xAI ने Grok 4.5 लॉन्च किया, OpenAI और Anthropic को चुनौती देने के लिए

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xAI ने Grok 4.5 पेश किया है, जिसे उसने अब तक का सबसे उन्नत मॉडल बताया है, और आक्रामक मूल्य निर्धारण के साथ प्रतिद्वंद्वियों को कम कीमत पर पेश करने का लक्ष्य रखा है। इस मॉडल की कीमत 2 डॉलर प्रति मिलियन इनपुट टोकन और 6 डॉलर प्रति मिलियन आउटपुट टोकन है। बेंचमार्क में यह शीर्ष प्रतिस्पर्धियों के करीब प्रदर्शन करता है, और कोडिंग कार्यों के लिए निष्पादन लागत काफी कम है।
अब SpaceX में विलीन हो चुकी xAI ने अपना सबसे शक्तिशाली मॉडल Grok 4.5 पेश किया है, साथ ही GPT-5.6 के विभिन्न संस्करणों का आधिकारिक लॉन्च भी किया है। कंपनी लागत दक्षता पर जोर देती है, मॉडल की कीमत कर-पूर्व $2 प्रति मिलियन इनपुट टोकन और कर-पूर्व $6 प्रति मिलियन आउटपुट टोकन रखी गई है। तुलना के लिए, Anthropic के सबसे उन्नत मॉडल $5 प्रति मिलियन इनपुट और $25 प्रति मिलियन आउटपुट तक पहुंच सकते हैं, जबकि OpenAI के उच्च-स्तरीय मॉडल पहुंच स्तरों के आधार पर अधिक महंगे बने हुए हैं। Artificial Analysis के कोडिंग एजेंट इंडेक्स पर शुरुआती मूल्यांकन से पता चलता है कि Grok Build में Grok 4.5, Claude Code में Fable 5 से थोड़ा पीछे है, लेकिन Codex में GPT-5.5 के बराबर है, जिसकी निष्पादन लागत काफी कम है: $2.49 प्रति कार्य, जबकि GPT-5.5 के लिए $5.07 और Fable 5 के लिए $11.80 है। JP Data के CEO आनंद जोशी ने कहा कि यह कहना जल्दबाजी होगी कि Grok 4.5 खेल बदल देगा, लेकिन उन्होंने नोट किया कि बेंचमार्क प्रभावशाली हैं और कम टोकन उपयोग उद्यमों के लिए आकर्षक होगा। Grok 4.5 को सॉफ्टवेयर विकास, एप्लिकेशन निर्माण, अनुसंधान और व्यावसायिक प्रक्रिया स्वचालन के लिए अनुकूलित किया गया है, और दावा किया गया है कि यह प्रतिस्पर्धियों की तुलना में कम टोकन उत्पन्न करता है। इसे Cursor का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया था, जो एक लोकप्रिय AI-सहायता प्राप्त प्रोग्रामिंग प्लेटफॉर्म है, जिसे SpaceX ने हाल ही में $60 बिलियन में अधिग्रहण करने की योजना की घोषणा की है। एलन मस्क Grok 4.5 को Anthropic के शीर्ष मॉडलों के बराबर पेश करते हैं, जबकि यह तेज़ और सस्ता है, हालांकि बेंचमार्क दिखाते हैं कि यह कुछ जटिल प्रोग्रामिंग कार्यों में पीछे है। SWE Bench Pro पर, Grok 4.5 प्रति कार्य औसतन 15,954 आउटपुट टोकन उत्पन्न करता है, जबकि Claude Opus 4.8 के लिए यह 67,000 से अधिक है, जो लगभग चार गुना अंतर है। हालांकि, विश्लेषकों ने चेतावनी दी है कि टोकन की कीमत अकेले वास्तविक मूल्य नहीं मापती; Forrester के बिस्वजीत महापात्रा प्रति टोकन के बजाय प्रति सफल परिणाम की लागत पर ध्यान केंद्रित करने का सुझाव देते हैं। Omdia के लियान जे सु वास्तविक मूल्य के रूप में वास्तविक कार्य पूर्णता पर जोर देते हैं, और Counterpoint Research के नील शाह ने नोट किया कि स्वायत्त एजेंटों द्वारा भारी टोकन खपत बिलिंग झटके का कारण बनती है, जिससे कंपनियां अधिक किफायती मॉडल की ओर बढ़ रही हैं। आनंद जोशी फिर कहते हैं कि डेवलपर्स द्वारा दैनिक उपयोग मॉडल की प्रतिस्पर्धात्मकता की पुष्टि करेगा।
स्रोत: Le Monde Informatique — IA — मूल
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