SandboxAQ के Large Quantitative Models अब Google Cloud Marketplace पर: AI की नई श्रेणी जो भौतिकी, रसायन और गणित पर आधारित है

LQMs, LLMs से कैसे भिन्न हैं?

अंतर तीन क्षेत्रों में आते हैं: प्रशिक्षण डेटा, उद्देश्य और आउटपुट।

डेटा और प्रशिक्षण: LLMs को इंटरनेट टेक्स्ट और प्राकृतिक भाषा — किताबों, लेखों और वार्तालापों — पर प्रशिक्षित किया जाता है ताकि वे मानव भाषा को समझ और उत्पन्न कर सकें। इसके विपरीत, LQMs को भौतिकी, रसायन और गणित के मौलिक नियमों पर उत्पन्न मात्रात्मक डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है । SandboxAQ उन्हें टेक्स्ट के बजाय संख्यात्मक संरचित डेटा पर निर्मित बताता है ।

उद्देश्य: LLMs भाषा समझ और उत्पादन के लिए अनुकूलित होते हैं — वाक्य में अगले शब्द की भविष्यवाणी करना या दस्तावेज़ का सारांश बनाना। LQMs विशिष्ट मात्रात्मक उद्देश्यों के लिए अनुकूलित होते हैं, जैसे सामग्री गुणों, रासायनिक व्यवहार, या वित्तीय जोखिम मीट्रिक की भविष्यवाणी करना ।

आउटपुट: LLMs टेक्स्ट, सारांश और बातचीत उत्पन्न करते हैं। LQMs भौतिक वास्तविकता पर आधारित भविष्यवाणियाँ, सिमुलेशन और इंजीनियरिंग अंतर्दृष्टि उत्पन्न करते हैं । जैसा कि SandboxAQ बताता है, जहाँ LLMs किसी रासायनिक प्रतिक्रिया का वर्णन कर सकते हैं, वहीं LQMs उसका सिमुलेशन कर सकते हैं ।

SandboxAQ के CEO जैक हिदारी का कहना है कि LQMs फार्मा, मटेरियल, एनर्जी और फाइनेंस जैसे क्षेत्रों में LLMs को पीछे छोड़ देंगे । कंपनी इस बात पर जोर देती है कि LQMs, LLMs के विकल्प नहीं बल्कि पूरक उपकरण हैं — LLMs मानव-संवाद संभालते हैं जबकि LQMs मात्रात्मक सटीकता संभालते हैं ।

कौन से मॉडल पेश किए जा रहे हैं?

SandboxAQ शुरुआत में Google Cloud Marketplace के माध्यम से दो LQM उत्पाद पेश कर रहा है :

• AQCat (मटेरियल डिस्कवरी) — पहले उपलब्ध होगा
• AQPotency (ड्रग डिस्कवरी) — AQCat के बाद उपलब्ध होगा

दोनों मार्केटप्लेस के माध्यम से सुलभ हैं। SandboxAQ ने अपने LQMs को प्रमुख LLMs के माध्यम से भी सुलभ बनाया है, ताकि शोधकर्ता पहले से परिचित प्राकृतिक भाषा इंटरफ़ेस के माध्यम से उनसे पूछताछ कर सकें ।

Gemini for Science बंडल क्या है?

Gemini for Science एक एकल मॉडल नहीं है। यह Google द्वारा I/O 2026 (19-20 मई, 2026) में घोषित प्रायोगिक AI टूल का एक सूट है, जिसे वैज्ञानिक पद्धति को गति देने के लिए डिज़ाइन किया गया है । इसे वैज्ञानिक अनुसंधान के लिए एक "ऑर्केस्ट्रेशन लेयर" के रूप में सबसे अच्छी तरह समझा जा सकता है ।

Gemini for Science तीन मुख्य स्तंभों को बंडल करता है:

• Hypothesis Generation — Co-Scientist पर निर्मित, AI एजेंटों की एक टीम जो अनुसंधान परिकल्पनाओं को उत्पन्न करने, बहस करने और मूल्यांकन करने के लिए एक साथ काम करती है। Google ने उसी दिन Nature में एक पेपर प्रकाशित करके इस दृष्टिकोण को मान्य किया ।
• Computational Discovery — AlphaEvolve और Empirical Research Assistance (ERA) पर निर्मित। लॉन्च के समय प्रकाशित बेंचमार्क में ERA ने संक्रामक रोग पूर्वानुमान के लिए CDC के मॉडल को पीछे छोड़ दिया ।
• Literature Insights — NotebookLM पर निर्मित, स्वचालित साहित्य सारांश और अनुसंधान विश्लेषण प्रदान करता है ।

