NCBI और Ensembl जैसे डेटाबेस में क्वेरी करना और अपने परिणामों की जाँच करना शामिल है। इस बारे में QbitAI ने 13 नवंबर को सूचित किया।

मॉडल कार्ड के अनुसार, Fx-Bio-1031 में कुल 180 बिलियन भाषाई पैरामीटर हैं। इस मात्रा में 125 बिलियन पैरामीटर वाला एक आधार Mixture-of-Experts शामिल है, जहां प्रत्येक टोकन के लिए 6 बिलियन पैरामीटर सक्रिय होते हैं, साथ ही 51 बिलियन पैरामीटर का एक n-ग्राम एम्बेडिंग मॉड्यूल और 4 बिलियन पैरामीटर का एक मल्टी-टोकन प्रेडिक्शन मॉड्यूल भी शामिल है। जारी किए गए कॉन्फ़िगरेशन में 524,288 टोकन का संदर्भ विंडो समर्थन है। BF16 प्रारूप में लगभग 360 जीबी के वज़न Qwen Community License 1.0 के तहत उपलब्ध हैं, और कंपनी वाणिज्यिक उपयोगकर्ताओं के लिए इस लाइसेंस की शर्तें बताती है।

कंपनी ने सभी तुलनीय मॉडलों पर लागू एजेंट सिस्टम के अपने मूल्यांकन के परिणाम प्रस्तुत किए। Anthropic के BioMysteryBench के उपसमूह पर, जिसमें सत्यापन योग्य कार्य शामिल थे जिन्हें विषय वस्तु विशेषज्ञ स्वयं हल नहीं कर सके थे, Fx-Bio-1031 ने 70.59% Pass@5 का परिणाम दिखाया। यह Opus-5 (52.94%) और GPT-6-Astra (47.06%) से अधिक था। विशेषज्ञों द्वारा हल किए जाने वाले उपसमूह पर, मॉडल ने 93.15% हासिल किया, जो Opus-5 के 94.52% से थोड़ा कम था। BiomniBench परीक्षण में इसने 89.50% Pass@3 दिखाया, जो Opus-5 (87.42%) से बेहतर था। FutureHouse के BixBench3 पर Fx-Bio-1031 ने 45.76 अंक प्राप्त किए, जो GPT-6-Astra (48.70) से कम लेकिन Opus-5 (40.60) से अधिक था। कंपनी इस बात पर जोर देती है कि प्रशिक्षण या डेटा संश्लेषण प्रक्रिया में किसी भी सार्वजनिक बेंचमार्क का उपयोग नहीं किया गया था।

उदाहरण के तौर पर, कंपनी ने स्तन कैंसर समूह पर एक कार्य प्रस्तुत किया: मॉडल ने 1,918 मूल रिकॉर्ड्स को संसाधित किया, उन्हें 762 अद्वितीय रोगियों तक कम किया, और पाया कि ESR1 उत्परिवर्तन और RAS/MAPK मार्ग में परिवर्तन आमतौर पर परस्पर अनन्य होते हैं। इसके बाद, इसने यह निर्धारित करने के लिए नकारात्मक नियंत्रणों का उपयोग करके 14 संवेदनशीलता विश्लेषण किए कि यह निष्कर्ष किन परिस्थितियों में मान्य रहता है और किन परिस्थितियों में टूट जाता है।

द एंडलेस फ्रंटियर का दावा है कि मॉडल को RSI-OS नामक एक पुनरावृत्तीय स्व-सुधार पाइपलाइन का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया था, जो मूल्यांकन, प्रशिक्षण डेटा और टूल वातावरण को कवर करता है। मॉडल ने DP Technology की BioMaster टीम के साथ मिलकर 114 जटिल कार्यों का एक आंतरिक परीक्षण सेट विकसित किया। कंपनी के इनक्यूबेटरों में शंघाई विश्वविद्यालय जियाओ टुन और DP टेक्नोलॉजी शामिल हैं। कंपनी ने पहले अगस्त में सामान्य-उद्देश्यीय मॉडल BigBang-V1 जारी किया था। लक्षित दर्शक अस्पताल, अनुसंधान समूह और दवा डेवलपर्स हैं जो डेटा को साइट से बाहर भेजे बिना स्थानीय उपकरणों पर विश्लेषण करना चाहते हैं।

