Google ने 3D रेंडरिंग, एनिमेशन और डेटा विश्लेषण जैसे भारी कंप्यूटिंग वाले कामों में Gemini 4 Argon का प्रदर्शन किया है। इन प्रदर्शनों में प्रोसेसिंग सर्वर पर होती है, जिससे अधिक संसाधन मांगने वाले काम स्थानीय हार्डवेयर के बजाय सर्वर पर किए जाते हैं।
Google के एक ब्लॉग पोस्ट का हवाला देते हुए StartupHub ने बताया कि Google ने Gemini 4 Argon को 8 चुनौतीपूर्ण कामों पर परखा। एक उदाहरण में छोटे से प्रॉम्प्ट से गणित की 5,000 पंक्तियां तैयार की गईं, जिनसे धूप से रोशन एक 3D लाइब्रेरी की रेंडरिंग शुरू से की गई।
इन प्रदर्शनों में केवल टेक्स्ट तैयार करने पर निर्भर रहने के बजाय AI मॉडल को दूसरे टूल्स के साथ इस्तेमाल किया गया। डेस्क की तस्वीरों से खेलने लायक 3D ट्रैक बनाने के लिए Argon ने Antigravity में सब-एजेंट्स, Blender MCP और Nano Banana के बीच तालमेल किया।
जिन कंपनियों के पास शक्तिशाली स्थानीय कंप्यूटर नहीं हैं, उनके लिए यह अधिक जटिल रचनात्मक कामों में क्लाउड प्रोसेसिंग के इस्तेमाल की संभावना दिखाता है। लेकिन रिपोर्ट में प्रदर्शन दिखाए गए हैं, वास्तविक कामकाज में भरोसेमंद प्रदर्शन या किफायती संचालन लागत के प्रमाण नहीं।
क्लाउड-आधारित रेंडरिंग से छोटी टीमें ऐसे प्रोजेक्ट आजमा सकती हैं, जो उनके मौजूदा हार्डवेयर की क्षमता से बाहर हैं।
विशेष कामों के टूल्स के बीच तालमेल के कारण AI मॉडल के साथ-साथ उन्हें वर्कफ़्लो में जोड़ने पर भी ध्यान देना जरूरी है।
ये प्रदर्शन वास्तविक कामकाज में भरोसेमंद और किफायती वर्कफ़्लो बन पाएंगे या नहीं, यह अभी साबित नहीं हुआ है।
यह पोस्ट ऊपर के स्रोत से Made in 10 समाचार कक्ष ने अपने-आप लिखी है।
Apple अपने और OpenAI के मॉडल पर आधारित AI असिस्टेंट को Pages, Keynote और Numbers में बीटा के तौर पर उपलब्ध करा रहा है। ये ऐप macOS 27 या उसके बाद के संस्करणों पर Model Context Protocol को भी सपोर्ट करते हैं, जिससे दूसरे डेवलपर्स के AI एजेंट इनसे जुड़ सकते हैं।
Google DeepMind ने Genie 4 जारी किया है, जो ऑडियो के साथ इंटरैक्टिव सिमुलेशन बनाने वाला AI वर्ल्ड मॉडल है। इसमें दृश्य 2 मिनट तक एक जैसे बने रह सकते हैं, लेकिन व्यापक उपलब्धता से पहले फिलहाल चुनिंदा भरोसेमंद परीक्षकों को ही इसका एक्सेस दिया गया है।
Simplismart ने Dallas Venture Capital की अगुवाई में सीरीज बी फंडिंग में $14 मिलियन जुटाए हैं और निवेशकों में NVIDIA भी शामिल है। इस पूंजी का इस्तेमाल प्लेटफॉर्म को बेहतर बनाने, क्लाउड प्रदाताओं के साथ साझेदारी और उत्तरी अमेरिका व अन्य बाजारों में विस्तार के लिए किया जाएगा।