Suveria: डिजिटल बुद्धिमत्ता के साथ निजी काम

31 अक्टूबर 2026 का संस्करण। यह दस्तावेज़ Suveria से जुड़े घोषणापत्र के सिद्धांतों को विस्तार देता है: हम निजता कैसे बचाना चाहते हैं, डिजिटल बुद्धिमत्ता के साथ काम कैसे होना है, इसकी लागत कितनी है और हम इसे कैसे जाँचेंगे। यहाँ वर्णित संरचना अभी डिज़ाइन के चरण में है। किसी मौजूद तकनीक या आपूर्तिकर्ता के दस्तावेज़ का उल्लेख करने का अर्थ यह नहीं कि हमने उसे Suveria में शुरू कर दिया है। अपने परीक्षणों के परिणाम हम अध्याय 9 में जोड़ते हैं, हमेशा तारीख, विन्यास के संस्करण और माप के दायरे के साथ।

यह अनुवाद डिजिटल बुद्धिमत्ता ने 31 अक्टूबर 2026 के पोलिश मूल पाठ के आधार पर किया है। भिन्नता होने पर पोलिश पाठ बाध्यकारी है।

1. Suveria क्या है और क्यों बन रही है#

Suveria को इंटरनेट पर ऐसा निजी स्थान बनाना है जहाँ व्यक्ति डिजिटल बुद्धिमत्ता से बात करे, अपनी सामग्री पर काम करे और पहले के विचारों पर लौटे, जैसे अपने घर में बंद दरवाज़ों के पीछे। Poznań का Novus Ignis फाउंडेशन इसे दुनिया के हर हिस्से के लोगों को ध्यान में रखकर डिज़ाइन कर रहा है; उसके मूल्य घोषणापत्र में वर्णित हैं। इसका आधार डिजिटल बुद्धिमत्ता के खुले मॉडल हैं, और अपना सॉफ़्टवेयर हम खुले कोड वाली डिजिटल सार्वजनिक वस्तु के रूप में उपलब्ध कराना चाहते हैं।

Suveria इसलिए बन रही है क्योंकि डिजिटल बुद्धिमत्ता से बातचीत में हम अधिक से अधिक बातें सौंपते हैं: स्वास्थ्य, रिश्ते, काम, पैसे और जीवन की योजनाओं के सवाल। कई लोकप्रिय सेवाओं में इन बातचीतों की सामग्री आपूर्तिकर्ता के सर्वरों तक जाती है, जहाँ वह उसे पढ़ सकता है, और उसकी रक्षा आपूर्तिकर्ता के नियमों और उस पर भरोसे पर निर्भर करती है। हम चाहते हैं कि सबसे महत्वपूर्ण बातों पर इस डर के बिना बातचीत हो सके कि किसी व्यक्ति के जीवन की इतनी नज़दीकी जानकारी कभी कमाई या उस पर प्रभाव डालने के लिए उपयोग की जाएगी। हम यह भी चाहते हैं कि हर कोई अपने वास्तविक उपयोग का ही भुगतान करे, देख सके कि भुगतान किसलिए है और खर्च की सीमा स्वयं तय करे।

Suveria में हम चाहते हैं कि यह संभव हो:

• डिजिटल बुद्धिमत्ता से निजी और पेशेवर विषयों पर बात करना, यह देखते हुए कि बातचीत कहाँ संसाधित हो रही है और उसे कौन देख सकता है;
• अपने दस्तावेज़ों और फ़ाइलों पर काम करना, परिणाम सहेजना और खुले प्रारूपों में कहीं और ले जाना;
• बातचीत, फ़ाइलें और सहायक की स्मृति मुख्य रूप से अपने उपकरणों पर रखना, ऐसी कुंजी से एन्क्रिप्ट करके जो उपयोगकर्ता के नियंत्रण में रहे;
• अपनी सहमति से पिछली बातचीतों की स्मृति उपयोग करना, पुराने निर्णयों के कारणों पर लौटना और व्यक्तिगत सिद्धांत-संग्रह (Canon Personalis) बनाना, यानी अपने सिद्धांतों और मूल्यों का संग्रह;
• काम का तरीका चुनना, अपने उपकरण पर मॉडल से लेकर सर्वर पर गोपनीय परिवेश तक, साथ में स्पष्ट जानकारी कि प्रत्येक तरीका किससे रक्षा करता है;
• वास्तविक उपयोग का भुगतान करना, अपने तय किए खर्च की सीमा के साथ;
• निजी तौर पर किसी विचार को सँवारना और फिर उसे सोच-समझकर Omniforum की साझा बातचीत में लाना।

पहला संस्करण उन लोगों के लिए लक्षित है जिनके लिए जाँची जा सकने वाली निजता चुनाव का कारण है।

हम चाहते हैं कि Suveria में पहला ही दिन अपने घर में होने का शांत अहसास दे, जैसे अपनी गति से सजाई जा रही निजी कार्यशाला में। उपयोगकर्ता सहायक को अपने विषयों और लक्ष्यों के बारे में बता सकेगा; हम उपयोगकर्ता की अपनी टिप्पणियाँ और डिजिटल बुद्धिमत्ता की अन्य सेवाओं से पिछली बातचीतों के संग्रह Suveria में लाने की सुविधा भी देना चाहते हैं। ऐसा संग्रह उपयोगकर्ता के उपकरण पर एन्क्रिप्ट किया और व्यवस्थित रखा जाना है, और दूरस्थ मॉडल तक केवल वर्तमान सवाल के लिए चुना गया हिस्सा पहुँचना है (अध्याय 3)।

सेवा का मूल्य हम इस आधार पर मापते हैं कि वह लक्ष्य पाने, निजता बचाने और स्वयं निर्णय लेने में मदद करती है या नहीं। शर्तें स्पष्ट और आसानी से उपलब्ध होनी हैं, और उपयोगकर्ता को अपना खर्च नियंत्रित करने, अपनी सामग्री निर्यात करने और छोड़कर जाने की सुविधा होनी है।

बुनियादी ढाँचा चलाने वाले हम लोगों से भी पूर्ण निजता वह लक्ष्य है जिसके अनुसार हम डिज़ाइन करते हैं। रक्षा ऐसे उपायों पर आधारित होनी है जिन्हें स्वतंत्र रूप से जाँचा जा सके, फाउंडेशन पर भरोसे पर नहीं। इसलिए हर संस्करण स्पष्ट बताता है कि क्या सुरक्षित है, किससे, किन परिस्थितियों में और कौन-सी कमियाँ बाकी हैं।

शुरुआत एक मॉडल से लिखित बातचीत और चुने हुए दस्तावेज़ पर काम है, जिसमें रक्षा का स्तर, खर्च की सीमा और परिणाम के निर्यात की सुविधा स्पष्ट हों। स्मृति, खोज, एकीकरण और काम करने जैसी अगली क्षमताओं को अलग-अलग अनुमतियों का दायरा मिलता है। एक सुविधाजनक इंटरफ़ेस कई कार्य-विधियाँ जोड़ सकता है, यदि व्यक्ति डेटा भेजने से पहले देख सके कि वह कहाँ जाएगा और कौन-से नियम लागू होंगे।

पहले संस्करण में किस विकल्प का उपयोग होगा, यह इस पर निर्भर है कि शुरू होने से पहले फाउंडेशन कितनी राशि जुटाता है। सबसे संभावित विकल्प बाहरी आपूर्तिकर्ता का गोपनीय API है; ऐसी सेवाएँ आज USA में उपलब्ध हैं, और शुरुआत में उनकी गोपनीयता आपूर्तिकर्ता की घोषणा है, जिसे हम जाँचेंगे। यदि अपने सर्वरों को गोपनीय परिवेश में किराए पर लेने के लिए पर्याप्त धन हो, तो पहला संस्करण शुरू से उन पर चल सकता है। अध्याय 9 के परीक्षणों का सकारात्मक परिणाम आने तक हम इनमें से हर विकल्प को घोषित रक्षा कहते हैं, गोपनीय रक्षा नहीं। अध्याय 2 में लक्षित रक्षा का वर्णन है। Europa के लोगों के व्यक्तिगत डेटा की रक्षा के लिए इसका क्या अर्थ है, यह हम पायलट शुरू होने से पहले बताएँगे।

Suveria का उपयोग बातचीतों को मॉडल प्रशिक्षण में इस्तेमाल करने की सहमति नहीं है। उपयोगकर्ताओं की सामग्री शोध सामग्री में केवल अलग, सूचित सहमति से जाती है, और बाकी सामग्री फाउंडेशन के सार्वजनिक कार्य-संग्रह तथा उपयोग के स्पष्ट आधार वाले अन्य स्रोतों से आती है, जैसा सामग्री और बेंचमार्क का श्वेतपत्र बताता है।

Suveria बातचीत और निर्णयों के साझा स्थान Omniforum की पूरक है: एक निजी कार्यशाला देती है, दूसरा सार्वजनिक मंच। दोनों परियोजनाएँ जिन मूल्यों से निकली हैं, वे फाउंडेशन के घोषणापत्र में हैं। आगे हम क्रम से बताते हैं:

• हम क्या और किससे बचाते हैं, डेटा और कुंजियाँ कहाँ हैं (अध्याय 2);
• संदेश उपकरण से मॉडल तक कैसे जाता है और इसे कैसे जाँचा जा सकता है (3);
• निजी बातचीत पढ़े बिना हम दुरुपयोग कैसे सीमित करते हैं (4);
• कई ग्राफ़िक्स कार्ड पर कंप्यूटिंग कैसे होती है (5);
• हम किन मॉडलों, स्मृति और उपकरणों की योजना बना रहे हैं (6);
• 30 लोगों से पूरी मानवता तक कितनी कंप्यूटिंग क्षमता चाहिए (7);
• इसकी लागत कितनी है, तारीख सहित गणना में (8);
• हम कैसे जाँचेंगे कि वादे काम करते हैं या नहीं: स्वीकृति परीक्षण और परिणाम लॉग (9)।

2. हम क्या और किससे बचाते हैं#

हम बातचीत और फ़ाइलों की सामग्री, इतिहास और स्मृति, कुंजियाँ, बिलिंग डेटा और मेटाडेटा बचाते हैं, जैसे कनेक्शन का समय, नेटवर्क पता और अनुरोध का आकार। हर क्षेत्र के लिए अलग उपाय चाहिए।

खंड 2.3 में वर्णित काम के पाँच विकल्पों में से प्रत्येक किससे रक्षा करता है, यह नीचे की तालिका दिखाती है। सर्वर वाले विकल्पों में रक्षा प्रमाणन पर आधारित है। यह हार्डवेयर द्वारा हस्ताक्षरित प्रमाण है कि दूरस्थ मशीन पर कौन-सा सॉफ़्टवेयर और किस रक्षा-विधि में चल रहा है। हमने खाने इस दस्तावेज़ के आगे के अध्यायों के आधार पर भरे हैं; “आपूर्तिकर्ता की घोषणा” का अर्थ है कि अपनी जाँच होने तक हम रक्षा की पुष्टि नहीं करते।

गोपनीय कंप्यूटिंग हमले की लागत बदलती है: प्रशासक की दूरस्थ पहुँच के बजाय हार्डवेयर में भौतिक हस्तक्षेप आवश्यक होता है।

नीचे हम बताते हैं कि अपने गोपनीय परिवेश वाला लक्षित विकल्प को कैसे काम करना है; अन्य विकल्पों का अंतर खंड 2.3 की तालिका में है। संदेश की यात्रा के क्रमिक हिस्सों में इसका व्यवहारिक अर्थ:

• उपयोगकर्ता के उपकरण पर पाठ पढ़ने योग्य है, क्योंकि वही उसे लिखता और पढ़ता है। उसकी रक्षा ऐसा ऐप करता है जो केवल आवश्यक अनुमतियाँ माँगता है, साथ में अपडेट और बैकअप के प्रति सावधानी। यदि फ़ोन या कंप्यूटर पर हानिकारक सॉफ़्टवेयर चल रहा हो तो हम उसे नहीं बचा पाएँगे।
• सर्वर तक के रास्ते में संदेश इस तरह एन्क्रिप्ट होता है कि केवल जाँचा गया प्रसंस्करण स्थान उसे पढ़ सके। भेजने से पहले ऐप जाँचता है कि दूसरी ओर ठीक वही सॉफ़्टवेयर चल रहा है जो हमने प्रकाशित किया है।
• सर्वर पर मॉडल को उत्तर देने के लिए सामग्री पढ़नी होती है, इसलिए वह बंद हार्डवेयर परिवेश में ऐसा करता है, जिसके भीतर सर्वर प्रशासक या दूसरे ग्राहक नहीं देख सकते। हम जाँचते हैं कि क्या इस अलगाव में प्रोसेसर, ग्राफ़िक्स कार्ड, स्मृति और उनके बीच के कनेक्शन शामिल हैं।
• सहेजते समय बातचीत का इतिहास और सहायक की स्मृति उपयोगकर्ता की कुंजी से एन्क्रिप्ट होते हैं। हम प्रतियाँ, पहुँच वापस पाने और हटाने की जाँच करते हैं।
• सेवा चलाते समय बिलिंग, निदान और त्रुटि-रिपोर्ट बातचीत की सामग्री के बिना काम करते हैं, और एकत्र डेटा का हर प्रकार सार्वजनिक है (अध्याय 3)।
• बाहरी उपकरणों के साथ, जब सहायक को Suveria के बाहर कुछ करना हो, जैसे इंटरनेट पर जानकारी ढूँढ़ना, तो वह केवल उपयोगकर्ता की सहमति वाली सामग्री भेजता है और बताता है कि कहाँ।

