Abu Dhabi के IFM ने जारी किए 6 Fully Open AI Models, Training Data और Code भी किया सार्वजनिक
अबू धाबी: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की दुनिया में जहां अत्याधुनिक AI मॉडल बनाने की प्रक्रिया तेजी से गोपनीय होती जा रही है, वहीं संयुक्त अरब अमीरात (UAE) के अबू धाबी से इसके उलट एक बड़ा प्रयोग सामने आया है।
Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI) के Institute of Foundation Models (IFM) ने K2 Horizon नाम से छह AI foundation models का एक नया परिवार लॉन्च किया है।
इन मॉडलों की क्षमता 0.9 billion से लेकर 375 billion parameters तक है। सबसे अहम बात यह है कि IFM ने इन्हें केवल डाउनलोड करने योग्य weights के रूप में जारी नहीं किया है।
रिलीज में model weights, training data, software code, methodologies और intermediate training checkpoints भी शामिल हैं।
इसका उद्देश्य बाहरी शोधकर्ताओं और डेवलपर्स को यह समझने का अवसर देना है कि मॉडल किस तरह तैयार हुए और उनके परिणामों को किस हद तक दोबारा reproduce किया जा सकता है।
6 मॉडल: Smartwatch से Enterprise AI तक
K2 Horizon को एक ही आकार का AI मॉडल बनाने के बजाय अलग-अलग computing जरूरतों के लिए छह मॉडलों के परिवार के रूप में विकसित किया गया है।
इसकी शुरुआत 0.9B parameter model से होती है, जिसे smartwatch, smart glasses और सीमित computing resources वाले devices जैसे environments के लिए डिजाइन किया गया है।
इसके बाद 3.7B और 7B मॉडल हैं, जिन्हें phones और अन्य on-device applications जैसे उपयोगों के लिए लक्षित किया गया है।
बड़े deployments के लिए 32B और 36B-A4B मॉडल उपलब्ध हैं, जिन्हें local hosting और on-premise systems जैसे उपयोगों के लिए बनाया गया है।
सबसे ऊपर 375B-A23B flagship model है, जिसे demanding enterprise, reasoning और agentic workloads के लिए डिजाइन किया गया है।
‘Fully Open’ और ‘Open-Weight’ में क्या अंतर है?
K2 Horizon की सबसे महत्वपूर्ण बात उसके parameters की संख्या से अधिक उसकी openness strategy है।
AI इंडस्ट्री में कई मॉडल ऐसे हैं जिन्हें सामान्य रूप से “open” कहा जाता है क्योंकि डेवलपर्स उनके weights डाउनलोड करके अपने सिस्टम पर चला सकते हैं।
लेकिन केवल weights उपलब्ध होने का मतलब यह नहीं है कि बाहरी शोधकर्ता यह जान सकते हैं कि मॉडल को वास्तव में किस data पर और किन प्रक्रियाओं के जरिए train किया गया।
IFM ने K2 Horizon के मामले में इससे आगे जाने की कोशिश की है।
Training data, methodology, code और checkpoints उपलब्ध होने से शोधकर्ताओं को मॉडल के निर्माण की प्रक्रिया का अधिक विस्तार से अध्ययन करने, दावों की जांच करने और आगे सुधार करने का अवसर मिलता है।
यही कारण है कि संस्थान इस रिलीज को “fully open” मॉडल रिलीज के रूप में पेश कर रहा है।
Eric Xing बोले— Truly Open Model के लिए Reference Point बनाना लक्ष्य
IFM के संस्थापक और MBZUAI के President Eric Xing ने Reuters से कहा:
“Our goal with this release is to establish a reference point for what a truly open model release can look like.”
यानी संस्थान का उद्देश्य यह दिखाने के लिए एक benchmark स्थापित करना है कि वास्तव में खुली AI model release कैसी हो सकती है।
Xing के मुताबिक, इस कदम का एक उद्देश्य policymakers, regulators और public-interest organisations को यह दिखाना भी है कि:
“openness and competitive performance are not mutually exclusive.”
