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K2 Horizon: IFM ने छह AI मॉडल जारी किए, साथ में डेटा, कोड और ट्रेनिंग का रिकॉर्ड
3 सितंबर 2026 को IFM ने 0.9B से 375B पैरामीटर तक के छह Apache 2.0 AI फाउंडेशन मॉडल—K2 Horizon—जारी किए। रिलीज में केवल अंतिम मॉडल वेट्स नहीं, बल्कि डेटा या डेटा निर्माण की विस्तृत रेसिपी, कोड, कॉन्फ़िगरेशन, मध्यवर्ती चेकपॉइंट्स, लॉग और मूल्यांकन परिणाम भी शामिल हैं। यह परिवार पहनने योग्य उपकरणों और फोन से लेकर लोकल...
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शोध उत्तर
मुख्य निष्कर्ष
- 3 सितंबर 2026 को IFM ने 0.9B से 375B पैरामीटर तक के छह Apache 2.0 AI फाउंडेशन मॉडल—K2 Horizon—जारी किए।
- रिलीज में केवल अंतिम मॉडल वेट्स नहीं, बल्कि डेटा या डेटा निर्माण की विस्तृत रेसिपी, कोड, कॉन्फ़िगरेशन, मध्यवर्ती चेकपॉइंट्स, लॉग और मूल्यांकन परिणाम भी शामिल हैं।
- यह परिवार पहनने योग्य उपकरणों और फोन से लेकर लोकल सर्वर तथा जटिल रीजनिंग व एजेंटिक कार्यों तक अलग अलग उपयोगों को लक्षित करता है।
AI संकेत
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did Abu Dhabi-based research institute IFM release on September 3, 2026, what does the K2 Horizon release include and enable researcher. Article summary: On September 3, IFM released K2 Horizon: six Apache 2.0 AI foundation models spanning 0.9 billion to 375 billion parameters, presented as a fully open-source model family rather than merely open-weight models. [1][2] ## . Topic tags: general, education, news, general web. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with f
IFM (इंस्टीट्यूट ऑफ फाउंडेशन मॉडल्स), जो अबू धाबी की मोहम्मद बिन जायद यूनिवर्सिटी ऑफ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (MBZUAI) से संबद्ध है, ने 3 सितंबर 2026 को K2 Horizon जारी किया। यह छह AI फाउंडेशन मॉडलों का एक जुड़ा हुआ परिवार है: 0.9B, 3.7B, 7B, 32B, 36B-A4B और 375B-A23B पैरामीटर। मॉडल और उनका कोड Apache 2.0 लाइसेंस के तहत उपलब्ध हैं। 2
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इस रिलीज की खासियत सिर्फ यह नहीं है कि मॉडल डाउनलोड किए जा सकते हैं। IFM का दावा है कि उसने मॉडल बनाने की प्रक्रिया का बड़ा हिस्सा भी सार्वजनिक किया है, ताकि दूसरे शोधकर्ता उसे जांच सकें और परिणामों को दोहरा सकें।
K2 Horizon में क्या-क्या शामिल है?
IFM के अनुसार, हर मॉडल के लिए प्री-ट्रेनिंग से लेकर रीजनिंग और एजेंटिक पोस्ट-ट्रेनिंग तक की सामग्री जारी की जा रही है। इसमें शामिल हैं:
- ट्रेनिंग डेटा या डेटा तैयार करने की विस्तृत रेसिपी;
- खुली आर्किटेक्चर और मिश्रण संरचनाएं;
- ट्रेनिंग कोड और कॉन्फ़िगरेशन;
- मध्यवर्ती चेकपॉइंट्स और विस्तृत ट्रेनिंग लॉग;
- मूल्यांकन परिणाम; और
- अंतिम मॉडल वेट्स।
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रॉयटर्स के अनुसार, पैकेज में मॉडल वेट्स, ट्रेनिंग डेटा, कोड, तरीके और मध्यवर्ती चेकपॉइंट्स शामिल हैं। इससे शोधकर्ता मॉडल के विकास को पीछे तक ट्रेस कर सकते हैं और नतीजों को दोहराने का प्रयास कर सकते हैं। 2
यहां एक महत्वपूर्ण सीमा भी है: IFM ने हर मामले में पूरा डेटासेट दोबारा वितरित करने का वादा नहीं किया है। जहां लाइसेंस या पुनर्वितरण की पाबंदियां हों, वहां वह डेटा की जगह उसकी निर्माण-रेसिपी दे सकता है। 9
‘ओपन वेट्स’ से यह कैसे अलग है?
