OpenAI और Anthropic ने इस सप्ताह उन्नत मॉडलों, क्रमशः GPT-5.3-Codex और Claude Opus 4.6 की एक साथ घोषणाओं के साथ AI कोडिंग युद्धों को भड़का दिया, जिससे उद्यम सॉफ्टवेयर विकास बाजार पर कब्जा करने के लिए एक उच्च-दांव लड़ाई का मंच तैयार हो गया। VentureBeat के अनुसार, दोनों AI दिग्गजों द्वारा एक-दूसरे के साथ मेल खाने के लिए समयबद्ध रिलीज़, प्रतिस्पर्धात्मक सुपर बाउल विज्ञापन तैयार करने के साथ ही आए हैं।
OpenAI का GPT-5.3-Codex, जिसे कंपनी ने अब तक का सबसे सक्षम कोडिंग एजेंट बताया है, बुधवार को जारी किया गया। Ars Technica के अनुसार, नया संस्करण SWE-Bench Pro और Terminal-Bench 2.0 जैसे बेंचमार्क पर अपने पूर्ववर्ती, GPT-5.2-Codex, और GPT-5.2 से बेहतर प्रदर्शन करता है। मॉडल कमांड लाइन, IDE एक्सटेंशन, वेब इंटरफेस और एक नए macOS डेस्कटॉप ऐप के माध्यम से उपलब्ध है, हालांकि API एक्सेस अभी तक उपलब्ध नहीं है।
Anthropic ने गुरुवार को Claude Opus 4.6 जारी करके जवाब दिया, जो अपने प्रमुख AI मॉडल का एक बड़ा अपग्रेड है। VentureBeat के अनुसार, Anthropic का दावा है कि नया मॉडल अधिक सावधानी से योजना बनाता है, लंबे समय तक स्वायत्त वर्कफ़्लो बनाए रखता है, और प्रमुख उद्यम बेंचमार्क पर OpenAI के GPT-5.2 से बेहतर प्रदर्शन करता है। लॉन्च AI उद्योग और वैश्विक सॉफ्टवेयर बाजारों के लिए एक अशांत क्षण के बीच आया, जिसमें निवेशकों ने सॉफ्टवेयर और सेवाओं के शेयरों में $285 बिलियन की गिरावट का श्रेय आंशिक रूप से इस डर को दिया कि Anthropic के AI उपकरण स्थापित उद्यम सॉफ्टवेयर व्यवसायों को बाधित कर सकते हैं।
VentureBeat के अनुसार, समन्वित लॉन्च उन चीज़ों में से पहला है जिसे उद्योग पर्यवेक्षक AI कोडिंग युद्ध कह रहे हैं। दोनों कंपनियों के बीच प्रतिस्पर्धा मॉडल रिलीज़ से परे है। अधिकारियों ने व्यावसायिक मॉडल, पहुंच और कॉर्पोरेट नैतिकता पर सार्वजनिक रूप से तीखे हमले किए हैं, और कंपनियों को रविवार को प्रतिस्पर्धात्मक सुपर बाउल विज्ञापन प्रसारित करने के लिए तैयार किया गया है।
AI कोडिंग मॉडल में प्रगति ऐसे समय में आई है जब उद्योग सुरक्षा चिंताओं से भी जूझ रहा है। VentureBeat के अनुसार, एक हालिया रिपोर्ट में "पहचान और एक्सेस प्रबंधन (IAM) पिवट" हमले की श्रृंखला का विवरण दिया गया है, जहां एक डेवलपर को एक दुर्भावनापूर्ण LinkedIn संदेश मिलता है जो क्लाउड क्रेडेंशियल के निष्कासन और मिनटों के भीतर क्लाउड वातावरण तक अनधिकृत पहुंच की ओर ले जाता है।
संबंधित समाचारों में, स्टैनफोर्ड, Nvidia और Together AI के शोधकर्ताओं ने Test-Time Training to Discover (TTT-Discover) नामक एक नई तकनीक विकसित की है जो एक महत्वपूर्ण GPU कर्नेल को मानव विशेषज्ञों द्वारा लिखे गए पिछले अत्याधुनिक समाधानों की तुलना में दोगुना तेजी से चलाने के लिए अनुकूलित कर सकती है, VentureBeat के अनुसार। यह तकनीक मॉडल को अनुमान प्रक्रिया के दौरान प्रशिक्षण जारी रखने और हाथ में मौजूद समस्या के लिए अपने भार को अपडेट करने की अनुमति देती है।
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