इसके अतिरिक्त, Gemini for Science में Science Skills शामिल है, जो Google Antigravity में एक अलग लेयर है जो 30 से अधिक लाइफ-साइंस डेटाबेस से जुड़ती है ।

प्रायोगिक उपकरण लॉन्च के समय क्रमिक पहुँच के साथ labs.google/science पर उपलब्ध हैं ।

साझेदारी के पीछे व्यावसायिक तर्क

Google Cloud के लिए: SandboxAQ के LQMs एक नई, उच्च-मूल्य वाली वर्कलोड श्रेणी — वैज्ञानिक और मात्रात्मक AI — का प्रतिनिधित्व करते हैं जो क्लाउड खपत को बढ़ाती है। Google Cloud को अपने सामान्य-उद्देश्य वाले Gemini मॉडल के साथ एक विभेदित, एंटरप्राइज़-ग्रेड उत्पाद मिलता है, जो खुद को "AI-नेटिव वैज्ञानिक खोज" के लिए बुनियादी ढाँचा प्रदाता के रूप में स्थापित करता है ।

SandboxAQ के लिए: Google Cloud Marketplace SandboxAQ को Google के विशाल एंटरप्राइज़ ग्राहक आधार, एक विश्वसनीय बिलिंग और प्रोक्योरमेंट चैनल, और स्केलेबल इन्फ्रास्ट्रक्चर तक तत्काल पहुँच प्रदान करता है — जिसमें Google Cloud पर NVIDIA DGX Cloud के साथ एकीकरण शामिल है । SandboxAQ, जो अब $5 बिलियन मूल्य का Alphabet स्पिन-आउट है, एक प्राकृतिक व्यावसायिक संबंध को गहरा करता है ।

मार्केटप्लेस लिस्टिंग का वैज्ञानिक AI के लिए क्या अर्थ है?

यह वैज्ञानिक AI के लिए एक व्यावसायिक मील का पत्थर है। यह पहली बार है जब विशेष Large Quantitative Models — सामान्य-उद्देश्य वाले LLMs से अलग एक श्रेणी — एंटरप्राइज़ प्रोक्योरमेंट, बिलिंग और सुरक्षा के साथ किसी प्रमुख क्लाउड मार्केटप्लेस के माध्यम से उपलब्ध हो रहे हैं ।

यह संकेत देता है कि वैज्ञानिक AI रिसर्च लैब और कस्टम डिप्लॉयमेंट से एक मानकीकृत, व्यावसायिक रूप से सूचीबद्ध उत्पाद श्रेणी में जा रहा है जिसे एंटरप्राइज़ ऑफ-द-शेल्फ़ खरीद सकते हैं। SandboxAQ के CEO जैक हिदारी ने कहा है कि LQMs फार्मा, मटेरियल, एनर्जी और फाइनेंस जैसे क्षेत्रों में LLMs को पीछे छोड़ देंगे , और मार्केटप्लेस की उपलब्धता वह बुनियादी ढाँचा है जो इस बदलाव को वास्तविक बनाती है।

मुख्य निष्कर्ष

• LQMs भौतिकी, रसायन और गणित पर प्रशिक्षित होते हैं — टेक्स्ट पर नहीं — और भाषा उत्पादन के बजाय मात्रात्मक भविष्यवाणियों के लिए अनुकूलित होते हैं।
• AQCat (मटेरियल) और AQPotency (दवाएँ) Google Cloud Marketplace पर उपलब्ध पहले दो LQM मॉडल हैं।
• Gemini for Science एक ऑर्केस्ट्रेशन सूट है, एक एकल मॉडल नहीं, जो Co-Scientist, AlphaEvolve, ERA और NotebookLM को बंडल करता है।
• साझेदारी Google Cloud को वैज्ञानिक AI के लिए बुनियादी ढाँचे की रीढ़ के रूप में स्थापित करती है जबकि SandboxAQ को एंटरप्राइज़ वितरण प्रदान करती है।
• मार्केटप्लेस लिस्टिंग पहली बार है जब विशेष LQMs किसी एंटरप्राइज़ क्लाउड प्रोक्योरमेंट चैनल के माध्यम से उपलब्ध हैं।