गोपनीय कंप्यूटिंग उपयोगकर्ता के संक्रमित कंप्यूटर को ठीक नहीं करती। वह सर्वर तक भौतिक पहुँच वाले हर व्यक्ति से भी रक्षा नहीं करती: 2025 में शोधकर्ताओं ने दिखाया कि स्मृति बस से जुड़ा उपकरण, जो एक हज़ार डॉलर से कम के पुर्ज़ों से बना हो, Intel और AMD के समाधानों में प्रमाणन कुंजियाँ निकाल सकता है, और इसके माध्यम से NVIDIA की गोपनीय कंप्यूटिंग में भी झूठा प्रमाणन बना सकता है; प्रोसेसर निर्माता ऐसे हमलों को अपनी रक्षा के दायरे से बाहर मानते हैं।¹ हार्डवेयर निर्माताओं, क्रिप्टोग्राफ़ी की शुद्धता, ऐप के कोड और अपडेट प्रक्रिया पर निर्भरता भी रहती है। आपूर्तिकर्ता सामग्री न पढ़ पाने पर भी सेवा देने से इनकार कर सकता है। इसलिए ख़तरे के मॉडल में सामग्री देख पाना, मेटाडेटा से निष्कर्ष निकालना, कार्यप्रणाली बदलना और सेवा बाधित करना अलग-अलग पहचाने जाने हैं, और हर विकल्प में बताना है कि रक्षा के काम करने के लिए किसका ईमानदार होना आवश्यक है।

जब तक हम दूसरों के सर्वर-केंद्र उपयोग करते हैं, हार्डवेयर तक भौतिक पहुँच आपूर्तिकर्ता की होती है और हम उसे जाँच नहीं सकते; हर विकल्प के साथ हम यह बताते हैं। अपने हार्डवेयर के मामले में (खंड 8.2 के कदम 3–4) हम इस पहुँच को इन तरीकों से दिखाई देने योग्य बनाना चाहते हैं:

• उपकरणों की सूची;
• प्रवेश पर नियंत्रण;
• बेतरतीब नमूने वाली सील और खोलने का पता लगाने वाले सेंसर;
• काम का लॉग;
• स्वतंत्र पर्यवेक्षकों के कैमरे, जिनके दृश्य में सार्वजनिक यादृच्छिकता जनरेटर का वर्तमान मान मशीन की कुंजी से हस्ताक्षरित रूप में दिखे;
• और आगे चलकर ऐसा सर्वर-कक्ष जिसे हर कोई देख सके।

रखरखाव और पुर्ज़े बदलना पहले घोषित, सार्वजनिक प्रक्रियाओं के रूप में होता है। दिखाई देने वाली भौतिक निगरानी जोखिम घटाती है और कई घटनाएँ पकड़ने देती है, लेकिन मशीन का पूरा इतिहास या आपूर्ति से पहले हस्तक्षेप का अभाव सिद्ध नहीं करती, और ऊपर जैसे हमले प्रमाणन के प्रमाण जाली बनाने तक ले जा सकते हैं। इसलिए आवरण खुलने, पुर्ज़ा बदलने, अनियोजित रीस्टार्ट या अन्य संदेहास्पद घटना के बाद हम उस मशीन पर निजी सामग्री का प्रसंस्करण रोकते हैं। सत्र और ऐप की कुंजियाँ बदलते हैं, लेकिन नया प्रमाणन अकेले भरोसा बहाल नहीं करता यदि संदेह हार्डवेयर प्रमाणन के आधार से जुड़ा हो; दोबारा अनुमति देने की शर्तें और प्रमाण हम पहले से बताते हैं। उपयोगकर्ताओं का डेटा एन्क्रिप्ट करने वाली कुंजियों की अलग रक्षा और पुनर्प्राप्ति होती है, इसलिए यह प्रक्रिया लोगों से उनका निजी कार्य-संग्रह नहीं छीनती।

2.1. अपने उपकरण और वैकल्पिक सर्वर#

निजी बातचीत, फ़ाइलें और स्मृति मुख्य रूप से उपयोगकर्ता के उपकरणों पर एन्क्रिप्ट किए कंटेनरों में रखी जानी हैं, यानी ऐसे डेटा-संग्रह जिनकी सामग्री उपयुक्त कुंजी से पढ़ी जाती है। यह local-first तरीका है: डेटा पहले उपकरण पर सहेजा जाता है, और सर्वर बैकअप तथा समन्वयन में सहायक हो सकते हैं।² सहेजी गई सामग्री फाउंडेशन की सेवाओं का उपयोग समाप्त होने के बाद भी उपलब्ध रहनी है; दूरस्थ मॉडल वाले काम चुनी गई कंप्यूटिंग सेवा की उपलब्धता पर निर्भर हैं।

चुने हुए सर्वरों पर वैकल्पिक भंडारण बैकअप और उपकरणों के बीच बदलावों के मेल के लिए है। भेजने से पहले हम सामग्री उपकरण पर एन्क्रिप्ट करते हैं, ताकि प्रति रखने वाले संचालक को केवल एन्क्रिप्ट किया हुआ डेटा मिले, उसे पढ़ने की कुंजी नहीं। उपयोगकर्ता भंडारण आपूर्तिकर्ता और पढ़ने की अनुमति वाले उपकरण चुनता है। भेजी गई प्रति के समय और आकार जैसे मेटाडेटा का खुलासा हम अलग से सीमित करते हैं।

2.2. कुंजियाँ और पहुँच वापस पाना#

निजी कंटेनरों की कुंजियाँ उपयोगकर्ता के नियंत्रण में रहती हैं। पहुँच वापस पाने की प्रक्रिया स्पष्ट करती है कि पहुँच दूसरा उपकरण, सुरक्षित रखी पुनर्प्राप्ति कुंजी या कोई अन्य सोच-समझकर चुना गया तरीका बहाल करता है, और उससे किसे पढ़ने की क्षमता मिलती है। संचालक के पास खाता वापस पाने से कंटेनर की सामग्री नहीं खुलती। कुंजी की सभी प्रतियाँ और पुनर्प्राप्ति के सभी रास्ते खोने पर डेटा स्थायी रूप से खो सकता है, इसलिए हम डेटा बहाल करने के परीक्षण से चुना हुआ तरीका जाँचते हैं और उसे समझने योग्य निर्देशों में बताते हैं।

हम पहुँच वापस पाने के कई तरीकों पर विचार कर रहे हैं जिन्हें जोड़ा जा सकता है: पहले से पहुँच वाला दूसरा उपकरण; काग़ज़ पर या पासवर्ड मैनेजर में रखी पुनर्प्राप्ति कुंजी; हार्डवेयर कुंजी; कई विश्वस्त लोगों में कुंजी बाँटना, जैसे तीन में से कोई भी दो मिलकर पहुँच बहाल कर सकें, और अकेला कोई डेटा न पढ़ सके। फाउंडेशन कुंजियाँ या उनके हिस्से नहीं रखता, इसलिए वह उपयोगकर्ता की जगह पहुँच वापस नहीं पा सकता या उसका डेटा किसी को सौंप नहीं सकता।

शुरुआत में हम दूसरा उपकरण और काग़ज़ पर लिखी कुंजी सुझाते हैं; विश्वस्त लोगों में कुंजी बाँटना इच्छुक लोगों के लिए विकल्प है।

2.3. रक्षा के विकल्प#

हम काम के पाँच विकल्पों की तुलना करना चाहते हैं, क्योंकि हर विकल्प अलग ख़तरों से बचाता है:

सर्वर की स्वतंत्र जाँच के लिए स्थापित ऐप आवश्यक है। ब्राउज़र में सर्वर जाँचने वाला कोड हर बार संचालक देता है, इसलिए इस तरीके को हम कम सुरक्षित बताते हैं।

नेटवर्क से जुड़े उपकरण में अलग सर्वर परिवेश की तुलना में हमले के अधिक रास्ते हो सकते हैं, इसलिए केवल कंप्यूटिंग की जगह सुरक्षा तय नहीं करती। विशिष्ट विन्यास जाँचे जाने से पहले किसी विकल्प को “पूर्ण निजता” का लेबल नहीं मिलता। हर बातचीत में उपयोगकर्ता देखता है कि कौन-सा विकल्प चल रहा है, और उसे बदलने के लिए उसका सोच-समझकर लिया निर्णय आवश्यक है। बाहरी API की अपनी कुंजी पहुँच का हिसाब रखती है, लेकिन आपूर्तिकर्ता से गोपनीयता नहीं देती। निजी Suveria में यह स्वतः चुना जाने वाला विकल्प नहीं है, और सामग्री भेजने से पहले हम बताते हैं कि क्या आपूर्तिकर्ता उसे मॉडल प्रशिक्षण में उपयोग कर सकता है और कितने समय रखता है।

हम ऐसी दिशा का भी विश्लेषण कर रहे हैं जो अभी इस तुलना में नहीं है: एक विश्वस्त सहकारी समूह। इसमें मॉडल एक-दूसरे को जानने और भरोसा करने वाले कई लोगों के हार्डवेयर पर चलता, जैसे परिवार, मित्र या छोटा समुदाय, और उनमें से हर कोई अपने कंप्यूटर की थोड़ी कंप्यूटिंग क्षमता देता। इस विकल्प की निजता इन लोगों पर भरोसे पर आधारित है, तकनीक पर नहीं, क्योंकि उनके कंप्यूटर प्रसंस्कृत सामग्री देखते हैं, और हम इसे इसी तरह बताना चाहते हैं। यह विचार है जिसका हम अभी विश्लेषण कर रहे हैं, लेकिन उन रास्तों में से एक है जिन्हें जाँचना चाहते हैं।

सुरक्षित सर्वर ऐसे फ़ोन से पढ़े गए पाठ को नहीं बचाएगा जिसका नियंत्रण किसी और ने ले लिया हो, और अधिक सुरक्षित फ़ोन सर्वर को ठीक नहीं करेगा, इसलिए हम ऐप को उपकरण की रक्षा के साथ डिज़ाइन करते हैं। हम चाहते हैं कि Suveria का ऐप Google की सेवाओं के बिना चले, जैसे GrapheneOS पर, Google Play स्टोर से बाहर भी उपलब्ध हो और उसके संस्करण पुनरुत्पाद्य बिल्ड हों: कोई भी प्रकाशित स्रोत कोड से स्वयं ऐप बना सके और जाँच सके कि उसे वही फ़ाइल मिली है जिसे वह स्थापित करता है। ऐप के भीतर भी रक्षा-उपाय नियोजित हैं: स्क्रीनशॉट रोकना, टाइप किया पाठ न सीखने वाली कीबोर्ड विधि, निजी डेटा को क्लाउड बैकअप से बाहर रखना, सूचनाओं की सामग्री छिपाना और ऐप लॉक। फाउंडेशन की वेबसाइट पर हम अपने उपकरणों की रक्षा का तीन स्तरों वाला मार्गदर्शक तैयार करेंगे: बुनियादी सेटिंग और अपडेट से, काम और कुंजियों के अधिक मज़बूत अलगाव तक, और सबसे अधिक माँग वाले लोगों के लिए जाँचे गए विन्यास तक, जैसे खुले फ़र्मवेयर वाले कंप्यूटर पर Qubes OS। Suveria उपयोग करने के लिए बताए गए हार्डवेयर को ख़रीदना आवश्यक नहीं है, और किसी सिस्टम का नाम पूरे उपकरण का प्रमाणपत्र नहीं है।

हर बातचीत में हम सुरक्षा कार्ड (Charta Tutelae) दिखाएँगे: उस बातचीत की निजता जिन तत्वों पर निर्भर है उनकी सूची, हर तत्व तीन में से एक स्थिति में:

• हमारे द्वारा जाँचा गया: हमने स्वयं जाँचा है, तारीख, संस्करण और जाँच के तरीके के विवरण के साथ।
• आपूर्तिकर्ता द्वारा घोषित: आपूर्तिकर्ता ऐसा कहता है और हमने अभी जाँचा नहीं है।
• असुरक्षित: यह विकल्प उसकी रक्षा नहीं करता, जैसे नेटवर्क आपूर्तिकर्ता को दिखने वाला संदेशों का समय और लंबाई, हार्डवेयर तक आपूर्तिकर्ता की भौतिक पहुँच या सर्वर का क्षेत्राधिकार।

“हमारे द्वारा जाँचा गया” स्थिति पर पिछली जाँच की तारीख होती है और वह समाप्त होती है: दोबारा जाँच के बिना तय समय बीतने पर स्थिति फिर “घोषित” हो जाती है। भरोसा टूटने की ज्ञात घटनाएँ हम अलग दिखाएँगे, जैसे आपूर्तिकर्ता के यहाँ कोई घटना या विन्यास का अपुष्ट बदलाव। कार्ड सभी के लिए समान है और कीमत पर निर्भर नहीं है, और जिस विकल्प में एक भी तत्व केवल घोषित है, उसे “पूर्ण निजता” नहीं कहते। अध्याय 2 की शुरुआत की तुलना और इस खंड की विकल्प-तालिका विकल्पों का सामान्य वर्णन करती हैं; कार्ड इस विशिष्ट बातचीत की स्थिति दिखाएगा।