ओपन-वेट मॉडल में डेवलपर को मॉडल के सीखे हुए पैरामीटर मिलते हैं, जिनसे वह मॉडल चला या अनुकूलित कर सकता है। लेकिन केवल वेट्स से यह स्पष्ट नहीं होता कि मॉडल आखिर बना कैसे—किस डेटा का मिश्रण था, डेटा को कैसे प्रोसेस किया गया, कौन-सा कोड और कॉन्फ़िगरेशन इस्तेमाल हुआ, ट्रेनिंग के बीच मॉडल किस स्थिति में था और पोस्ट-ट्रेनिंग कैसे हुई।
K2 Horizon का घोषित तरीका इन अतिरिक्त परतों को भी सामने लाना है। इसका व्यावहारिक अर्थ है कि स्वतंत्र टीमें मॉडल बनने के चरणों की जांच कर सकती हैं, ट्रेनिंग के कुछ हिस्से दोहरा सकती हैं, तकनीकी दावों का परीक्षण कर सकती हैं और अपने शोध या तैनाती की जरूरत के अनुसार काम को आगे बढ़ा सकती हैं। 2
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इसी अंतर को IFM के संस्थापक एरिक शिंग ने इस तरह रखा: खुलापन ऐसा होना चाहिए कि दूसरे लोग “डेटा देखें, तरीका समझें, परिणाम दोहराएं और उसे बेहतर बनाएं।” 1
ओपन-वेट और बंद मॉडल सेवाओं के मुकाबले
इसे किसी एक लेबल के बजाय जानकारी सार्वजनिक करने के एक स्पेक्ट्रम की तरह समझना बेहतर है।
- ओपन वेट्स: मॉडल डाउनलोड के लिए उपलब्ध हो सकता है, लेकिन उसके स्रोत, डेटा या पूरी ट्रेनिंग प्रक्रिया की जानकारी सीमित हो सकती है। रॉयटर्स ने बताया कि IFM की रिलीज को AI उद्योग में बढ़ती गोपनीयता की प्रवृत्ति के विपरीत कदम के रूप में पेश किया गया।
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- K2 Horizon का ‘पूर्ण खुलापन’: IFM का कहना है कि वह वेट्स के साथ डेटा या निर्माण-रेसिपी, कोड, कॉन्फ़िगरेशन, चेकपॉइंट्स, लॉग और मूल्यांकन भी जारी कर रहा है।
- बंद सेवा-आधारित पहुंच: कई अग्रणी स्वामित्व वाले मॉडल होस्टेड उत्पादों या API के जरिए दिए जाते हैं, न कि उनके पूरे विकास-चक्र के सार्वजनिक रिकॉर्ड के साथ। उपलब्ध स्रोतों में किसी खास चीनी डेवलपर, OpenAI या Anthropic का विस्तृत कंपनी-दर-कंपनी तुलनात्मक प्रमाण नहीं है; इसलिए ऐसे दावों को सावधानी से देखना चाहिए।
मुख्य फर्क सत्यापन का है। ओपन-वेट मॉडल के आउटपुट और व्यवहार का परीक्षण किया जा सकता है, लेकिन अधिक व्यापक रिलीज शोधकर्ताओं को उस व्यवहार के पीछे की निर्माण-प्रक्रिया जांचने के लिए ज्यादा साक्ष्य देती है।
दोहराने योग्य शोध, निगरानी और प्रदर्शन का दावा
शिंग ने रॉयटर्स से कहा कि IFM का लक्ष्य यह दिखाने के लिए एक मानक स्थापित करना है कि वास्तव में खुली मॉडल रिलीज कैसी हो सकती है। 2 उनका घोषित उद्देश्य किसी अपारदर्शी अंतिम चेकपॉइंट पर भरोसा करने के बजाय दोहराने योग्य विज्ञान को बढ़ावा देना है।
यह पारदर्शिता शोध से बाहर भी उपयोगी हो सकती है। अधिक पूर्ण दस्तावेज और तकनीकी सामग्री नीति-निर्माताओं, नियामकों तथा जनहित समूहों को मॉडल की क्षमताओं, तरीकों और जोखिमों से जुड़े दावों की जांच के लिए आधार दे सकती है—सिर्फ डेवलपर के सारांश पर निर्भर रहने के बजाय। 2
