गहन शोध शायद ही कभी एक काम होता है। यह एक बहु-चरणीय प्रक्रिया है: योजना की रूपरेखा तैयार करना, अंतर्दृष्टि की खोज करना, स्रोतों का मूल्यांकन करना, फॉलो-अप को परिष्कृत करना, विश्लेषण को संश्लेषित करना और डिलिवरेबल्स तैयार करना। GPU-आधारित सिस्टम पर, इन चक्रों के एक चरण को पूरा करने में 10 मिनट लग सकते हैं—या यदि आप नए प्रश्नों के साथ वापस आते हैं, तो इससे अधिक समय लग सकता है। यह घर्षण पुनरावृत्ति को रोकता है।
आज, NinjaTech AI को घोषणा करते हुए गर्व हो रहा है सुपरनिंजा फास्ट डीप रिसर्च, के साथ हमारी रणनीतिक साझेदारी द्वारा संचालित सेरेब्रस — से अधिक वितरित करना 5x तेज़ रिसर्च लूप्स पारंपरिक मॉडल की तुलना में। अब, पुनरावृत्त, बहु-चरणीय अन्वेषणों को मिनटों में करना — दसियों मिनट में नहीं—न केवल संभव है, बल्कि यह आसान भी है।
यह अब क्यों मायने रखता है
सुपरनिंजा फास्ट डीप रिसर्च सिर्फ तेज़ नहीं है। यह गति में परिवर्तन है:
- बिना समझौता किए स्पीड: तर्क, स्रोत मूल्यांकन और संश्लेषण के जटिल क्रम जिन्हें एक बार 10+ मिनट लगते थे, अब केवल 1-2 मिनट में पूरा हो जाते हैं।
- इंटरएक्टिव इंटेलिजेंस: रीयल-टाइम पुनरावृत्ति एआई के गहन शोध को एक स्थिर रिपोर्ट से गतिशील, ऑन-डिमांड पार्टनर में बदल देती है।
- गुणवत्ता पर कोई बलिदान नहीं: हर उत्तर उद्धृत स्रोतों, संरचित तर्क और गहन विश्लेषण पर आधारित होता है—यह सुनिश्चित करना कि गति में वृद्धि गहराई या सटीकता की कीमत पर न आए।
बेंचमार्क: तुलनात्मक सटीकता, ब्रेकथ्रू स्पीड
गुणवत्ता और प्रदर्शन दोनों का मूल्यांकन करने के लिए, हमने परीक्षण किया सुपरनिंजा फास्ट डीप रिसर्च, सेरेब्रस हार्डवेयर पर Qwen3-235B मॉडल द्वारा संचालित, का उपयोग करते हुए GAIA बेंचमार्क—बहु-चरणीय तर्क और उपकरण के उपयोग का एक चुनौतीपूर्ण, वास्तविक दुनिया का परीक्षण (arXiv लिंक)।
GAIA कार्य जानबूझकर कठिन होते हैं: सत्यापन योग्य उत्तरों के साथ 466 प्रश्न, जिन्हें न केवल तथ्यात्मक याद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, बल्कि योजना बनाने, स्रोतों को इकट्ठा करने, जटिलता के माध्यम से तर्क करने और सटीक परिणाम देने की क्षमता को मापने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
सटीकता के परिणाम — सर्वश्रेष्ठ से मेल खाते हुए
सुपरनिंजा फास्ट डीप रिसर्च हासिल किया 58.9% सटीकता, एंथ्रोपिक के सॉनेट 4 जैसे शीर्ष स्तरीय मॉडल पर बारीकी से नज़र रखना (62.1%) और जेमिनी 2.5 प्रो (62.6%), और OpenAI के GPT-O3 से बेहतर प्रदर्शन करना (54.5%)।
गति के परिणाम — अपनी खुद की कक्षा में
सेरेब्रस पर Qwen3-235B ने वास्तव में खुद को कहाँ अलग किया था रफ़्तार:
- पूरा होने का औसत समय: 57.4 सेकंड प्रति GAIA कार्य