3. उपकरण से मॉडल तक का रास्ता#

Suveria में ये हिस्से होने हैं:

• उपयोगकर्ता के उपकरण पर ऐप;
• प्रवेश-द्वार जो अनुरोधों का हिसाब और खर्च की सीमा का पालन कराए;
• मॉडल वाला गोपनीय परिवेश, अपना या आपूर्तिकर्ता का;
• एन्क्रिप्ट की गई प्रतियों का भंडारण;
• वैकल्पिक मध्यस्थ जो उपयोगकर्ता का पता छिपाए।

प्रवेश-द्वार को गोपनीय मशीन में चलना है। पायलट से पहले हम ऐप में दिखाएँगे कि उपयोगकर्ता के उपकरण के नियंत्रण वाला एन्क्रिप्शन कहाँ समाप्त होता है और क्या प्रवेश-द्वार सामग्री देखता है; यदि देखता है तो केवल गोपनीय परिवेश के भीतर।

एन्क्रिप्ट किए भंडारण और गोपनीय प्रसंस्करण के लिए अलग रक्षा-उपाय चाहिए। सर्वर पर चलने वाले मॉडल को काम के लिए सुरक्षित कंप्यूटिंग परिवेश में पढ़ने योग्य सामग्री चाहिए; केवल फ़ाइलों की प्रतियाँ एन्क्रिप्ट करने से यह चरण सुरक्षित नहीं होता।³ ऐप केवल उस काम के लिए चुना गया हिस्सा उपलब्ध कराता है, पूरे निजी कंटेनर की कुंजी दिए बिना। सत्र का विवरण बताता है कि सामग्री कहाँ कंप्यूटिंग के लिए उपलब्ध होती है, संचालक की नज़र को क्या सीमित करता है और परिणाम लौटाने के बाद डेटा का क्या होता है।

सत्र का प्रस्तावित क्रम:

1. ऐप स्वीकृत संस्करण का विवरण लेता है और प्रमाणन जाँचता है, यानी चल रहे परिवेश के निर्दिष्ट गुणों का क्रिप्टोग्राफ़िक प्रमाण।
2. वह हार्डवेयर, रक्षा की स्थिति और सॉफ़्टवेयर के मापों का सार्वजनिक नीति से मेल जाँचता है। डेटा प्राप्तकर्ता की कुंजी इस प्रमाण से बँधी होनी चाहिए।
3. सफल जाँच के बाद वह स्वीकृत परिवेश से एन्क्रिप्ट किया कनेक्शन बनाता है। अंतर मिलने पर डेटा भेजना रुकता है; दूसरे विकल्प पर जाने के लिए सोच-समझकर चुनाव आवश्यक है।
4. परिवेश नेटवर्क और उपकरणों तक सीमित पहुँच के साथ अनुरोध संसाधित करता है, परिणाम लौटाता है और प्रकाशित नीति के अनुसार काम का डेटा हटाता है।
5. बातचीत या स्मृति केवल उपयोगकर्ता के चुने दायरे में सहेजी जाती है।

प्रमाणन यह तय करने में मदद करता है कि क्या शुरू किया गया है, लेकिन अकेले यह सिद्ध नहीं करता कि कोड सुरक्षित है। कोड की समीक्षा, स्रोत कोड से सॉफ़्टवेयर के पुनरुत्पाद्य बिल्ड (खंड 2.3 में वर्णित), स्वीकृत संस्करणों का रजिस्टर और स्वतंत्र जाँच की संभावना आवश्यक हैं। Apple Private Cloud Compute की संरचना हमारे लिए संदर्भ है कि रक्षा को सॉफ़्टवेयर संस्करणों की पारदर्शिता से कैसे जोड़ा जाए; यह हमारी डिज़ाइन का प्रमाणपत्र नहीं है।³

हम संस्करणों की रक्षा इस तरह करना चाहते हैं कि भरोसा एक व्यक्ति या केवल फाउंडेशन पर निर्भर न हो:

• हर संस्करण का स्रोत कोड से पुनरुत्पाद्य बिल्ड बन सकना है, और फाउंडेशन से बाहर के कम से कम दो स्वतंत्र पक्ष उसे दोबारा बनाकर फ़िंगरप्रिंट के मेल की सार्वजनिक पुष्टि करते हैं; जब तक वे नहीं मिलते, हम संस्करण को तीसरे पक्षों द्वारा अपुष्ट चिह्नित करते हैं;
• स्वीकृत संस्करणों के फ़िंगरप्रिंट सार्वजनिक रजिस्टर में जाते हैं जिसमें केवल जोड़ा जा सकता है, और उसकी क्रमिक स्थितियों की पुष्टि स्वतंत्र साक्षी करते हैं;
• नया संस्करण कई लोगों की स्वीकृति के बाद सर्वरों पर जाता है, उनमें कम से कम एक प्रबंध मंडल से बाहर का व्यक्ति होता है;
• डेटा सँभालने की कुंजियाँ केवल उस परिवेश को मिलती हैं जिसका प्रमाणन सफल हुआ है।

पूर्ण रक्षा वाला विकल्प हम स्थापित ऐप के लिए डिज़ाइन कर रहे हैं, जिनके हस्ताक्षरित और जाँचे जा सकने वाले संस्करण हों, ख़राब पुराने संस्करण पर लौटने से रक्षा हो और कुंजियाँ सुरक्षित रखी जाएँ, क्योंकि ब्राउज़र में सर्वर जाँचने वाला कोड हर बार संचालक देता है। ब्राउज़र संस्करण अपने निचले रक्षा-स्तर को स्पष्ट बताता है। पुनरुत्पाद्य बिल्ड संस्करण को कोड से मिलाने देते हैं, लेकिन स्वयं कोड और विन्यास की जाँच के लिए फिर भी समीक्षा, ऑडिट और त्रुटि बताने पर पुरस्कार आवश्यक हैं, और हर घटना सार्वजनिक रजिस्टर में जाती है।

उपयोगकर्ता का पता खुलना सीमित करने के लिए Oblivious HTTP पर आधारित मध्यस्थता की जाँच की जा सकती है, जो एक निर्धारित भरोसा-मॉडल में प्रेषक और अनुरोध की सामग्री का ज्ञान अलग करती है।⁴ मध्यस्थों की मिलीभगत, ट्रैफ़िक के सहसंबंध और कार्यान्वयन के विवरण अभी भी जाँचना आवश्यक हैं, इसलिए केवल इस प्रोटोकॉल के उपयोग को हम पूर्ण गुमनामी नहीं कहते।

एन्क्रिप्शन और गोपनीय कंप्यूटिंग उन पैकेटों की लंबाई या लय नहीं छिपाते जिनमें उत्तर आता है। 2024–2025 के शोध ने दिखाया कि नेटवर्क का पर्यवेक्षक उनसे बातचीत का विषय और कभी-कभी सामग्री भी पुनः बना सकता है।⁵⁶ इसलिए गोपनीय विधि में हम उत्तर तय आकार के फ़्रेमों में और तय लय से भेजना चाहते हैं, उपयोगकर्ताओं के बीच प्रश्नों की कैश साझा नहीं करना चाहते और अनुमानात्मक डिकोडिंग बंद करना चाहते हैं। इन उपायों से कुछ अतिरिक्त विलंब और क्षमता की लागत होती है; हम इसे गणना में शामिल करेंगे।

हम प्रणाली के अलग हिस्सों के काम करने की क्षमता सीमित करके भी बुनियादी ढाँचा बचाते हैं: संसाधन सीमाएँ, कार्यों का अलगाव और बातचीत संसाधित करने वाले नोड से बाहर जाने वाले कनेक्शन पहले से बंद रखना। यह रोक उस सॉफ़्टवेयर का हिस्सा होनी है जिसका फ़िंगरप्रिंट प्रमाणन में दिखता है: इसे बदलने से फ़िंगरप्रिंट बदलता है, इसलिए ऐप कनेक्शन अस्वीकार करेगा। आपूर्तिकर्ता के नेटवर्क नियमों को हम दूसरी परत मानते हैं, गारंटी नहीं। अनुमत बाहरी काम एक अलग उपकरण-परत से गुजरते हैं, जिसकी अनुमतियाँ उपयोगकर्ता तय करता है। कार्यान्वयन से पहले हम इन सीमाओं की प्रभावशीलता, घटनाएँ पहचानने का तरीका और मेटाडेटा का न्यूनतम आवश्यक दायरा जाँचेंगे। लक्ष्य साझा संसाधनों की सुरक्षा है, साथ में बातचीत की सामग्री की गोपनीयता बचाए रखना।

हम खास तौर पर सावधान होते हैं जब उपयोगकर्ता दूसरे लोगों के संदेशों वाले स्रोत जोड़ता है, जैसे ईमेल इनबॉक्स। किसी और का संदेश छिपे निर्देश रख सकता है जो मॉडल से निजी स्मृति खुलवाने की कोशिश करते हैं। इसलिए बाहर की सामग्री को हम उपयोगकर्ता के निर्देशों से अलग करते हैं: उसे व्यवस्थित करते समय सहायक व्यक्ति की पुष्टि के बिना स्वयं संदेश नहीं भेज सकता, नेटवर्क पते नहीं खोल सकता या व्यक्तिगत सिद्धांत-संग्रह नहीं बदल सकता।

Suveria की कार्यप्रणाली के बारे में हम जो कुछ जानते हैं, वह हर कोई जान सकता है। सेवा शुरू होने के साथ हम सेवा के संचालन के बारे में एकत्र किए सभी प्रकार के डेटा की सूची, उद्देश्य और रखने की अवधि समेत प्रकाशित करेंगे, और डेटा स्वयं सामूहिक रूप में उपलब्ध कराएँगे: टोकन उपयोग, इस्तेमाल मॉडल, मशीनों का भार, कतार में प्रतीक्षा का समय, विफलताएँ और लागत। हर कोई उसे उसी जगह देखता है जहाँ हम देखते हैं। सार प्रकाशित करने से पहले हम जाँचते हैं कि क्या उनसे किसी विशिष्ट व्यक्ति का व्यवहार पहचाना जा सकता है: समूह का न्यूनतम आकार, प्रकाशन में विलंब और छोड़े जाने वाले डेटा तय करते हैं। सूची से बाहर का डेटा हम एकत्र नहीं करते; यदि ऐसा हो रहा हो तो हम उसे गंभीर घटना मानते हैं और सार्वजनिक रूप से बताते हैं।

4. निजी सामग्री देखे बिना दुरुपयोग सीमित करना#

गरिमा की रक्षा हम उन लोगों तक भी फैलाते हैं जिन्हें हमारे उपकरणों के उपयोग के परिणाम प्रभावित कर सकते हैं। हम निजी बातचीत पढ़े बिना दुरुपयोग रोकना चाहते हैं: स्वयं सहायक के सिद्धांतों, उपकरणों और नेटवर्क कनेक्शन की अनुमतियों की सीमाओं, संसाधनों की सीमाओं और बड़े पैमाने पर खाते बनाने से रक्षा के माध्यम से। हम निजी सामग्री तक छिपे रास्ते नहीं बनाते, क्योंकि वे सभी की रक्षा कमज़ोर करेंगे।

खाता कई तरीकों से बनाया जा सकेगा, पूरी तरह निजी तरीके (अपने उपकरण पर कुंजी, ईमेल पते के बिना) से सुविधाजनक तरीकों तक (बाहरी आपूर्तिकर्ता के माध्यम से लॉगिन)। हर तरीके में चुनाव से पहले हम बताएँगे कि फाउंडेशन से बाहर किसे खाता बनने का पता चलता है, कौन-सा डेटा दिखता है और वह आपूर्तिकर्ता गायब होने पर क्या होता है। खाता बनाने का तरीका प्रतिभागी के अधिकार नहीं बदलता; Omniforum में मतदान का अधिकार खाते में जोड़ा जाने वाला अलग प्रमाण है।

निजता और दुरुपयोग सीमित करने का मूल्यांकन हम अलग-अलग करते हैं। हम Suveria इस तरह डिज़ाइन करते हैं कि फाउंडेशन के पास किसी विशिष्ट व्यक्ति के बारे में सौंपने योग्य डेटा न हो: सामग्री उपयोगकर्ता की कुंजियों से एन्क्रिप्ट होती है, सेवा संचालन का डेटा हम केवल अध्याय 3 में वर्णित सार्वजनिक दायरे में एकत्र करते हैं, और व्यक्तिगत डेटा को भुगतान और लेखांकन के लिए कानून द्वारा आवश्यक न्यूनतम तक सीमित करते हैं; उसका दायरा भी प्रकाशित करते हैं। यदि कोई हमसे किसी विशिष्ट व्यक्ति का डेटा माँगे, तो हम ईमानदारी से कह सकना चाहते हैं कि इस सार्वजनिक रूप से बताए न्यूनतम के अलावा हमारे पास वह नहीं है। हर दुरुपयोग-रोधी उपाय के लिए हम बताएँगे कि उसे कौन-सा डेटा चाहिए, कितने समय रखते हैं, नियमों का पालन करने वाले प्रतिभागी पर उसका क्या असर है और ग़लत रोक को कैसे चुनौती दी जा सकती है।

