शंघाई एआई लैब ने 744B ओपन-वेट एजेंटिक मॉडल जारी किया

शंघाई आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लेबोरेटरी ने चुपचाप Atria Dawn Preview जारी किया, जो एमआईटी लाइसेंस के तहत एक 744 अरब पैरामीटर वाला ओपन-वेट एजेंटिक एआई मॉडल है, जिसके साथ कोई ब्लॉग पोस्ट, कोई पेपर और कोई मूल्य-निर्धारण की घोषणा नहीं थी। एमआईटी-लाइसेंस प्राप्त 744B वेट किसी भी जीपीयू-संपन्न टीम को बिना किसी लाइसेंसिंग बातचीत के तैनात करने योग्य फ्रंटियर एजेंटिक मॉडल देते हैं। शंघाई एआई लेबोरेटरी की ओर से Atria Dawn Preview पेश करने वाले arxiv प्रीप्रिंट के अनुसार, मानव प्रतिभागियों ने पूरे किए गए एआई-सहायित कार्यों में से लगभग एक-तिहाई को 'एआई के बिना असंभव' बताया।

11 सितंबर, 2026 को, Atria-Dawn-Preview नामक एक GitHub रिपॉज़िटरी बस प्रकट हो गई, जिसका श्रेय शंघाई आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लेबोरेटरी को दिया गया, जो InternLM मॉडल परिवार के पीछे की राज्य-समर्थित अनुसंधान संस्था है। जिहुपु एआई के GLM-5.2 फाउंडेशन पर आधारित, यह लंबे शोध और कोडिंग लूप को लक्षित करता है और लागत पर Grok 4.6 जैसे सशुल्क फ्रंटियर एजेंटों को कम कर देता है, हालांकि इसके बेंचमार्क दावे किसी भी तटस्थ लैब द्वारा असत्यापित हैं। 744B-पैरामीटर MoE GLM-5.2 फाउंडेशन मॉडल पर आधारित, यह उन शोध और इंजीनियरिंग परिदृश्यों को लक्षित करता है जिनमें निरंतर पर्यावरणीय समझ, टूल का उपयोग और बहु-चरणीय कार्य पूर्णता की मांग होती है। मॉडल को खुले-अंत वाली समस्याओं को निष्पादन योग्य, सत्यापन योग्य और पुनरुत्पादनीय परिणामों की ओर ले जाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। कार्य उद्देश्यों को पर्यावरणीय प्रतिक्रिया के साथ जोड़कर, यह समस्या विश्लेषण, समाधान डिज़ाइन, टूल का उपयोग, कोड कार्यान्वयन, प्रयोग निष्पादन, परिणाम विश्लेषण और विफलता से उबरने के पूरे चक्र का समर्थन करता है।

यह मॉडल 11 सितंबर को HuggingFace पर आया, arXiv पेपर से तीन दिन पहले और किसी आधिकारिक ब्लॉग पोस्ट या प्रेस विज्ञप्ति के बिना। api.atria-asi.ai पर एक लाइव OpenAI-संगत एपीआई निःशुल्क प्रीव्यू के रूप में लॉन्च हुआ; LLMGateway ने पेपर के प्रकाशन के दिन Atria प्रोवाइडर समर्थन को मर्ज कर दिया। ATRIA ने Atria Dawn Preview जारी किया, जो लंबे क्षितिज वाले शोध एजेंटों के लिए एक ओपन सोर्स मॉडल है। मॉडल को वैज्ञानिक कार्य को साहित्य में मौजूद एक विधि से निष्पादन योग्य प्रयोगों, पुनरुत्पादनीय मेट्रिक्स और एक ऐसी रिपोर्ट तक ले जाने के लिए डिज़ाइन किया गया है जिसे दूसरे जांच सकें। जारी करने की रणनीति-किसी भी औपचारिक संचार से पहले ओपन वेट वितरित करना-अधिकांश फ्रंटियर एआई लैब्स द्वारा अपनाए जाने वाले सामान्य शोध-प्रकाशन प्रोटोकॉल से एक जानबूझकर किया गया विचलन है, जो घोषणा प्रबंधन के बजाय क्षमता वितरण को प्राथमिकता देता है।