Zen4 Coder: 480B पैरामीटर, 92% कम सक्रिय — MoE कोड मॉडल

सघन मॉडल हर टोकन पर अपने 90% पैरामीटर व्यर्थ करते हैं। कोड में — जहाँ ज्ञान वाक्य-रचना, अर्थ, प्रकार-प्रणाली और प्राकृतिक भाषा में बहुत संरचित है — यह अपव्यय और तीव्र है।

आज हम Zen4 Coder लॉन्च कर रहे हैं, 480B पैरामीटर का Mixture of Experts मॉडल जो हर फ़ॉरवर्ड पास में केवल 35B पैरामीटर सक्रिय करता है। यह उतना जानता है जितना 480B मॉडल। इसकी लागत 35B मॉडल जितनी है।

तीन मॉडल, हर कोड कार्यप्रवाह के लिए

Zen4 Coder — सामान्य-उद्देश्य कोड मॉडल।

• 480B कुल / 35B सक्रिय (MoE)
• 163K संदर्भ खिड़की
• सभी प्रमुख प्रोग्रामिंग भाषाएँ
• एजेंटिक टूल उपयोग और बहु-चरण तर्क

Zen4 Coder Pro — अधिकतम सटीकता।

• 480B पैरामीटर, पूर्ण BF16 परिशुद्धता (सघन)
• 131K संदर्भ खिड़की
• जटिल बहु-फ़ाइल रीफैक्टरिंग और बड़े कोडबेस में नेविगेशन के लिए
• जब सबसे अच्छा उत्तर चाहिए, सबसे तेज़ नहीं

Zen4 Coder Flash — रीयल-टाइम कोड सहायता।

• 30B कुल / 3B सक्रिय (MoE)
• 262K संदर्भ खिड़की
• इनलाइन पूर्णता, टैब-पूर्णता, और कोड चैट
• संवादात्मक कार्यप्रवाहों के लिए Sub-100ms विलंब

कोड के लिए MoE वास्तुकला क्यों मायने रखती है

Mixture of Distilled Experts (MoDE) वास्तुकला हर टोकन को विशेषज्ञ उप-नेटवर्क तक भेजती है। Zen4 Coder में इससे ये समर्पित मार्ग बनते हैं:

• वाक्य-रचना विशेषज्ञ — भाषा-विशिष्ट व्याकरण और संरचना
• अर्थ विशेषज्ञ — अर्थ, आशय, और प्रोग्राम तर्क
• प्रकार-अनुमान विशेषज्ञ — प्रकार प्रणालियाँ, जेनरिक, और बाधाएँ
• प्रलेखन विशेषज्ञ — टिप्पणियों, डॉकस्ट्रिंग और व्याख्याओं में प्राकृतिक भाषा

Python बनाते समय Python वाक्य-रचना विशेषज्ञ अर्थ-तर्क विशेषज्ञों के साथ सक्रिय होते हैं। Java प्रकार-प्रणाली विशेषज्ञ निष्क्रिय रहते हैं। यही चयनात्मक सक्रियण 480B मॉडल को 35B मॉडल की तरह चलाता है।

असली कोडबेस के लिए बनी संदर्भ खिड़कियाँ

Zen4 Coder की 163K संदर्भ खिड़की में यह समाता है:

• एक सामान्य माइक्रोसर्विस कोडबेस (50-100 फ़ाइलें)
• पूरा Go मॉड्यूल या Rust क्रेट
• घटकों, हुक और अवस्था प्रबंधन सहित पूरा React अनुप्रयोग

Coder Flash की 262K खिड़की कोड खोज और नेविगेशन के और बड़े भार संभालती है।

Coder Pro की 131K खिड़की गहरे विश्लेषण के लिए अनुकूलित है — जटिल तर्क कार्यों पर अधिकतम सटीकता के बदले संदर्भ की लंबाई।

अभी उपलब्ध

तीनों Zen4 Coder मॉडल Hanzo AI गेटवे पर hanzo.ai से उपलब्ध हैं। मानक OpenAI-संगत API इस्तेमाल करें:

curl https://llm.hanzo.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $HANZO_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "zen4-coder",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Refactor this function to use async/await..."}]
  }'

वही API, वही कुंजी, वही बिलिंग, जैसी मंच के हर दूसरे मॉडल की।