DeepSeek डेवलपर्स के लिए एपीआई के माध्यम से खोज, फ़ाइल हैंडलिंग, ओसीआर और वॉयस इनपुट टूल तक पहुंच प्रदान करता है
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DeepSeek डेवलपर्स के लिए एपीआई के माध्यम से खोज, फ़ाइल हैंडलिंग, ओसीआर और वॉयस इनपुट टूल तक पहुंच प्रदान करता है

DeepSeek ने अपने एप्लिकेशन के लिए एपीआई का पूरा सेट प्रदान करने की घोषणा की है, जो डेवलपर्स को DeepSeek ऐप की मुख्य सुविधाओं को अपने उत्पादों में एकीकृत करने की अनुमति देता है। यह अपडेट कंपनी के एपीआई चेंज लॉग में 13 नवंबर को प्रस्तुत किया गया था।

डेवलपर्स मौजूदा एपीआई में पैरामीटर का उपयोग करके कार्यक्षमता को सक्रिय कर सकते हैं, जबकि DeepSeek सर्वर टूल कॉल को संसाधित करने और संदर्भ एकत्र करने का ध्यान रखते हैं।

मॉडल और एपीआई क्षमताएं

चेंज लॉग के अनुसार, deepseek-flash मॉडल, जिसका वर्तमान में DeepSeek-V4.1-Flash-1017 में उपयोग किया जाता है, Messages, Responses और Chat Completions में पांच फ़ंक्शन का समर्थन करता है। इसके अलावा, बुनियादी क्षमताएं अलग-अलग एपीआई के रूप में उपलब्ध हैं: सर्च एंड फेच, ओसीआर, स्पीच रिकग्निशन के लिए एएसआर और स्पीच सिंथेसिस के लिए टीटीएस।

इन क्षमताओं का प्रदर्शन करने के लिए, DeepSeek ने चैट डेमो का सोर्स कोड जारी किया है, जो एक स्थिर वेब क्लाइंट है जो सीधे ब्राउज़र से एपीआई से कनेक्ट होता है। यह क्लाइंट डीप थिंकिंग, खोज, लिंक पढ़ने, अटैचमेंट अपलोड करने और वॉयस इनपुट का समर्थन करता है, साथ ही DeepSeek उपयोगकर्ता चैट इतिहास को भी आयात कर सकता है।

शुल्क और मूल्य निर्धारण

टूल का उपयोग टोकन लागत पर अतिरिक्त शुल्क लेता है। DeepSeek के मूल्य निर्धारण पृष्ठ पर निम्नलिखित दरें सूचीबद्ध हैं: खोज (पाठ या छवियों के लिए) और वेब डेटा प्राप्त करना प्रति 1000 अनुरोधों पर $0.75, या चीनी साइट पर 5 युआन। फ़ाइल पार्सिंग और ओसीआर की लागत प्रति 1000 पृष्ठों पर $0.225 है। टेक्स्ट-टू-स्पीच (TTS) प्रति 10,000 वर्णों पर $0.45 पर टैरिफ़ किया जाता है, और ऑडियो के लिए स्पीच रिकग्निशन प्रति घंटे ऑडियो पर $0.116 है; ये दोनों सेवाएं वर्तमान में आधे मूल्य पर पेश की जा रही हैं।

खोज और डेटा प्राप्त करने के शुल्क इस बात पर लागू होते हैं कि क्या डेवलपर्स इन एपीआई को सीधे कॉल करते हैं या मॉडल उन्हें अपने उपकरणों के माध्यम से उपयोग करता है। ये नए एपीआई 17 अक्टूबर को जारी किए गए Search and Fetch एपीआई का विस्तार करते हैं, जो DeepSeek के आंतरिक खोज इंजन पर काम करते हैं। deepseek-flash के लिए टोकन की कीमतें अपरिवर्तित रहती हैं: कैश मिस पर प्रति मिलियन इनपुट टोकन के लिए $0.30 और पीक घंटों के दौरान प्रति मिलियन आउटपुट टोकन के लिए $1.20, जबकि ऑफ-पीक घंटों में दरें आधी हो जाती हैं।

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