- 3.9x तेज जेमिनी 2.5 प्रो की तुलना में (225.3 एस)
- 4.1x तेज सॉनेट 4 की तुलना में (237.7 एस)
- 5.5x तेज GPT-O3 की तुलना में (316.7 एस)
आपके लिए इसका क्या मतलब है
आपको मिलता है अग्रणी फ्रंटियर मॉडल के बराबर सटीकता—लेकिन नाटकीय रूप से तेज़ जवाबों के साथ। गहन शोध वर्कफ़्लोज़ के लिए, जिसमें पुनरावृति शामिल है, यह गति पूरी तरह से नई संभावनाओं को अनलॉक करती है: फ़ॉलो-अप, पिवोट्स, और गहरे डाइव जो पहले बहुत धीमे होते।
वास्तविक दुनिया का उदाहरण: जब गति रणनीति निर्धारित करती है
कल्पना कीजिए कि आप एक ब्रांड रणनीतिकार हैं जो एक वैश्विक उपभोक्ता सामान कंपनी को सलाह दे रहे हैं। सीएमओ अगले सप्ताह होने वाले लीडरशिप समिट में उच्च दांव वाले कॉर्पोरेट रीब्रांड के लिए चर्चा शुरू करना चाहता है। आपको डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि के साथ उस कमरे में चलना होगा, न कि केवल राय के साथ।
आप इस गहन शोध संकेत से शुरू करते हैं:
कई उद्योगों में 2010-2025 के 10 सबसे उल्लेखनीय कॉर्पोरेट रीब्रांड पर शोध करें, “उल्लेखनीय” को परिभाषित करने के लिए स्पष्ट मानदंडों का उपयोग करें और बिक्री, बाजार हिस्सेदारी, ग्राहक भावना और ब्रांड इक्विटी में मापने योग्य परिवर्तनों पर विश्वसनीय, उद्धृत और लिंक किए गए स्रोतों को इकट्ठा करें। तुलनीयता के लिए परिणामों को सामान्य करें और उन्हें तालिका में सबसे कम से कम सफल रैंक में प्रस्तुत करें, जिसमें सभी प्रमुख मीट्रिक, प्रत्येक ब्रांड के लिए संक्षिप्त केस सारांश और कम से कम पांच कार्रवाई योग्य, साक्ष्य-समर्थित अंतर्दृष्टि शामिल हैं, जिनका उपयोग मैं रीब्रांड रणनीति चर्चा का मार्गदर्शन करने के लिए कर सकता हूं।
अन्य AI अनुसंधान उपकरणों के साथ, आप प्रारंभिक रिपोर्ट के लिए 10-15 मिनट प्रतीक्षा कर सकते हैं। यदि आपके पास अनुवर्ती प्रश्न हैं जिनके लिए और अधिक शोध की आवश्यकता है, तो प्रत्येक पुनरावृत्ति में अधिक समय लगता है।
साथ में सुपरनिंजा फास्ट डीप रिसर्च, प्रत्येक चक्र 1-2 मिनट में पूरा होता है, इसलिए आप तेज़ी से पुनरावृति कर सकते हैं—अपने मानदंडों को परिष्कृत कर सकते हैं, किनारे के मामलों की जांच कर सकते हैं, ताज़ा डेटा जोड़ सकते हैं, और वास्तविक समय में अपनी अंतर्दृष्टि का तनाव परीक्षण कर सकते हैं। एक स्थिर रिपोर्ट तैयार करने के बजाय, आप लिंक किए गए स्रोतों, तुलनीय मीट्रिक, और स्पष्ट, साक्ष्य-समर्थित टेकअवे के साथ एक इंटरैक्टिव तालिका बनाते हैं, जो कमरे में लाइव प्रस्तुत करने और अनुकूलित करने के लिए तैयार होते हैं।
गति न केवल आपको तेज़ बनाती है—इससे आप अधिक कोणों का पता लगा सकते हैं, अधिक मान्यताओं को मान्य कर सकते हैं, और ऐसी रणनीतिक अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं जिन्हें आपके पास अन्यथा उजागर करने का समय नहीं होता।