हम यह भी बताएँगे कि अपने को प्रभावित मानने वाले लोगों की शिकायतें कैसे लेते हैं और बातचीत की सामग्री तक पहुँच के बिना क्या कर सकते हैं: जैसे उपकरणों की अनुमतियाँ या खाते के संसाधन सीमित करना, हमारे पास रखे दायरे में बिलिंग डेटा और मेटाडेटा जाँचना, या शिकायतकर्ता को बताना कि मदद कहाँ मिलेगी। ऐसी सेवा के संचालक के कानूनी दायित्व शुरू होने से पहले अलग विश्लेषण माँगते हैं।

ये रक्षा-उपाय लक्ष्य और परीक्षण के विकल्प हैं, और कोई भी सभी दुरुपयोग नहीं पकड़ेगा। हर उपाय के लिए हम बताएँगे कि वह किन ख़तरों का उत्तर है, क्या नहीं पकड़ता और संचालक द्वारा निजी बातचीत देखे बिना क्या जाँचा जा सकता है। इस मूल्यांकन का परिणाम किसी सुविधा को उपलब्ध कराने की शर्तें तय करता है।

बातचीत में जीवन या स्वास्थ्य के ख़तरे का विषय आने पर सहायक को उपलब्ध मदद की जानकारी देनी है, जैसे आपातकालीन नंबर, निजी परिवेश से बाहर कुछ भेजे बिना।

4.1. सहायक के सार्वजनिक निर्देश और साझा पुस्तकालय#

सहायक का व्यवहार उसके मुख्य निर्देश और काम के तरीके से भी तय होता है: वह काम को चरणों में कैसे बाँटता है, स्मृति कैसे उपयोग करता है और उत्तर कैसे जाँचता है। Suveria में व्यक्ति को अपने सहायक के पूरे निर्देश हमेशा पढ़ सकना है। साझा बुनियादी ढाँचे को केवल वे मॉडल और सेटिंग उपलब्ध करानी हैं जो बेंचमार्क के सार्वजनिक परीक्षण पार करें; इस न्यूनतम के ऊपर काम की शैली उपयोगकर्ता चुनता है, विचारों को शांत ढंग से व्यवस्थित करने से लेकर ऐसी चुनौतीपूर्ण बातचीत तक जिसमें सहायक तर्क की कमियाँ दिखाए। हम जाँचे गए निर्देशों का खुला पुस्तकालय रखना चाहते हैं, जिसे प्रतिभागी Omniforum में सुधारें और बेंचमार्क में जाँचें।

5. कई ग्राफ़िक्स कार्ड पर कंप्यूटिंग#

अध्याय 6 का मॉडल एक ग्राफ़िक्स कार्ड में नहीं समाता, इसलिए कार्डों के बीच के कनेक्शन की रक्षा भी जाँचनी आवश्यक है: PCIe बस प्रोसेसर को कार्डों से जोड़ती है, और NVLink तथा NVSwitch कार्डों को एक-दूसरे से जोड़ते हैं।

जब मॉडल कई ग्राफ़िक्स कार्ड उपयोग करता है, तो डेटा उनके बीच भी बहता है, इसलिए स्वयं कार्ड और उनके कनेक्शन, दोनों की रक्षा जाँचनी चाहिए। गोपनीय सेवा मँगाने के लिए कार्ड का नाम काफ़ी नहीं है: उपयुक्त मशीन, प्रोसेसर, कनेक्शन की बनावट, फ़र्मवेयर, ड्राइवर और रनटाइम सॉफ़्टवेयर की पुष्टि करनी है, फिर उनका संयुक्त काम जाँचना है।⁷

PPCIe v2 के दस्तावेज़ में वर्णित Hopper Protected PCIe विधि में NVLink और NVSwitch नेटवर्क प्रणाली के विश्वस्त हिस्से में आता है, इसलिए PCIe एन्क्रिप्शन का अर्थ कार्डों के बीच हर कनेक्शन का एन्क्रिप्शन नहीं है।⁸ NVIDIA R595 के दस्तावेज़ Blackwell कार्डों के लिए कई कार्डों पर गोपनीय कंप्यूटिंग की विधि बताते हैं, जिसमें NVLink कनेक्शन एन्क्रिप्ट होते हैं और एक गोपनीय वर्चुअल मशीन में अधिकतम आठ कार्ड समर्थित हैं।⁹ यह विन्यास जाँचने का आधार है, प्रमाण नहीं कि B200 कार्डों के हर किराए में यह सुविधा शामिल है। अलग संस्करणों की संगति-सारिणियाँ अलग होती हैं, इसलिए हम मनमाने संस्करण चुनकर विन्यास नहीं जोड़ते।

आपूर्तिकर्ता से पूछताछ में शामिल हैं:

• विशिष्ट रक्षा-विधि और स्वयं प्रमाणन करने की संभावना;
• आवश्यक संसाधनों का विशिष्ट उपयोग-अधिकार और क्षेत्र;
• प्रशासकों की पहुँच और हार्डवेयर तक भौतिक पहुँच;
• डेटा रखने की अवधि;
• उपलब्ध कराने का समय और पूरी लागत।

अपने ऐप से परीक्षण के बाद ही हम प्रस्ताव की तुलना करते हैं। व्यावसायिक “secure” लेबल इस जानकारी की जगह नहीं लेता।

6. मॉडल, स्मृति और उपकरण#

डिज़ाइन का आधार खुले मॉडल हैं जिन्हें स्वयं चलाया जा सकता है। Suveria को दुनिया भर के लोगों के लिए उनकी अपनी भाषाओं में उपलब्ध होना है, इसलिए मॉडल चुनते समय हम कई भाषाओं की गुणवत्ता, इरादा समझने की क्षमता, विश्वसनीयता, लाइसेंस, लागत और आवश्यक रक्षा-संरचना में उसे चलाने की संभावना देखते हैं। आवश्यकता होने पर सामान्य मॉडल के साथ हम ऐसे मॉडल चला सकते हैं जो विशिष्ट भाषाएँ बेहतर सँभालते हैं। खुले वज़न कुछ उपयोग संभव करते हैं, लेकिन डेटा और मॉडल बनाने की पूरी प्रक्रिया का खुलापन तय नहीं करते।¹⁰

पहला उम्मीदवार DeepSeek-V4.1-Flash है, MIT लाइसेंस वाला मॉडल जो सेवाओं में भी उपयोग की अनुमति देता है।¹¹ यह बड़ा लेकिन किफ़ायती है: निर्माता मुख्य हिस्से में 552 अरब पैरामीटर बताता है, यानी प्रशिक्षण में तय की गई संख्याएँ, और 196 अरब पैरामीटर की अतिरिक्त Engram स्मृति; हर अगले शब्द पर केवल 8–16 अरब पैरामीटर काम करते हैं, इसलिए उत्तर तेज़ और सस्ता होता है (गणना अध्याय 8 में)। फिर भी सभी पैरामीटर ग्राफ़िक्स कार्ड की स्मृति में समाने चाहिए, इसलिए कम से कम चार आधुनिक कार्ड आवश्यक हैं। इस मॉडल के पैरामीटर पहले से किफ़ायती रूप में सहेजे गए हैं, हर संख्या के लिए कम अंकों के साथ; इस रूप को क्वांटाइज़ेशन कहते हैं और इससे आवश्यक स्मृति घटती है, लेकिन गुणवत्ता कम हो सकती है, इसलिए हर संस्करण में हम अपने कामों पर इसे जाँचते हैं। हम छोटे मॉडलों से भी तुलना करते हैं: बड़ा मॉडल तभी चुनते हैं जब वह लोगों के लिए महत्वपूर्ण काम स्पष्ट रूप से बेहतर करे।

दूसरा उम्मीदवार Moonshot AI का Kimi K3.1 Pro है, जो 23 अक्टूबर 2026 को उपलब्ध हुआ। निर्माता इसे Kimi K3 के आगे प्रशिक्षित संस्करण के रूप में बताता है, लगभग 3 ट्रिलियन पैरामीटर और दस लाख टोकन तक के संदर्भ के साथ, और पूरे वज़न 4 नवंबर 2026 से पहले देने की घोषणा करता है; लाइसेंस अभी घोषित नहीं हुआ है।¹² तुलना में उपयोग किया विस्तृत डेटा पूर्ववर्ती मॉडल के कार्ड से है: Kimi K3 के 2.8 ट्रिलियन पैरामीटर हैं, जिनमें हर टोकन पर 104 अरब काम करते हैं, और अपना लाइसेंस है जिसे Open Source Initiative ने स्वीकृत नहीं किया।¹³ Artificial Analysis सूचकांक के 28 अक्टूबर 2026 वाले संस्करण में Kimi K3.1 Pro ने DeepSeek-V4.1-Flash के 32 के मुकाबले 46 अंक पाए, लेकिन कई गुना महँगा और धीमा है।¹⁴ Kimi K3 की वज़न फ़ाइलें लगभग 1.56 TB लेती हैं, और चलाने के लिए संदर्भ और गणना की अतिरिक्त स्मृति चाहिए, इसलिए केवल कार्डों की कुल स्मृति से हम यह तय नहीं करते कि मॉडल चलेगा या नहीं। SGLang इंजन की विधि आठ B300 कार्डों पर Kimi K3 का जाँचा गया विन्यास बताती है; यह अभी Kimi K3.1 या गोपनीय विन्यास का परीक्षण नहीं है।¹⁵¹⁶ वज़न प्रकाशित होने के बाद हम उनका आकार और प्रारूप, लाइसेंस, इंजनों की विधियाँ, विशिष्ट विन्यास की क्षमता और गोपनीय API में उपलब्धता जाँचेंगे। परिणाम तारीख के साथ इस दस्तावेज़ के पहले अपडेट के रूप में जोड़ेंगे, तब भी जब वज़न प्रकाशित न हुए हों या लाइसेंस की शर्तें अनुपयोगी निकलें।

मॉडल बदलने या हटाने की सूचना हम पहले देते हैं। बातचीत का इतिहास उपयोगकर्ता के पास रहता है: वह अगला मॉडल चुन सकता है, डेटा निर्यात कर सकता है या काम समाप्त कर सकता है। बातचीत में मॉडल बदलने का क्षण दिखाई देना है, और निजी संदर्भ नए मॉडल तक ले जाने के लिए उपयोगकर्ता का निर्णय आवश्यक है।

सहायक जिन सिद्धांतों से उत्तर देता है, उन्हें हर संस्करण के साथ पूरा प्रकाशित करेंगे। स्वयं मॉडल में उसके निर्माता के चुनाव भी होते हैं, जैसे वे विषय जिनसे वह बचता है; हम उन्हें बेंचमार्क में जाँचते हैं और मॉडल चुनते समय बताते हैं।

पिछली बातचीतों की स्मृति उपयोगकर्ता की सहमति से काम करनी है और खुले तौर पर संपादन योग्य होनी है। हम मूल कथन, मॉडल के सार और उपयोगकर्ता द्वारा पुष्टि की गई जानकारी अलग रखते हैं। हर प्रविष्टि हटाई या सुधारी जा सकती है, उसका स्रोत देखा जा सकता है और तय किया जा सकता है कि किन कामों में उसे उपयोग करने की अनुमति है। सहायक अपने सुझाव को उस रुख से स्पष्ट अलग रखता है जिसे व्यक्ति ने सोच-समझकर अपना माना है।

काम करने के लिए किसी निर्दिष्ट उद्देश्य और समय के लिए दी गई अनुमतियाँ आवश्यक हैं। पृष्ठ या दस्तावेज़ की सामग्री विश्लेषण के लिए है, इन अनुमतियों को बदलने का आदेश नहीं। बाहरी काम, खर्च, प्रकाशन और हटाने के लिए अनुपातिक पुष्टि और उपयोगकर्ता के लिए उपलब्ध कार्य-लॉग आवश्यक हैं।

6.1. विचार दूरबीन और व्यक्तिगत सिद्धांत-संग्रह#

विचार दूरबीन (Telescopium Mentis) का विचार Overton की खिड़की से निकला, यानी उस अवधारणा से जो किसी समय समाज में स्वीकार्य माने जाने वाले विचारों का दायरा बताती है। एक व्यक्ति के लिए यह उन विचारों का दायरा है जिन्हें वह उस समय अपने लिए स्वीकार्य मानता है। दूरबीन एक व्यक्ति और केवल उसी के लिए ऐसी खिड़की होनी है: वह अलग-अलग समय के अपने विचारों और मूल्यों के अभिलेख तथा समय के साथ उनके बदलाव दिखाती है।

विचार दूरबीन का उद्देश्य अपने तर्क पर लौटना है: तब मुझे क्या पता था, मेरी इच्छा क्या थी और मेरी राय क्यों बदली। यह उपयोगकर्ता के चुने हुए घटनाक्रम, दुनिया की जानकारी और अपने कार्यों को उसके व्यक्तिगत सिद्धांत-संग्रह से मिलाने में भी मदद कर सकती है, यानी उन सिद्धांतों और मूल्यों के लिखे हुए संग्रह से जिन्हें वह अपना मानता है। तुलना उस स्थिति की होती है जिसे उपयोगकर्ता स्वयं बताए या चुने; सामग्री और दायरा वह तय करता है। मॉडल संभावित संबंध दिखाता है, साथ में उद्धृत सिद्धांत का स्रोत और घटना का विवरण, पुष्ट जानकारी को व्याख्या और अनिश्चितता से अलग रखते हुए। प्रस्तावित व्याख्या सुधारी या अस्वीकृत की जा सकती है, और पुराने रुख का मूल्यांकन उनके समय और संदर्भ को ध्यान में रखकर होता है।

