مرکزی مواد پر جائیں
مصنوعات کی تازہ کاریاں

زیادہ سے زیادہ 750 ٹوکن فی سیکنڈ: OpenAI نے Ultrafast موڈ متعارف کرا دیا، GPT-5.6 Sol AI کی رفتار 14 گنا بڑھ گئی

OpenAI نے آج (14 اگست) اعلان کیا کہ اس نے اپنے طاقتور ترین AI ماڈل GPT-5.6 Sol کے لیے پیش نظارہ کی صورت میں Ultrafast (انتہائی تیز) موڈ متعارف کرایا ہے۔ اس کی رفتار معیاری پروسیسنگ سے 14 گنا زیادہ ہے اور یہ زیادہ سے زیادہ 750 ٹوکن فی سیکنڈ آؤٹ پٹ فراہم کرتا ہے۔

زیادہ سے زیادہ 750 ٹوکن فی سیکنڈ: OpenAI نے Ultrafast موڈ متعارف کرا دیا، GPT-5.6 Sol AI کی رفتار 14 گنا بڑھ گئی

OpenAI نے آج (14 اگست) اعلان کیا کہ اس نے اپنے طاقتور ترین AI ماڈل GPT-5.6 Sol کے لیے پیش نظارہ کی صورت میں Ultrafast (انتہائی تیز) موڈ متعارف کرایا ہے۔ اس کی رفتار معیاری پروسیسنگ سے 14 گنا زیادہ ہے اور یہ زیادہ سے زیادہ 750 ٹوکن فی سیکنڈ آؤٹ پٹ فراہم کرتا ہے۔

سروس سپورٹ کے حوالے سے OpenAI نے بتایا کہ یہ موڈ Cerebras فراہم کرتا ہے، جس کا مقصد صارف کے ورک فلو میں ماڈل کے ردِعمل کی رفتار کو مزید بڑھانا ہے۔

زیادہ سے زیادہ 750 ٹوکن فی سیکنڈ: OpenAI نے Ultrafast موڈ متعارف کرا دیا، GPT-5.6 Sol AI کی رفتار 14 گنا بڑھ گئی

OpenAI نے کہا کہ ماضی میں ماڈل کی رفتار اور صلاحیت، دونوں بیک وقت حاصل نہیں کی جا سکتی تھیں۔ اگر صارف کو زیادہ تیز آؤٹ پٹ درکار ہوتی، تو عموماً ماڈل کی صلاحیت پر سمجھوتا کرتے ہوئے چھوٹے یا زیادہ مخصوص ماڈل کا انتخاب کرنا پڑتا تھا۔

Ultrafast دونوں فوائد ایک ساتھ فراہم کرتا ہے، جس سے ”ہر سیکنڈ میں زیادہ مفید کام مکمل کرنا“ ایک نئی سمت بن گئی ہے۔ OpenAI کی جانب سے درج کیے گئے ابتدائی استعمال کے شعبوں میں حادثات پر ردِعمل اور قابلِ اعتماد ہونے کا تجزیہ، مالیاتی تحقیق اور سکیورٹی تجزیہ، کسٹمر سروس اور صوتی تعامل، ای کامرس میں مصنوعات سے متعلق سوالات اور انوینٹری کی جانچ، نیز حقیقی وقت میں تحقیق اور تجربات شامل ہیں۔ متعلقہ اسکرین شاٹ ذیل میں ہے:

زیادہ سے زیادہ 750 ٹوکن فی سیکنڈ: OpenAI نے Ultrafast موڈ متعارف کرا دیا، GPT-5.6 Sol AI کی رفتار 14 گنا بڑھ گئی

OpenAI نے کہا کہ یہ موڈ ان کاروباری حالات کے لیے ہے جہاں حقیقی وقت میں ردِعمل انتہائی اہمیت رکھتا ہے۔ یہ فی الحال محدود پیش نظارہ مرحلے میں ہے اور صرف چند صارفین کے لیے دستیاب ہے۔ کمپنی کے مطابق، یہ ابتدائی تجربات اس بات کا تعین کرنے میں مدد دیں گے کہ رفتار میں اضافہ کن مراحل میں سب سے زیادہ مفید ہے، اور یہ بھی دیکھا جا سکے گا کہ آیا ماڈل صارف کے آپریشن کی رفتار کے ساتھ چل سکتا ہے۔