IFM यह भी तर्क देता है कि खुलापन क्षमता में कमी का पर्याय नहीं है। उसकी लॉन्च सामग्री K2 Horizon को रीजनिंग, गणित, कोडिंग, टूल उपयोग और एजेंटिक कार्यों के लिए सक्षम बताती है। हालांकि, ये प्रदर्शन संबंधी दावे IFM के अपने हैं; इनका स्वतंत्र सत्यापन नहीं बताया गया है। 1
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छह मॉडल, अलग-अलग तैनाती की जरूरतें
K2 Horizon में सीमित हार्डवेयर पर चलने वाले छोटे मॉडल से लेकर एक बड़े मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स फ्लैगशिप तक शामिल हैं।
| मॉडल | IFM के अनुसार लक्षित उपयोग |
|---|---|
| 0.9B | संसाधन-सीमित एज डिवाइस, जैसे स्मार्टवॉच और स्मार्ट ग्लास। |
| 3.7B | डिवाइस पर और फोन-केंद्रित उपयोग। |
| 7B | डिवाइस पर उपयोग, खास तौर पर सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग और गहरे शोध कार्यों के लिए। |
| 32B | लैपटॉप, वर्कस्टेशन और ऑन-प्रिमाइसेस सर्वर सहित लोकल होस्टिंग। |
| 36B-A4B | लोकल और ऑन-प्रिमाइसेस तैनाती के लिए स्पार्स मॉडल। |
| 375B-A23B | जटिल रीजनिंग, शोध, सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग और लंबे समय तक चलने वाले एजेंटिक कार्यों के लिए फ्लैगशिप। |
IFM के मुताबिक, साझा आर्किटेक्चर, इंटरफेस, टूलिंग और रूटिंग व्यवस्था डेवलपर्स को छोटे मॉडल से बड़े मॉडल की ओर बढ़ने देगी, बिना तैनाती के वर्कफ़्लो को पूरी तरह बदले। 1
UAE के लिए इसका महत्व
यह रिलीज संयुक्त अरब अमीरात की उन्नत AI में बड़ी भूमिका बनाने की महत्वाकांक्षा के अनुरूप है। IFM को MBZUAI ने शुरू किया था, और K2 Horizon संस्थान को ऐसा फाउंडेशन-मॉडल परिवार देता है जिसका उपयोग और तकनीकी अध्ययन अबू धाबी के बाहर के शोधकर्ता और डेवलपर भी कर सकते हैं। 1
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क्या यह रिलीज AI में खुलेपन का स्थायी मानक बनेगी, यह इस बात पर निर्भर करेगा कि जारी सामग्री वास्तव में कितनी उपयोगी सिद्ध होती है और क्या बाहरी टीमें इसे स्वतंत्र रूप से दोहरा व आगे विकसित कर पाती हैं। फिर भी K2 Horizon का प्रस्ताव स्पष्ट है: AI में खुलापन सिर्फ तैयार मॉडल डाउनलोड करने की सुविधा से कहीं अधिक होना चाहिए। 2
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3 सितंबर 2026 को IFM ने 0.9B से 375B पैरामीटर तक के छह Apache 2.0 AI फाउंडेशन मॉडल—K2 Horizon—जारी किए।
सबसे पहले सत्यापित करने योग्य मुख्य बिंदु क्या हैं?
3 सितंबर 2026 को IFM ने 0.9B से 375B पैरामीटर तक के छह Apache 2.0 AI फाउंडेशन मॉडल—K2 Horizon—जारी किए। रिलीज में केवल अंतिम मॉडल वेट्स नहीं, बल्कि डेटा या डेटा निर्माण की विस्तृत रेसिपी, कोड, कॉन्फ़िगरेशन, मध्यवर्ती चेकपॉइंट्स, लॉग और मूल्यांकन परिणाम भी शामिल हैं।
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यह परिवार पहनने योग्य उपकरणों और फोन से लेकर लोकल सर्वर तथा जटिल रीजनिंग व एजेंटिक कार्यों तक अलग अलग उपयोगों को लक्षित करता है।