दिखने वाला तनाव स्वयं सिद्धांत, मूल्यों के टकराव, आसपास की परिस्थितियों, व्यक्ति की सीमाओं या मॉडल की अनुपयुक्त व्याख्या से जुड़ा हो सकता है। व्यक्ति आदर्श बनाए रख सकता है और मौजूदा असंगति स्वीकार कर सकता है, विश्वास स्पष्ट कर सकता है, व्यवहार या परिवेश बदलने पर विचार कर सकता है या प्रश्न खुला छोड़ सकता है। सिद्धांत-संग्रह को अपने चुनाव समझने में मदद करनी है: हम नैतिकता के अंक या अपने सिद्धांतों के अनुसार चलने की सार्वजनिक रैंकिंग नहीं बनाते। निजी विचार-विमर्श निजी रहता है, और उसे सहेजने का अर्थ उसे प्रकाशित करना या मत देना नहीं है।

हम सावधानी से शुरू करेंगे। पहले संस्करण में विचार दूरबीन केवल उपयोगकर्ता की चुनी एक स्थिति पर काम करती है, जैसे उस निर्णय पर जिस पर वह लौटना चाहता है; जीवन पर लगातार नज़र नहीं रखती। उपयोगकर्ता तय करता है कि कितनी बार इसका उपयोग करे, कौन-सी टिप्पणियाँ और स्मृतियाँ दे और कब हटाए। इस परीक्षण में हम जाँचते हैं कि दिखाए संबंध समझने योग्य हैं या नहीं, क्या वे अपने चुनावों पर नियंत्रण का अहसास देते हैं और क्या उपकरण लगातार अपना हिसाब देते रहने का दबाव बनाता है। हम इसे भी अच्छा परिणाम मानते हैं कि कोई सोचने के बाद स्वीकार करे कि वह हमेशा अपने सिद्धांतों के अनुसार नहीं चलता, या विषय खुला छोड़ दे: उपकरण का उद्देश्य स्वयं को समझने में मदद है, निर्णय थोपना नहीं।

6.2. खुले प्रारूप, स्थानांतरण और उपकरणों का साथ काम करना#

हम Suveria को खुले कोड और दस्तावेज़ वाली डिजिटल सार्वजनिक वस्तु के रूप में विकसित करना चाहते हैं; संदर्भ Digital Public Goods Alliance का मानक है।¹⁷ डेटा स्थानांतरण के प्रारूप का सार्वजनिक विवरण, संस्करण और संस्करण बदलते समय जानकारी बचाने के नियम हैं। पहले हम मौजूदा खुले मानक उपयोग करते हैं, और आवश्यक विस्तार दर्ज करते हैं।

निर्यात में चुनी हुई मूल सामग्री, इतिहास, स्रोत और संबंध, उपयोगकर्ता के शब्दों, मॉडल द्वारा तैयार सामग्री और लेखक द्वारा पुष्टि किए अर्थ के बीच का अंतर, तथा व्यक्तिगत सिद्धांत-संग्रह की संरचना शामिल हैं। डाउनलोड किया पैकेज Suveria के सक्रिय खाते के बिना पढ़ा जा सकता है, अधिकृत व्यक्ति द्वारा डिक्रिप्ट किए जाने के बाद।

API, यानी प्रोग्रामों के संवाद करने के दस्तावेज़ित तरीके, को अन्य उपकरणों में सामग्री पर काम संभव करना है, स्वयं बनाए गए उपकरणों में भी। उपयोगकर्ता डेटा का दायरा और अनुमत काम चुनता है, और एकीकरण की अनुमति वापस ले सकता है। अनुमति वापस लेने से आगे की पहुँच रुकती है; पहले सौंपी गई प्रतियों का आगे क्या होता है, यह प्राप्तकर्ता पर भी निर्भर है।

निजी स्थान का उपयोग साझा परियोजनाओं पर काम के लिए भी किया जा सकता है। उपयोगकर्ता वह सामग्री चुनता है जिसे स्वीकृति या प्रकाशन के लिए देना चाहता है, और उपकरण स्थानीय तौर पर उसमें से पहुँच-कुंजियाँ, पासवर्ड, व्यक्तिगत डेटा और अभी न सुधारी गई कमज़ोरियों की जानकारी हटाने में मदद करता है। निजी तौर पर चुकाए संसाधनों का उपयोग काम की बातचीतें खोलना आवश्यक नहीं बनाता। फाउंडेशन के साझा संसाधनों से वित्त-पोषित काम के लिए सार्वजनिक अभिलेख का दायरा, छद्मनाम का चुनाव और सामग्री की तैयारी पहले से फाउंडेशन की कार्यशालाओं के नियम तय करते हैं (अध्याय 11.1)। Suveria में किए विचार-विमर्श से व्यक्ति सोच-समझकर एक प्रश्न या तर्क चुनकर Omniforum में प्रकाशित भी कर सकता है; घोषणापत्र में Ignis समारोह (Caerimonia Ignis) कहा गया यह कदम हमेशा अलग निर्णय माँगता है।

7. पैमाना: 30 लोगों से पूरी मानवता तक#

केवल खातों की संख्या आवश्यक बुनियादी ढाँचा तय नहीं करती। गतिविधि, प्रश्नों और उत्तरों की लंबाई, एक साथ चल रहे सत्रों की संख्या, स्वीकार्य प्रतीक्षा और उपकरणों की लागत महत्वपूर्ण हैं। नीचे का उदाहरण परीक्षण के लिए भार का मॉडल है, माँग का पूर्वानुमान या प्रस्ताव नहीं।

मान्यताएँ: N लोगों में से हर व्यक्ति रोज़ सक्रिय है और प्रतिदिन 20 अनुरोध करता है, औसत अनुरोध में 1500 इनपुट टोकन और 600 आउटपुट टोकन हैं, और महीना 30 दिन का है। टोकन मॉडल द्वारा संसाधित पाठ की इकाई है; उसकी लंबाई भाषा पर निर्भर है। वास्तविक भार में लंबा संदर्भ, दस्तावेज़ प्रसंस्करण, तर्क के टोकन और सहायक कॉल भी जोड़नी होंगी।

हम Suveria को कई भाषाओं में उपलब्ध वैश्विक सेवा के रूप में नियोजित कर रहे हैं। प्रतिभागी समय-क्षेत्रों में कैसे बँटेंगे, यह नहीं जानते, इसलिए दो परिदृश्य तुलना में लेते हैं जिन्हें माप जाँचेगा। वैश्विक परिदृश्य में हम क्षेत्रों के हिस्से 2025 के ITU इंटरनेट-उपयोगकर्ता आँकड़ों के अनुपात में लेते हैं और हर समय-क्षेत्र में दिन का एक ही माना हुआ रूप रखते हैं: शाम को शिखर और रात में कम गतिविधि।¹⁸ समय-क्षेत्र एक-दूसरे की गिरावटें कुछ भरते हैं, इसलिए घंटे का शिखर औसत का लगभग 1.51 × और न्यूनतम ट्रैफ़िक लगभग 0.49 × है। एक क्षेत्र, जैसे Europa, में केंद्रित परिदृश्य में शिखर औसत का लगभग 1.87 × और रात में लगभग कुछ नहीं है। इतना केंद्रित वितरण बड़े पैमाने पर भी हो सकता है; इसका अर्थ अपनी मशीन का कम उपयोग और गोपनीय API की अधिक आवश्यकता या शिखर पर अधिक प्रतीक्षा है। दोनों मान हमारी मान्यताओं से हैं, भावी प्रतिभागियों के अवलोकन से नहीं। एक घंटे के भीतर छोटे उछालों को दिखने वाले प्रतीक्षा-समय की छोटी कतार से समतल करना है, और अपनी मशीन की क्षमता से अधिक ट्रैफ़िक गोपनीय API ले सकता है; प्रतीक्षा का समय, उसके 95वें और 99वें प्रतिशतक समेत, हम पायलट में मापेंगे, साथ में कतार की सीमा और भर जाने पर व्यवहार। भार-परीक्षण में नए लोगों का अचानक आना भी शामिल होगा, जैसे औसत ट्रैफ़िक का पाँच गुना। यह कुल आउटपुट क्षमता है; यह एक बातचीत के विलंब या इनपुट प्रसंस्करण की लागत मापने की जगह नहीं लेती। परीक्षण को सत्रों का वितरण, लंबे संदर्भ, विफलताएँ और कतार दोहराने चाहिए, केवल एक सुविधाजनक प्रश्न नहीं।

शिखर गुणक सबसे व्यस्त घंटे की औसत से तुलना करता है। यह दिन को 24 घंटों में बाँटने वाले मॉडल से आता है: दिन का एक रूप आठ क्षेत्रों में खिसकाकर माने हुए हिस्सों के अनुसार जोड़ा जाता है। यह गणना का परिदृश्य है; किसी एक अनुरोध की प्रतीक्षा नहीं निकालता।

यह गणना दुनिया के पैमाने पर कैसी दिखती है, इसे देखने के लिए विचार-प्रयोग करें। यदि 10 अरब लोगों में से हर कोई माने हुए उपयोग-रूप के अनुसार Suveria उपयोग करे, तो शिखर पर लगभग 2.1 अरब आउटपुट टोकन प्रति सेकंड चाहिए होंगे। DeepSeek-V4.1-Flash के लिए मापी गई क्षमता, प्रति B200 कार्ड लगभग 930 टोकन प्रति सेकंड, पर यह लगभग 2.25 मिलियन कार्ड और सर्वर समेत प्रति कार्ड लगभग 1.75 kW (हमारी मान्यता, बिना माप) पर लगभग 4 GW बिजली होगी। एक अरब लोगों के लिए लगभग 225 हज़ार कार्ड और 0.4 GW, और एक मिलियन के लिए लगभग 225 कार्ड। तुलना में Epoch AI ने 2026 की शुरुआत में अनुमान लगाया कि दुनिया में डिजिटल बुद्धिमत्ता की स्थापित कंप्यूटिंग क्षमता H100 कार्डों के 15 मिलियन समकक्षों से अधिक है और 10 GW से अधिक बिजली चाहिए।¹⁹ यह सरलीकरण है: माना हुआ उपयोग हल्का है, गहन काम, बड़े मॉडल और चित्रों को कई गुना अधिक चाहिए, और हार्डवेयर तथा मॉडल तेज़ी से बदलते हैं। फिर भी यह परिमाण बताता है: हर व्यक्ति को इस दायरे में डिजिटल बुद्धिमत्ता की रोज़ की मदद देने के लिए आज दुनिया में चल रही क्षमता से कम चाहिए होगी। यह सरल गणना है, इस बात का प्रमाण नहीं कि ऐसा बुनियादी ढाँचा इस उद्देश्य के लिए उपलब्ध होगा।

8. लागत और तारीख सहित गणना#

स्थायी आरक्षण की मासिक लागत पहले अनुमान में ऐसे लिख सकते हैं: कार्डों की संख्या × प्रति कार्ड-घंटे की कीमत × भुगतान किए घंटों की संख्या, इसके ऊपर स्मृति, डिस्क, डेटा-संचार, रक्षा, निगरानी, संचालन, भुगतान और कर। जाँचना आवश्यक है कि प्रस्ताव में कौन-से मद पहले से शामिल हैं। चौबीसों घंटे काम के लिए महीने में 672 से 744 घंटे हैं; 730 घंटे औसत अनुमान है।

गणना में हम लागत के पाँच विकल्प तुलना में लेते हैं: स्थानीय मॉडल, किराए के हार्डवेयर पर अपना इंस्टेंस, गोपनीय कंप्यूटिंग परिवेश में अपना इंस्टेंस जिसकी घोषित रक्षा अभी जाँची जानी है, बाहरी आपूर्तिकर्ता का गोपनीय API और साधारण बाहरी API। लागत के विकल्प खंड 2.3 के रक्षा-विकल्पों के अनुरूप हैं; बिना गोपनीयता की मशीन का किराया हम केवल कीमत के संदर्भ के लिए दिखाते हैं, Suveria के विकल्प के रूप में नहीं। स्थानीय मॉडल की कीमत अभी नहीं निकालते, क्योंकि लागत उपयोगकर्ता के उपकरण पर निर्भर है। हम गुणवत्ता, उपलब्धता और रक्षा का एक ही दायरा तुलना में लेते हैं। लागत बराबर पड़ने की सीमा पूरी सेवा की लागत को वास्तविक उपयोग से भाग देने पर है, कार्डों की लागत को पंजीकृत खातों की संख्या से भाग देने पर नहीं। बाहरी API उपयोगकर्ताओं की ज़रूरतों की जाँच आसान करता है, लेकिन डेटा तक पहुँच के लिए आपूर्तिकर्ता के अपने नियम हैं, इसलिए गोपनीय संचालन के वादे हम उस पर लागू नहीं करते।

