Google තම ආකෘතිය අගුළු දමන විට Mistral ට්‍රිලියන-පරාමිති ආකෘතියක් විවෘත කරයි
Google ගේ ශක්තිමත්ම ආකෘතිය ලැබෙන්නේ සයිබර් ආරක්ෂකයින්ගේ ආරක්ෂිත කවයකට පමණක් බව නිවේදනය කර දින දෙකකට පසු, Mistral AI ප්‍රතිවිරුද්ධ මාවත තෝරාගත්තේය. ඔක්තෝබර් 29 වන දින පැරිසියේ විද්‍යාගාරය තම ප්‍රමුඛ ට්‍රිලියන-පරාමිති ආකෘතිය වන Mistral Large 4 හි බර (weights) ඕනෑම කෙනෙකුට බාගත කිරීමට, පරීක්ෂා කිරීමට සහ තමන්ගේම යන්ත්‍රවල ධාවනය කිරීමට නිකුත් කළේය.
මෙය වැදගත් වන්නේ ඇයිදැයි සංඛ්‍යා පැහැදිලි කරයි. එහි ප්‍රසිද්ධ පෙරදසුනෙන් පසු තවත් සති තුනක ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනීමකින් (reinforcement learning) අනතුරුව, Mistral Large 4 දැන් Cognition ගේ FrontierCode 2.0 මිනුමේ ප්‍රතිශතයෙන් 19.7ක ලකුණකින්ද, Terminal-Bench 4.0 හි ප්‍රතිශතයෙන් 41කින්ද ප්‍රමුඛව සිටී; එය තමන්ගේම පෙරදසුනට වඩා ලකුණු දහතුනක් ඉදිරියෙන් සිටින අතර ප්‍රතිදාන ටෝකන ප්‍රතිශතයෙන් තිහක් අඩුවෙන් භාවිත කරයි. Artificial Analysis Coding Agent Index හි එය ප්‍රමුඛ විවෘත-බර ආකෘතිය වන GLM-5.3 සමඟ ප්‍රතිශතයෙන් 48ක් ලෙස සමාන වන අතර, කාර්යයකට ටෝකන ප්‍රතිශතයෙන් 47ක් අඩුවෙන් පරිභෝජනය කරයි. Surge Code ගේ අන්ධ මානව ඇගයීම්වලදී, ශ්‍රේණිගත කරන්නන් GLM-5.3, Kimi K3 සහ DeepSeek V4.1 Flash වලට වඩා එයට කැමති වූ අතර, Claude Opus 5.5 පමණක් එයට වඩා ඉහළින් තබා ඇත.
ආරක්ෂණ කතාවද එපමණටම තියුණුය. කේත පදනමක අවදානම් සොයා ගැනීමට, ඒවා ප්‍රතිනිෂ්පාදනය කිරීමට, කිසිවක් බිඳ නොදමා ඒවා පැච් කිරීමට ආකෘතියකට හැකිදැයි පරීක්ෂා කරන Artificial Analysis Cyber Index හි Mistral Large 4 ප්‍රතිශතයෙන් 51ක් ලකුණු ලබයි. එය මෙම ආරක්ෂක කාර්යයන් අනවශ්‍ය ප්‍රතික්ෂේප කිරීම් නොමැතිව සිදු කරන අතර, හානිකර සයිබර් ඉල්ලීම්වලින් ප්‍රතිශතයෙන් 96.6ක් ප්‍රතික්ෂේප කරයි; එය විවෘත ආකෘති අතර Mistral මැන ඇති ඉහළම අනුපාතයයි. Booz Allen Hamilton, Cisco, Cloudflare, Fortinet, Rubrik සහ Zscaler සියල්ලම නිකුතුවට තම නම් ලබා දුන්හ.
මෙය Google ප්‍රවේශය සීමා කිරීමට තීරණය කළ හැකියාවේ එම පන්තියමයි. දෝෂ සොයා නිවැරදි කිරීමේ මෙතරම් දක්ෂ ආකෘතියක් පරීක්ෂාවන් සහ ගිවිසුම් පිටුපස තබා ගත යුතු බව එක් විද්‍යාගාරයක් නිගමනය කළේය. අනෙක් විද්‍යාගාරය නිගමනය කළේ සියලු දෙනාට එකම ආයුධය අල්ලාගත හැකි විට ආරක්ෂකයින්ට වඩා හොඳින් සේවය සැලසෙන බවයි. තර්ක දෙකම බරපතළ වන අතර, කර්මාන්තයට දැන් ඒවා ප්‍රසිද්ධියේ පැත්තෙන් පැත්තට පරීක්ෂා වන ආකාරය බැලීමට හැකිය.