अर्थात AI मॉडल में पारदर्शिता और प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन को एक-दूसरे के विरोधी मानना जरूरी नहीं है।
IFM का दावा: छोटे मॉडल अपनी Scale पर देते हैं मजबूत Performance
MBZUAI के अनुसार, K2 Horizon को reasoning, mathematics, coding और agentic tasks के लिए विकसित किया गया है।
संस्थान का दावा है कि 0.9B, 3.7B और 7B models अपने-अपने scale पर state-of-the-art performance हासिल करते हैं।
हालांकि यहां अंतर स्पष्ट रखना जरूरी है—ये performance claims MBZUAI/IFM के अपने दावे हैं। स्वतंत्र benchmark evaluations के आधार पर सभी मॉडलों की व्यापक तुलना अलग विषय है।
इसलिए इन्हें स्वतंत्र रूप से स्थापित तथ्य के बजाय developer-reported benchmark results के रूप में देखना उचित होगा।
375 Billion Parameters वाला Flagship Model
K2 Horizon परिवार का सबसे बड़ा मॉडल 375B-A23B है।
यह enterprise-level reasoning और agentic workloads के लिए तैयार किया गया है।
इसके विपरीत 0.9B मॉडल का उद्देश्य बहुत कम computing resources वाले devices तक AI पहुंचाना है।
एक ही model family में smartwatch से enterprise infrastructure तक की range देने की रणनीति IFM को अलग-अलग hardware और deployment scenarios को target करने का अवसर देती है।
Developers के लिए क्यों महत्वपूर्ण हो सकती है यह Release?
Fully open AI models का महत्व केवल इस बात में नहीं है कि उन्हें मुफ्त या आसानी से डाउनलोड किया जा सकता है।
Research के नजरिए से training methodology और data तक पहुंच कई महत्वपूर्ण सवालों की जांच में मदद कर सकती है:
मॉडल ने कोई खास क्षमता कैसे हासिल की?
Training process में कौन-से निर्णय लिए गए?
Benchmark results को reproduce किया जा सकता है या नहीं?
किसी मॉडल को अलग dataset या domain के लिए किस तरह modify किया जा सकता है?
इन सवालों का अध्ययन केवल final weights उपलब्ध होने की तुलना में कहीं आसान हो सकता है जब model-building process के दूसरे हिस्से भी सार्वजनिक हों।
फिर भी, 375-billion-parameter जैसे बड़े मॉडल को पूरी तरह reproduce करना केवल files उपलब्ध होने से आसान नहीं हो जाता। इसके लिए पर्याप्त computing infrastructure, technical expertise और संसाधनों की भी जरूरत होती है।
OpenAI और Anthropic से अलग है मॉडल
K2 Horizon की strategy उन प्रमुख commercial AI labs से काफी अलग है जो अपने frontier models की पूरी training process सार्वजनिक नहीं करतीं।
उदाहरण के तौर पर OpenAI और Anthropic अपने प्रमुख proprietary models को download करने के लिए जारी नहीं करते और उनके complete training datasets तथा techniques भी सार्वजनिक नहीं करते।
दूसरी ओर, कुछ AI developers model weights उपलब्ध कराते हैं, लेकिन training data और पूरी methodology नहीं खोलते।
K2 Horizon इसी अंतर को लक्ष्य बनाते हुए model development के ज्यादा हिस्सों को सार्वजनिक करने की कोशिश करता है।
UAE की Global AI Hub बनने की रणनीति से जुड़ा कदम
K2 Horizon की लॉन्चिंग को UAE की व्यापक AI strategy के संदर्भ में भी देखा जा रहा है।
UAE पिछले कुछ वर्षों से खुद को global artificial intelligence hub के रूप में स्थापित करने के लिए research, infrastructure और international partnerships पर बड़े पैमाने पर निवेश कर रहा है।
अबू धाबी स्थित MBZUAI इसी रणनीति का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। विश्वविद्यालय 2020 में खुला था और खुद को पूरी तरह artificial intelligence को समर्पित दुनिया का पहला विश्वविद्यालय बताता है।
UAE ने AI infrastructure और ecosystem के लिए Microsoft, Nvidia और OpenAI जैसे वैश्विक टेक खिलाड़ियों के साथ भी संबंध विकसित किए हैं।
AI Industry के लिए क्यों अहम है K2 Horizon?
K2 Horizon की असली परीक्षा केवल benchmark leaderboard पर नहीं होगी।
इस रिलीज का बड़ा सवाल यह है कि क्या fully open development approach बड़े और प्रतिस्पर्धी AI models के लिए व्यावहारिक विकल्प बन सकती है।
अगर बाहरी researchers training process की जांच, reproduction और modification प्रभावी तरीके से कर पाते हैं, तो यह AI research में transparency और reproducibility को लेकर चल रही बहस को नया आधार दे सकता है।
साथ ही, openness अपने साथ training-data provenance, copyright, safety और misuse जैसे जटिल सवाल भी लाती है। इसलिए किसी model family का “fully open” होना अपने आप में इन सभी मुद्दों का समाधान नहीं है।
फिलहाल इतना स्पष्ट है कि K2 Horizon के जरिए Abu Dhabi का IFM AI मॉडल की दौड़ में केवल model size या benchmark performance पर प्रतिस्पर्धा नहीं कर रहा—वह AI development कितना खुला होना चाहिए, इस बहस में भी अपनी अलग जगह बनाने की कोशिश कर रहा है।