8.1. तारीख सहित गणना: 29 अक्टूबर 2026 की स्थिति#

घोषणापत्र की परिकल्पना है कि अपेक्षाकृत कम नियमित प्रतिभागियों पर भी साझा बुनियादी ढाँचा बंद सेवाओं की तुलना में हर डॉलर के लिए अधिक कंप्यूटिंग क्षमता और डिजिटल बुद्धिमत्ता दे सकता है, ऐसी निजता-रक्षा के साथ जो जाँचे जा सकने वाले उपायों पर आधारित हो। नीचे 29 अक्टूबर 2026 की कीमतों पर उसकी गणना है। मान्यताएँ: अध्याय 7 का उपयोग-रूप (प्रतिदिन 20 अनुरोध, हर एक में 600 आउटपुट टोकन), वैश्विक परिदृश्य (घंटे का शिखर औसत का लगभग 1.51 ×), कर के बिना कीमतें और किराए की कीमतों के लिए महीने में 730 घंटे। मशीन पर लोगों की संख्या उतने प्रतिभागी हैं जिन्हें वह घंटे के शिखर पर सँभाल सके: प्रति सेकंड आउटपुट क्षमता × 86,400 / (20 × 600 × शिखर गुणक)। लोगों की स्वीकार्य संख्या उत्तर के लिए मापे गए प्रतीक्षा-समय से भी तय होगी। कोष्ठक में Europa में केंद्रित परिदृश्य है (गुणक लगभग 1.87)। DeepSeek-V4.1-Flash के लिए हम आपूर्तिकर्ता Lambda का चार B200 कार्डों पर माप लेते हैं: 64 एक साथ अनुरोधों पर लगभग 3,714 आउटपुट टोकन प्रति सेकंड।²⁰ माप अनुमानात्मक डिकोडिंग के साथ था, जिसे गोपनीय विधि में उपयोग नहीं करना चाहते (अध्याय 3)। हमारे सितंबर के अनुमान के अनुसार, तब क्षमता लगभग 30% तक कम हो सकती है, जिससे प्रति व्यक्ति लागत लगभग उसी अनुपात में बढ़ती है। H200 और B300 कार्डों पर इस मॉडल का माप नहीं है; हम मानते हैं कि मॉडल की एक प्रति वाला हर कार्ड-समूह (8 × H200 या 8 × B300 मशीन का आधा) चार B200 कार्डों की क्षमता पाता है। यह आशावादी मान्यता है: H200 पुरानी पीढ़ी का है, गोपनीय विधि काम धीमा कर सकती है, और Lambda का माप हमारे उपयोग-रूप से लंबे अनुरोधों का है। इसलिए हम आधी क्षमता वाला सावधान विकल्प भी देते हैं।

मॉडल के वज़न लगभग 511 GB लेते हैं, और vLLM इंजन लगभग 614 GB कार्ड-स्मृति सुझाता है। चार H200 कार्ड (564 GB) पर्याप्त नहीं हैं, इसलिए H200 पर एक प्रति के लिए आठ कार्ड चाहिए। इंजन निर्माता की इस विन्यास की विधि 29.10 को जाँची जा रही थी, और H200 कार्डों में कार्डों के बीच का कनेक्शन (NVLink) हार्डवेयर से एन्क्रिप्ट नहीं होता, B200 और B300 से अलग।

इन संख्याओं का स्रोत: DeepSeek, Moonshot, Confidential AI, Tinfoil, Phala और NEAR AI की मूल्य-सूचियों से API कीमतें;^2122232425 Phala की सूची से गोपनीय मशीनों की कीमतें;²⁶ Lambda में चार कार्ड के इंस्टेंस में प्रति कार्ड-घंटा 6.79 USD और आठ के इंस्टेंस में 6.69 USD पर B200 का किराया।²⁷ Kimi की क्षमता हम आठ B300 कार्डों पर Kimi K3 के तीसरे पक्षों के मापों से लेते हैं, जो लगभग 1,000–1,600 आउटपुट टोकन प्रति सेकंड देते हैं।¹⁵ प्रतिबद्धता वाली मासिक राशियाँ हर महीने भुगतान का अर्थ नहीं हैं: Phala पूरा समय अग्रिम भुगतान करने को कहता है, जल्दी समाप्त करने पर वापसी के बिना, इसलिए 8 × H200 मशीन के 180 दिनों के लिए मँगाते समय 139,104 USD नक़द और 8 × B300 मशीन के 180 दिनों के लिए 269,568 USD चाहिए।²⁶

इनसे क्या निकलता है:

• माने हुए उपयोग-रूप के लिए घोषित गोपनीयता वाले API की कीमत प्रति व्यक्ति प्रति माह लगभग 0.70–1.25 USD है, साधारण API के बराबर से उसकी लागत के लगभग 3.6 गुने तक, आपूर्तिकर्ता और उपयोग के समय पर निर्भर; सबसे कम कीमत Confidential AI घोषित करता है और हमें वह प्रस्ताव भी जाँचना है। गोपनीय API अपनी मशीन शुरू किए बिना लचीली क्षमता देता है, हालाँकि उसकी अपनी सीमाएँ, कतारें और विफलताएँ हैं। शिखर के अनुसार चुनी गई DeepSeek की किराए की गोपनीय मशीन वैश्विक परिदृश्य में औसतन लगभग दो-तिहाई क्षमता पर चलती है और प्रति व्यक्ति लगभग 1.32 USD पड़ती है, यानी महँगे गोपनीय API के करीब और सबसे सस्ते से अधिक। हमारे घंटे-आधारित मॉडल में अपना पहला नोड, अतिरिक्त ट्रैफ़िक प्रति व्यक्ति 1.25 USD वाले गोपनीय API को भेजते हुए, गणना में जाँचे गए लगभग 20 हज़ार सक्रिय लोगों के बिंदु पर आता है; यह मान्यताओं का परिणाम है, सटीक सीमा नहीं, और सस्ते गोपनीय API पर इस पैमाने में किराए की मशीन किफ़ायती नहीं होती।
• पूरी गोपनीय मशीन का घंटे के हिसाब से किराया आज शाम के शिखर के लिए लचीलापन नहीं देता: Phala कम से कम एक दिन (8 × H200) या एक महीना (8 × B300) माँगता है, Confidential AI में 8 × B300 के लिए 60 USD प्रति घंटे पर तीन महीने, और VoltageGPU, जो 8 × H200 का प्रति सेकंड हिसाब 64.62 USD प्रति घंटे की दर से करता है, के प्रकाशित प्रमाणन-प्रमाण इस विन्यास या NVSwitch स्विचों को नहीं समेटते।²²²⁸ साथ में मशीन आवंटित करने और वज़न लोड करने का समय भी है।
• Kimi के लिए गणना माप पर निर्भर है: गोपनीय API प्रति व्यक्ति लगभग 8–9 USD है, और अपनी 8 × B300 मशीन पूरी उपयोगिता पर ऊँचे क्षमता-अनुमान से लगभग 6 USD और निचले से लगभग 9.5 USD। यह गोपनीय API से सस्ता तब है जब एक मशीन इस मॉडल का उपयोग करने वाले लगभग 5,100–5,600 से अधिक सक्रिय लोगों को सँभाले; निचले क्षमता-अनुमान (लगभग 4,800 लोग) पर ऐसा नहीं होता।

अपना सर्वर ख़रीदना: आठ B300 कार्डों वाला पूरा Supermicro सर्वर सितंबर 2026 में लगभग 663 हज़ार USD का था।²⁹ इस ख़रीद की मासिक लागत का हमारा अनुमान:

ऐसे सर्वर में DeepSeek की दो प्रतियाँ समाएँगी, जो वैश्विक परिदृश्य में लगभग 35 हज़ार लोगों को (यूरोपीय में लगभग 28 हज़ार) प्रति व्यक्ति लगभग 0.41–0.52 USD पर सँभालेंगी। इन मान्यताओं में ख़रीद 1.11–1.25 USD वाले गोपनीय API से लगभग 12–17 हज़ार सक्रिय लोगों पर और सबसे सस्ते घोषित विकल्प (0.70 USD) से लगभग 21–26 हज़ार पर सस्ती पड़ती है। गणना में इस विन्यास के रखरखाव और माप की पूरी लागत शामिल नहीं है; ख़रीद के लिए अग्रिम नक़द, चौबीसों घंटे लोगों की ड्यूटी और कई वर्षों तक स्थिर माँग भी चाहिए, और तब हार्डवेयर तक भौतिक पहुँच फाउंडेशन की होती है (अध्याय 2)। ये हमारे अनुमान हैं, प्रस्ताव नहीं।

• कई कार्डों वाली गोपनीय मशीनें आज USA में सार्वजनिक रूप से उपलब्ध हैं। Unia Europejska में हमें एक H100 कार्ड की गोपनीय मशीनें मिलीं,³⁰ जिनमें पूरा DeepSeek या Kimi नहीं समाता। Unia Europejska के सर्वरों वाला गोपनीय API Privatemode (Edgeless Systems, जर्मनी) भी देता है, मॉडलों के कम विकल्पों के साथ।³¹ यह भी आपूर्तिकर्ता की घोषणा है, जाँच बाकी।
• गोपनीय API जाँचने वाली स्वतंत्र सूची ने 29 अक्टूबर 2026 के 14:00 UTC के अवलोकन में जाँचे गए 95 रास्तों में से किसी के पूरे सत्यापन की पुष्टि नहीं की; सबसे अधिक कमी चल रहे प्रोग्राम की पहचान, कोड के स्रोत और अनुरोध को मशीन से बाँधने के प्रमाण की थी।³² यह उपलब्ध प्रमाणों का परिणाम है, इस बात का प्रमाण नहीं कि सेवाएँ सामग्री खोलती हैं। अपनी जाँच तक हम इन सेवाओं की गोपनीयता आपूर्तिकर्ता की घोषणा मानते हैं।
• गणना में कंप्यूटिंग शामिल है। निजी परिवेश (प्रवेश-द्वार, स्मृति, फ़ाइलें), चार वर्चुअल प्रोसेसर और 8 GB स्मृति वाली एक या दो गोपनीय मशीनों में, Phala पर प्रति मशीन लगभग 168 USD मासिक है, और डिस्क अलग, लगभग 10 USD प्रति 100 GB पड़ती है।³³ यह आकार पर्याप्त है या नहीं, पायलट में जाँचेंगे। 170–340 USD मासिक पर 30 लोगों में प्रति व्यक्ति लगभग 6–11 USD और 1000 में कुछ दर्जन सेंट पड़ते हैं। गणना में लोगों का काम, सुरक्षा समीक्षा, भुगतान या विफलताओं की अतिरिक्त निधि नहीं है।
• लोकप्रिय सदस्यताएँ लगभग 20 USD मासिक हैं, और DeepSeek चैट निःशुल्क है।³⁴ 100–200 USD वाले प्लान गहन एजेंट-कार्य में API की सूची-कीमतों पर हज़ारों डॉलर के बराबर देते हैं;³⁵ ऐसे प्लानों से हम कीमत पर प्रतिस्पर्धा नहीं करते। हम वास्तविक उपयोग का हिसाब ऐसी निजता के साथ प्रस्तावित करते हैं जिसे जाँचा जा सके।

29 अक्टूबर 2026 को घोषणापत्र की परिकल्पना की स्थिति: यह गणना हमें उस परिकल्पना के करीब लाती है, लेकिन उसकी पुष्टि नहीं करती। घोषित गोपनीयता और प्रमाणन वाला प्रसंस्करण सार्वजनिक मूल्य-सूचियों में पहले से उपलब्ध है और माने हुए उपयोग-रूप में प्रति व्यक्ति लगभग 0.70–1.25 USD मासिक पड़ता है, इसलिए छोटा समूह लागत पर इससे शुरू कर सकता है, और हमारी मान्यताओं में अपना बुनियादी ढाँचा दस से कुछ अधिक हज़ार से लेकर कई दस हज़ार सक्रिय लोगों पर सस्ता हो सकता है। अध्याय 9 के परीक्षणों में जाँची जाने वाली तीन बातें तय करेंगी: क्या इन सेवाओं की गोपनीयता स्वतंत्र सत्यापन पार करती है, क्या उपलब्ध मॉडलों की गुणवत्ता उन कामों के लिए पर्याप्त है जिनके लिए लोग Suveria आएँगे, और वास्तविक ट्रैफ़िक का रूप क्या है। कीमतों के हर महत्वपूर्ण बदलाव और हर परीक्षण के बाद हम गणना अपडेट करते हैं, और पिछले संस्करण रखते हैं।

8.2. बुनियादी ढाँचे के कदम और निर्णय कार्ड#

हम बुनियादी ढाँचा ऐसे कदमों में विकसित करते हैं जिनमें हर कदम प्रतिभागियों को अपने आप में लाभ देता है, अगले कदम की बाध्यता के बिना: पहले गोपनीय API और गोपनीय मशीनों में निजी परिवेश (यदि शुरू होने से पहले पर्याप्त धन जुटे तो सीधे अगले कदम से शुरू कर सकते हैं), फिर अपनी गोपनीय मशीनों का किराया, आगे हार्डवेयर ख़रीदकर बाहरी सर्वर-केंद्र में रखना, और दूर के भविष्य में, यदि लाभ दिखे, अपना भवन। अगले कदम का आधार मापा गया डेटा है: सेवा की पूरी लागत, वास्तविक ट्रैफ़िक, शिखर पर उत्तर का समय, रक्षा-उपाय बनाए रखने और विफलताएँ सँभालने की क्षमता, और ख़रीद के मामले में मरम्मत, हार्डवेयर बदलने और जिम्मेदारी लेने वाले लोगों का वित्तपोषण भी। अपनी मशीन किराए पर लेना तब भी उचित हो सकता है जब आवश्यक मॉडल गोपनीय API में न मिले या हम चल रही चीज़ों पर पूरा नियंत्रण चाहें।