ව්‍යවසාය සංඛ්‍යාලේඛන තර්කය සම්පූර්ණ කරයි. Mistral Large 4 මූල්‍ය වැඩ ප්‍රවාහ මිනුම වන Finch හි ප්‍රතිශතයෙන් 73.3ක්ද, වෙබ් පර්යේෂණ සඳහා BrowseComp හි ප්‍රතිශතයෙන් 84.5ක්ද ලබා ගන්නා අතර, B3 Agent Security මිනුමේ ප්‍රහාරවලින් ප්‍රතිශතයෙන් 97.1ක් ඔරොත්තු දෙයි; එය විවෘත-බර ආකෘති අතර හොඳම ප්‍රතිඵලයයි. අඩු, මධ්‍යම සහ ඉහළ යන තර්ක මාදිලි තුනක් මගින් කණ්ඩායම්වලට කාර්යයක් අනුව පිරිවැය සහ නිරවද්‍යතාව අතර සමතුලිත කර ගත හැකිය.
පරමාධිපත්‍ය තර්කය වඩාත් ගැඹුරු පියවරයි. ආකෘතිය යුරෝපීය යටිතල පහසුකම් මත පැහැදිලි පරම්පරාවක් සහිතව මුල සිටම පුහුණු කරන ලද අතර, Mistral ඉලක්ක ප්‍රේක්ෂකයින් ගැන පැහැදිලිය: තම දත්ත වෙනත් කෙනෙකුගේ cloud එකකට යැවිය නොහැකි රජයන්, බැංකු සහ නියාමිත කර්මාන්ත. ප්‍රසිද්ධ බැංකුවක් වන La Banque Postale පවසන්නේ පාරිභෝගික විශ්වාසය පවත්වා ගැනීමට තාක්ෂණික පරමාධිපත්‍යය විකල්පයක් නොවන බවයි. පරීක්ෂා කළ සයිබර් ආරක්ෂණ අනුවාදයක්ද ගිවිසුම්ගත ආරක්ෂණ යටතේ Orange Cyberdefense වැනි හවුල්කරුවන් සමඟ පෙරදසුනේ පවතී.
නායකයින්ට, ප්‍රායෝගික ප්‍රශ්නය වෙනස් වී ඇත. බරපතළ වැඩ සඳහා විවෘත ආකෘතියක් ප්‍රමාණවත්ද යන්න තවදුරටත් ප්‍රශ්නයක් නොවේ, මන්ද මෙය පැහැදිලිවම ප්‍රමාණවත්ය. ප්‍රශ්නය වන්නේ ඔබේ සංවිධානයට සම්පූර්ණයෙන්ම පාලනය කළ හැකි frontier ආකෘතියක් සමඟ කරන්නේ කුමක්ද යන්නයි: එය විගණනය කිරීම, හිමිකාර දත්ත සමඟ එය සකස් කිරීම සහ ඔබේ නීති අදාළ වන තැන ධාවනය කිරීම, නැතහොත් වෙනත් අයගේ කොන්දේසි යටතේ හැකියාව කුලියට ගැනීම දිගටම කිරීමද යන්නයි.
විවෘතභාවය සහ පරෙස්සම යන දෙකම දැන් පුවරුවේ ඇත. අද විවෘත-බර ආකෘති ඇගයීමට, පාලනය කිරීමට සහ යෙදවීමට ඉගෙන ගන්නා සංවිධාන, කුමන දර්ශනය ජයග්‍රහණය කළත්, හෙට තම කොන්දේසි තීරණය කරන්නන් වනු ඇත.
ගණිතමය ලෙස සිතන්න. බුද්ධිමත් ලෙස ඉංජිනේරුකරණය කරන්න. උපායශීලීව නායකත්වය දෙන්න. වගකීමෙන් ගොඩනගන්න. ගෝලීය ලෙස පුළුල් කරන්න. කෘත්‍රිම බුද්ධිය මගින් සැබෑ ව්‍යාපාරික වටිනාකමක් නිර්මාණය කරන්න.
#ArtificialIntelligence #AIStrategy #MachineLearning #Research #ITImpress