यह काम किस प्रकार करता है
ओपन-सोर्स बड़े भाषा मॉडल में बड़ी प्रगति के बावजूद, जटिल, लंबे-क्षितिज सूचना पुनर्प्राप्ति कार्यों पर इन मॉडलों और शीर्ष मालिकाना प्रणालियों के बीच एक निरंतर प्रदर्शन अंतर बना रहता है - जीएआईए जैसे बेंचमार्क द्वारा अच्छी तरह से पकड़ी गई चुनौतियां। उस अंतर को दूर करने के लिए न केवल बड़े मॉडल की आवश्यकता होती है, बल्कि बेहतर अनुमान की भी आवश्यकता होती है।
सुपरनिंजा का डीप रिसर्च सिस्टम एक का उपयोग करता है योजना और कोडएक्ट स्कैफोल्डिंग फ्रेमवर्क जो एक बेस ओपन-सोर्स मॉडल को बदल देता है - जैसे कि Qwen3-Instruct 235B- को एक लक्ष्य-संचालित शोधकर्ता में बदल देता है। यह फ्रेमवर्क पुनरावृत्त को क्रियान्वित करता है सत्यापन, सत्यापन, और पुन: नियोजन लूप, मानक अनुमान की तुलना में रीज़निंग टोकन की संख्या से लगभग दोगुना उत्पन्न करता है। सोचने का यह अतिरिक्त समय सटीकता के साथ काम करता है, व्यवस्थित रूप से विशिष्ट मॉडल त्रुटियों को कम करता है और अत्याधुनिक मालिकाना मॉडल से मेल खाने के लिए प्रदर्शन में सुधार करता है।
हम एक के माध्यम से सटीकता को और बढ़ावा देते हैं डेटा-संचालित ऑप्टिमाइज़ेशन लेयर जो ग्राहक के डोमेन और डेटा के आधार पर टूल की परिभाषा, मापदंडों और पुनर्प्राप्ति रणनीतियों को अनुकूलित करता है। ये अनुकूलित सेटिंग्स विशिष्ट, उच्च-दांव वाले शोध कार्यों के लिए मॉडल को अधिक विश्वसनीय बनाती हैं. ट्रेड-ऑफ़? यह अधिक समृद्ध, अधिक कठोर तर्क प्रक्रिया पारंपरिक GPU सिस्टम पर कम्प्यूटेशनल ओवरहेड जोड़ती है—जो लंबे समय तक टोकन जनरेशन और इंटर-GPU संचार के कारण प्रत्येक पुनरावृत्ति को धीमा कर देती है।
यहीं से सेरेब्रस के वेफर-स्केल अनुमान ने हमें एक विशाल प्रदर्शन लाभ प्राप्त करने में मदद की। पूरे मॉडल को पूरी तरह से ऑन-चिप SRAM में चलाकर, बिना किसी इंटर-जीपीयू अड़चनों के अनुमान को बहुत तेज़ बनाते हुए, हम पूर्ण स्कैफोल्डिंग लूप को गति देते हैं 4—6x पारंपरिक प्रणालियों की तुलना में। इसका मतलब है कि आप शीर्ष मालिकाना मॉडल की सटीकता प्राप्त करते हैं—गति का त्याग किए बिना—पुनरावृत्त, बहु-गोल अनुसंधान चक्रों को वास्तविक समय में व्यावहारिक बनाते हैं।
आज ही SuperNinja के फास्ट डीप रिसर्च को आजमाएं
SuperNinja Fast Deep Research केवल एक तेज़ टूल नहीं है - यह इस बात का पुनर्निर्धारण है कि गहन शोध वर्कफ़्लो कैसे होते हैं। यदि आप त्वरित, कठोर जानकारी को महत्व देते हैं, जो वास्तविक समय में आपके प्रश्नों के अनुकूल हो, तो आपको तुरंत अंतर महसूस होगा।
अनुभव करें कि जब एजेंटिक एआई अगली पीढ़ी की गति को पूरा करता है तो क्या होता है।