हर बदलाव हम निर्णय कार्ड से बताते हैं: लाभ, पूरी लागत, जोखिम, शुरू करने और वापस लौटने की शर्तें, डेटा और कुंजियाँ स्थानांतरित करने का तरीका तथा आरक्षित निधि और आगे के स्तंभ शुरू करने के नियमों से संगति (फाउंडेशन के सिद्धांतों के श्वेतपत्र का अध्याय 8)। अपनी मशीन को ट्रैफ़िक के शिखर के लिए गोपनीय API से जोड़ना हम तभी स्वीकार करते हैं जब हर रास्ते का रक्षा-स्तर स्वीकृत हो; कमज़ोर विकल्प पर जाने के लिए उपयोगकर्ता का अलग, सोच-समझकर लिया निर्णय आवश्यक है। पहला माप छोटे मॉडल वाले एक गोपनीय कार्ड पर और अगला पूरे मॉडल को समाने वाली मशीन पर नियोजित है।

हम हर चीज़ को सबसे ऊँचे शिखर के लिए बनाए बिना क्षमता ट्रैफ़िक के अनुसार रखते हैं। दिखने वाले प्रतीक्षा-समय की छोटी कतार डिज़ाइन कर रहे हैं; उसका वास्तविक समय, सीमा और भरने के बाद व्यवहार पायलट में मापेंगे। लंबे शिखरों के लिए लचीली क्षमता पहले गोपनीय API से मिलती है, शर्त यह कि स्वीकृत रक्षा-स्तर, उपयोगकर्ता की सहमति और खर्च की सीमा बनी रहे; ऐसा रास्ता न हो तो प्रतीक्षा या अनुपलब्धता साफ़ बताते हैं। घंटे का किराया उन मॉडलों के लिए उचित है जो गोपनीय API में नहीं हैं या वहाँ स्पष्ट रूप से महँगे हैं, और केवल वहाँ जहाँ आपूर्तिकर्ता वास्तव में गोपनीय मशीनें जल्दी शुरू और छोड़ने देता हो। शांत घंटों में अपनी मशीन की खाली क्षमता फाउंडेशन के कामों के लिए उपयोग करना चाहते हैं, जैसे Omniforum की सामग्री तैयार करना; API की कीमतों पर उसका मूल्य बजट में प्राप्त राशि नहीं है, इसलिए ऐसे कामों का अपना उद्देश्य और बजट है। पहले पायलट के बाद हम दो विधियाँ जाँचना चाहते हैं: सहायक के साथ सामान्य काम के लिए “बातचीत” और इंतज़ार कर सकने वाले कामों के लिए “बिना जल्दी”, जैसे दस्तावेज़ का अनुवाद। “बिना जल्दी” में हम शुरू होने का अनुमानित समय-अंतराल, लागत का अनुमान, अधिकतम बजट, किए काम का भुगतान करके रद्द करने की सुविधा और रक्षा की वही जानकारी दिखाते हैं। ऐसे काम की कम कीमत केवल तभी संभव है जब वह लागत बाँटने के सार्वजनिक तरीके से निकले, स्थायी लागत को दो बार गिने बिना।

8.3. बातचीत की सामग्री के बिना उपयोग मापना#

वास्तविक उपयोग का हिसाब करने के लिए हम काम पूरा करने के संसाधन मापते हैं और स्थायी लागत में हिस्सा स्पष्ट बताते हैं। बिलिंग मीटर केवल लागत जाँचने के लिए आवश्यक डेटा तक सीमित है, और बिल बनाने के लिए बातचीत की सामग्री आवश्यक नहीं है। परीक्षणों में हम माप की सटीकता, उपयोगकर्ता द्वारा जाँचने का तरीका, खुले मेटाडेटा का दायरा और खर्च की सीमा तक पहुँचने पर सेवा का व्यवहार जाँचेंगे। बिल, राशि को अगले पूरे अंक तक बढ़ाने, अग्रिम भुगतान और वापसी के नियम फाउंडेशन के सिद्धांतों का श्वेतपत्र बताता है।

प्रतिभागी की तय खर्च-सीमा को सीमा की तरह काम करना है, बाद की चेतावनी की तरह नहीं। कुछ आपूर्तिकर्ता चल रहे अनुरोधों का हिसाब समाप्त होने के बाद ही करते हैं, इसलिए उनकी सीमाएँ पार हो सकती हैं; जैसे Tinfoil इसका ऐसा वर्णन करता है।²³ इसलिए हम आरक्षण डिज़ाइन कर रहे हैं: अनुरोध भेजने से पहले Suveria का प्रवेश-द्वार उसकी अधिकतम अनुमत लागत शेष राशि में से अलग रखता है, अन्य चल रहे अनुरोधों को ध्यान में रखकर, और समानांतर अनुरोधों की संख्या तथा उत्तर की लंबाई सीमित करता है। समाप्त होने पर हम वास्तविक लागत का हिसाब करते हैं और अप्रयुक्त आरक्षण छोड़ देते हैं। यह बनाने और जाँचने की आवश्यकता है, चल रही सुविधा नहीं।

9. स्वीकृति परीक्षण और परिणाम लॉग#

किसी संस्करण को गोपनीय कहने से पहले हम कम से कम इन बातों का दस्तावेज़ीकरण करेंगे:

• सही प्रमाणन;
• कोड या कुंजी बदल दिए जाने पर डेटा भेजने से इनकार;
• सत्रों का अलगाव;
• प्रशासक की सीमाएँ;
• लॉग, डंप और टेलीमेट्री में सामग्री का अभाव;
• कैश सँभालना;
• हटाना और वापस पाना;
• विफलता के बाद व्यवहार;
• उपकरणों की सीमाएँ;
• भार के अंतर्गत लागत।

परिणाम में विन्यास का संस्करण और वह परिदृश्य शामिल है जिसमें हमने रक्षा तोड़ने की कोशिश की।

हम चाहते हैं कि Suveria का हर संस्करण गोपनीय सेवाओं के कम से कम एक स्वतंत्र सत्यापक की सभी प्रमाण-कसौटियाँ पार करे: हार्डवेयर और रक्षा की स्थिति, प्रमाण की ताज़गी, कनेक्शन कुंजी का सुरक्षित परिवेश से बँधना, चल रहे प्रोग्राम की पहचान, कोड का स्रोत और अनुरोध का विशिष्ट मशीन से बँधना, उपलब्धता बनाए रखते हुए। परिणाम हम अवलोकन की तारीख, कसौटियों के संस्करण और विशिष्ट रिलीज़, मॉडल तथा अनुरोध के रास्ते के प्रमाणों के साथ प्रकाशित करते हैं, और सत्यापक के संबंध परिणाम के साथ बताते हैं। हम किसी रैंकिंग में स्थान का वादा नहीं करते। सत्यापन पार करने का अर्थ है किसी समय वर्णित जाँच में सफल होना, सार्वजनिक सीमाओं के साथ; यह ऑडिट या हमारे अपने परीक्षणों की जगह नहीं लेता।

जब हम अपना गोपनीय विकल्प शुरू करेंगे, तो मॉडल चलाने की गोपनीयता जाँचने वाली हर स्वतंत्र सूची से Suveria की जाँच का अनुरोध करेंगे और प्रमाणन जाँचने के लिए उसे एक नेटवर्क पता उपलब्ध कराएँगे; पहला उदाहरण confidentialinference.net है (31 अक्टूबर 2026 की स्थिति)।³⁶ सूची में जगह का वादा नहीं करते, क्योंकि वह सूची का निर्णय है; हम आवेदन, उसके सवालों के जवाब और तारीख सहित परिणाम प्रकाशित करने का वादा करते हैं, ख़राब परिणाम भी। सूची केवल वही जाँचती है जो बाहर से दिखता है, आम तौर पर प्रमाणन और कनेक्शन चैनल; यह कोड या विन्यास के ऑडिट, या साइड-चैनल के मूल्यांकन की जगह नहीं लेती।

भंडारण और स्थानांतरण के परीक्षणों में शामिल हैं:

• दूसरे अधिकृत उपकरण पर एन्क्रिप्ट किया बैकअप बहाल करना और सही कुंजी के बिना पढ़ने से इनकार;
• एक उपकरण खोना, चुने तरीके से पहुँच वापस पाना और सभी कुंजियाँ खोने के परिणाम स्पष्ट बताना;
• समानांतर बदलावों का समन्वयन, किसी संस्करण को चुपचाप उसके ऊपर लिखकर मिटाए बिना;
• मूल संचालक के खाते के बिना स्वतंत्र उपकरण में निर्यात पढ़ना, मूल सामग्री, इतिहास, स्रोत और संबंधों की तुलना के साथ;
• एकीकरण का दायरा सीमित करना और अनुमति वापस लेने के बाद उसकी आगे की पहुँच प्रभावी रूप से रोकना।

चरण:

1. ऐसी सामग्री पर उपयोगिता परीक्षण जो संवेदनशील नहीं है;
2. रक्षा का तकनीकी परीक्षण;
3. स्पष्ट शर्तों के साथ सीमित पायलट;
4. धीरे-धीरे पैमाना बढ़ाना।

पायलट से पहले हम सीमाएँ तय कर प्रकाशित करेंगे: उत्तर के पहले शब्द तक का समय, मापे हुए उपयोग-रूप पर प्रति व्यक्ति कंप्यूटिंग लागत और सामग्री और बेंचमार्क के श्वेतपत्र के अनुसार मॉडल की गुणवत्ता। पायलट सफल तभी माना जाएगा जब तीनों पूरी हों।

मॉडल, फ़र्मवेयर या खाते में लॉगिन का तरीका बदलने पर फिर से योग्यता-जाँच आवश्यक हो सकती है, और अपडेट चुपचाप सहमत रक्षा कमज़ोर नहीं कर सकता। हर संस्करण का एक सार्वजनिक कार्ड है:

• कार्य का दायरा;
• परीक्षणों के प्रमाण;
• ज्ञात सीमाएँ;
• जिम्मेदार लोग;
• लागत;
• समस्या बताने का रास्ता;
• वापस लेने की योजना।

कमज़ोरी मिलने पर जोखिम में आए दायरे को सीमित किया जाता है, प्रभावित लोगों को बताया जाता है और जाँचा जा सकने वाला सुधार किया जाता है।

हम परीक्षण खुले तौर पर करना चाहते हैं। सुरक्षा, क्रिप्टोग्राफ़ी, बुनियादी ढाँचे और ऐप के विशेषज्ञों को, और व्यापक जनता को तकनीक दिखाने वाले रचनाकारों को भी, हम जाँच साथ डिज़ाइन करने और कल्पित डेटा वाले अलग परीक्षण खातों पर रक्षा तोड़ने के प्रयासों में आमंत्रित करते हैं। आलोचकों को भी आमंत्रित करते हैं। प्रचार के लिए भुगतान नहीं करते, और हर सहयोग लाभों के रजिस्टर के अनुसार चिह्नित करते हैं (फाउंडेशन के सिद्धांतों के श्वेतपत्र का अध्याय 7)। असफल परिणाम भी परिणाम लॉग में जाते हैं। आप जुड़ना चाहें तो salve@novusignis.org पर “[जुड़ें] Suveria के परीक्षण” विषय के साथ लिखें।

सबसे महत्वपूर्ण परीक्षण: गोपनीय परिवेश के बाहर संचालक के अधिकारों वाली टीम (प्रवेश-द्वार, डिस्क, नेटवर्क, लॉग) उन परीक्षण खातों की बातचीत पढ़ने की कोशिश करती है जिनमें गुप्त अक्षर-क्रम छिपाए गए हैं। यदि कोई भी उन्हें निकाल ले, हम भी, तो परीक्षण विफल है।

Suveria का पहला संस्करण हम उसे विन्यस्त करने में मदद करने वाले कुछ लोगों को देंगे। यदि वह गोपनीय API उपयोग करे, तो सुरक्षा कार्ड (खंड 2.3) स्पष्ट कहेगा कि मॉडल बाहरी आपूर्तिकर्ता के यहाँ चलता है, प्रमाणन आपूर्तिकर्ता घोषित करता है और हमने अभी जाँचा नहीं है, और मेटाडेटा सुरक्षित नहीं है। चूँकि पहले लोग सेवा चलाने में भी मदद करते हैं, हम जो पहला परिणाम प्रकाशित करेंगे वह ऊपर वर्णित सबसे महत्वपूर्ण परीक्षण होगा, साथ में संचालक क्या कर पाया उसका विवरण।

परिणाम लॉग। 29 अक्टूबर 2026 की स्थिति: हमने अभी वर्णित कोई परीक्षण नहीं किया, ग्राफ़िक्स कार्ड किराए पर नहीं लिए और Suveria में मॉडल नहीं चलाया। हर अगला परिणाम यहाँ तारीख, विन्यास, परिदृश्य और निष्कर्ष के साथ जोड़ते हैं, परीक्षण विफल होने पर भी।

अभी तय होना बाकी है:

• पहला मॉडल और गुणवत्ता का स्वीकार्य स्तर;
• गोपनीय API और गोपनीय मशीनों का स्वतंत्र सत्यापन, और व्यक्तिगत डेटा की मज़बूत रक्षा वाले क्षेत्राधिकारों में उपलब्धता, जैसे RODO वाली Unia Europejska;
• उत्तर का समय;
• कुंजियों और स्मृति के नियम;
• बिलिंग डेटा का न्यूनतम दायरा;
• दुरुपयोग की शिकायतों पर संचालक के कानूनी दायित्व;
• निरंतरता का वित्तपोषण।

फाउंडेशन के सिद्धांतों का श्वेतपत्र बजट, बिल और जिम्मेदारी बताता है, और सामग्री और बेंचमार्क का श्वेतपत्र मॉडल के व्यवहार का मूल्यांकन।

Novus Ignis फाउंडेशन, Poznań, KRS 0001269575। वेबसाइट और घोषणापत्र: novusignis.org। टिप्पणियाँ: salve@novusignis.org।

पादटिप्पणियाँ#

1. TEE.fail: Breaking Trusted Execution Environments via DDR5 Memory Bus Interposition. Georgia Tech, Purdue University और Synkhronix का शोध, 28.10.2025 को प्रकाशित: DDR5 स्मृति बस से भौतिक कनेक्शन द्वारा Intel TDX और SGX तथा AMD SEV-SNP की प्रमाणन कुंजियाँ निकालना, NVIDIA की गोपनीय कंप्यूटिंग के लिए भी परिणामों के साथ। सर्वर तक भौतिक पहुँच चाहिए; Intel और AMD ऐसे हमले अपनी रक्षा के दायरे से बाहर मानते हैं। विवरण: The Hacker News। देखने की तारीख 28.10.2026। ↩
2. Kleppmann, Wiggins, van Hardenberg और McGranaghan (2019): Local-first software: You own your data, in spite of the cloud. लेख। प्राथमिक प्रति उपयोगकर्ता के उपकरणों पर रखने और सर्वरों की सहायक भूमिका के सिद्धांत, एन्क्रिप्ट किए बैकअप समेत। ↩
3. Apple: Private Cloud Compute. संरचना का विवरण। गोपनीयता को सॉफ़्टवेयर की जाँच और प्रणाली की पारदर्शिता से जोड़ने का उदाहरण। ↩ ↩
4. RFC 9458: Oblivious HTTP. विनिर्देश। निर्धारित भरोसा-मॉडल में प्रेषक और अनुरोध का ज्ञान अलग करना; पूर्ण गुमनामी नहीं। ↩
5. Weiss, Ayzenshteyn, Amit और Mirsky (2024): What Was Your Prompt? A Remote Keylogging Attack on AI Assistants. वैज्ञानिक प्रकाशन (USENIX Security 2024; arXiv 2403.09751 का मसौदा)। उत्तर की धारा वाले एन्क्रिप्ट किए पैकेटों की लंबाई से नेटवर्क का पर्यवेक्षक सहायक के उत्तर का विषय और कुछ सामग्री पुनः बनाता है। देखने की तारीख 30.10.2026। ↩
6. McDonald और Bar Or (2025): Whisper Leak: a side-channel attack on Large Language Models तथा Microsoft का विवरण (7.11.2025). शोध प्रकाशन और निर्माता का विवरण। उत्तर की एन्क्रिप्ट की गई धारा में पैकेटों के आकार और लय से बातचीत का विषय पहचाना जा सकता है; कुछ आपूर्तिकर्ताओं ने पैकेटों में यादृच्छिक भराव जोड़ा। देखने की तारीख 30.10.2026। ↩
7. NVIDIA: गोपनीय कंटेनरों के समर्थित प्लेटफ़ॉर्म. निर्माता के दस्तावेज़। प्रोसेसर, कार्ड और सॉफ़्टवेयर के पूरे विन्यास की आवश्यकताएँ। ↩
8. NVIDIA: Protected PCIe v2, Introduction. निर्माता के दस्तावेज़। PPCIe v2 विधि में NVLink और NVSwitch नेटवर्क प्रणाली के विश्वस्त भाग में आता है; PCIe की रक्षा का अर्थ कार्डों के बीच पूरे ट्रैफ़िक का एन्क्रिप्शन नहीं है। ↩
9. NVIDIA: Trusted Computing Solutions 595. निर्माता के दस्तावेज़। Blackwell के कई कार्डों पर गोपनीय कंप्यूटिंग की विधि, कनेक्शन की रक्षा समेत; संगत विन्यास आवश्यक है। ↩
10. OSI: Open Source AI Definition. परिभाषा। केवल खुले वज़न से यह तय नहीं होता कि खुले सिस्टम की पूरी परिभाषा पूरी होती है। ↩
11. DeepSeek-V4.1-Flash: मॉडल कार्ड. निर्माता के दस्तावेज़। संरचना, MIT लाइसेंस और मॉडल की घोषित क्षमताएँ; Suveria की कार्यक्षमता का माप नहीं। ↩
12. Moonshot: Kimi K3.1 Pro की शुरुआत और Kimi: K3.1 Pro का विवरण (24.10.2026). निर्माता के दस्तावेज़। Kimi K3 का आगे प्रशिक्षित संस्करण, लगभग 3 ट्रिलियन पैरामीटर, 1 मिलियन टोकन का संदर्भ, वज़न 4.11.2026 से पहले देने की घोषणा; लाइसेंस घोषित नहीं। OpenRouter के अनुसार API कीमतें: प्रति मिलियन टोकन 2 / 10 USD। ↩
13. Kimi K3: मॉडल कार्ड. निर्माता के दस्तावेज़। 2.8 ट्रिलियन पैरामीटर, 104 अरब सक्रिय, लगभग 1 मिलियन का संदर्भ, MXFP4, Kimi K3 License। ↩
14. Artificial Analysis: Kimi K3.1 Pro और DeepSeek V4.1 Flash 1017. स्वतंत्र तुलना। 28.10.2026 का सूचकांक v5: 46 और 32; गति लगभग 36 और 178 टोकन प्रति सेकंड। देखने की तारीख 29.10.2026। ↩
15. Spheron: Kimi K3 तैनात करना (19.10.2026). आपूर्तिकर्ता का मार्गदर्शक। वज़न फ़ाइलें 1,560.94 GB, मॉडल को समाने वाले विन्यास। 29.10.2026 के तीसरे पक्षों के मापों के संकलन के अनुसार 8 × B300 पर लगभग 1,000–1,600 टोकन प्रति सेकंड की क्षमता; बड़ा अंतर। ↩ ↩
16. SGLang: Kimi K3 की विधि. इंजन के दस्तावेज़। 8 × B300 पर Kimi K3 का जाँचा हुआ विन्यास; Kimi K3.1 या गोपनीय विधि के लिए नहीं। ↩
17. Digital Public Goods Alliance: मानक. मानक। डिजिटल सार्वजनिक वस्तु के मूल्यांकन की कसौटियाँ; डिज़ाइन की दिशा DPGA से मिली मान्यता नहीं है। ↩
18. ITU: Facts and Figures 2025, इंटरनेट का उपयोग. अंतरराष्ट्रीय आँकड़े। 2025 में दुनिया के क्षेत्रों में इंटरनेट उपयोग करने वालों का अनुपात (लगभग 6 अरब लोग, जनसंख्या का 74%); हमारी गणना में क्षेत्रों के हिस्से अनुमान हैं: अनुपात × क्षेत्र की जनसंख्या। ↩
19. Epoch AI के डेटा पर The Decoder (8.01.2026) और Epoch AI: AI Chip Users. स्वतंत्र शोध केंद्र का संकलन। डिजिटल बुद्धिमत्ता की स्थापित कंप्यूटिंग क्षमता NVIDIA H100 के 15 मिलियन समकक्षों से अधिक, बिजली की माँग 10 GW से अधिक। अनुमान, माप नहीं। ↩
20. Lambda: DeepSeek-V4.1-Flash, कार्यक्षमता के माप के परिणाम. आपूर्तिकर्ता का माप। 4 × B200, vLLM, टेन्सर समानांतरता 4, अनुमानात्मक डिकोडिंग, प्रति अनुरोध लगभग 8,192 इनपुट और 1,024 आउटपुट टोकन; 64 एक साथ अनुरोधों पर कुल 3,713.9 आउटपुट टोकन प्रति सेकंड और प्रति बातचीत औसतन 66.8 टोकन प्रति सेकंड। माप की तारीख नहीं है। देखने की तारीख 28.10.2026। ↩
21. DeepSeek: API की मूल्य-सूची (चीनी संस्करण). आपूर्तिकर्ता की मूल्य-सूची। deepseek-flash (V4.1-Flash-1017) मॉडल: कैश में न मिलने वाले इनपुट के लिए कम व्यस्त समय में 1 CNY और शिखर पर 2 CNY, आउटपुट के लिए प्रति मिलियन टोकन 4 और 8 CNY। सहायक स्रोत eesel की तुलना के अनुसार USD में रूपांतरण। देखने की तारीख 28.10.2026। ↩
22. Confidential AI: मूल्य-सूची. आपूर्तिकर्ता की मूल्य-सूची, 26.10.2026 की कीमतें। DeepSeek V4.1 Flash: प्रति मिलियन टोकन इनपुट 0.30 USD, कैश से इनपुट 0.03 USD, आउटपुट 1.20 USD; 8 × B300 मशीन प्रति घंटे 60 USD, न्यूनतम तीन महीने, कुछ दिनों में आवंटन। गोपनीयता आपूर्तिकर्ता द्वारा घोषित, हमारे द्वारा नहीं जाँची गई। ↩ ↩
23. Tinfoil: मूल्य-सूची. आपूर्तिकर्ता की मूल्य-सूची। DeepSeek-V4.1-Flash के प्रति मिलियन टोकन इनपुट 0.65 USD और आउटपुट 1.45 USD; खर्च की सीमाओं का विवरण। देखने की तारीख 29.10.2026। ↩ ↩
24. Phala: गोपनीय मॉडल. आपूर्तिकर्ता की मूल्य-सूची। DeepSeek V4.1 Flash 1017: 0.75 / 1.60 USD; Kimi K3: प्रति मिलियन टोकन 3 / 15 USD; आपूर्तिकर्ता के अनुसार प्रवेश-द्वार का प्रमाणन और उत्तरों की पुष्टि। देखने की तारीख 29.10.2026। ↩
25. NEAR AI: मूल्य-सूची. आपूर्तिकर्ता की मूल्य-सूची। Kimi K3: प्रति मिलियन टोकन 3.30 / 16.50 USD; मुख्य पृष्ठ पर दूसरी कीमतें, अंतर स्पष्ट किया जाना है। देखने की तारीख 29.10.2026। ↩
26. Phala: गोपनीय ग्राफ़िक्स कार्ड और मूल्य-सूची. आपूर्तिकर्ता की मूल्य-सूची। 8 × H200: माँग पर प्रति घंटे 44.20 USD, 180 दिन की प्रतिबद्धता पर 32.20 USD; 8 × B300: 65.60 USD (30 दिन), 62.40 USD (180 दिन); NVIDIA की गोपनीय कंप्यूटिंग के साथ Intel TDX; Europa में मशीनें नहीं हैं। देखने की तारीख 29.10.2026। प्रतिबद्धता का अग्रिम भुगतान, जल्दी समाप्त करने पर वापसी नहीं। ↩ ↩
27. Lambda: इंस्टेंस की मूल्य-सूची. आपूर्तिकर्ता की मूल्य-सूची। NVIDIA B200 SXM6 180 GB: चार कार्डों के इंस्टेंस में प्रति कार्ड-घंटा 6.79 USD और आठ के इंस्टेंस में 6.69 USD; H100 SXM 80 GB: 3.99 USD; माँग पर कीमतें, कर और गोपनीय विधि के बिना। देखने की तारीख 29.10.2026। ↩
28. VoltageGPU: मूल्य-सूची और प्रमाणों का दायरा. मूल्य-सूची और आपूर्तिकर्ता की घोषणाएँ। 8 × H200 प्रति सेकंड बिलिंग के साथ प्रति घंटे 64.62 USD; प्रकाशित प्रमाण इस विन्यास या NVSwitch स्विचों का प्रमाणन नहीं समेटते। ↩
29. Supermicro: AS-8126GS-NB3RT-01-G2 सर्वर तथा GPU Per Hour: NVIDIA सर्वरों की कीमतें. निर्माता का प्रस्ताव और कीमतों का संकलन। आठ B300 कार्डों वाला पूरा सर्वर: 662,845.95 USD (21.09.2026)। ↩
30. Azure: NCC40ads H100 v5 मशीन की मूल्य-सूची तथा सीरीज़ का विवरण. आपूर्तिकर्ता की मूल्य-सूची। एक H100 NVL 94 GB कार्ड वाली गोपनीय मशीन; प्रति घंटे 6.98 USD (East US 2) से 8.90 USD (West Europe), Linux, उपयोग के हिसाब से भुगतान। देखने की तारीख 28.10.2026। ↩
31. Privatemode (Edgeless Systems). आपूर्तिकर्ता का प्रस्ताव। Unia Europejska के सर्वरों और दूरस्थ प्रमाणन वाला गोपनीय API; USA के आपूर्तिकर्ताओं से कम खुले मॉडलों का चुनाव, कीमतें सार्वजनिक नहीं। गोपनीयता आपूर्तिकर्ता द्वारा घोषित, हमारे द्वारा नहीं जाँची गई। देखने की तारीख 30.10.2026। ↩
32. Confidential Inference Directory: पद्धति और अवलोकन. गोपनीय इनफ़रेंस देने वाली कंपनी द्वारा प्रायोजित स्वतंत्र सूची। 29.10.2026, 14:00:19 UTC के अवलोकन में 95 रास्तों में से 0 का शुरू से अंत तक सत्यापन। ↩
33. Phala: गोपनीय मशीनों की मूल्य-सूची. आपूर्तिकर्ता की मूल्य-सूची। tdx.large (4 वर्चुअल प्रोसेसर, 8 GB स्मृति): प्रति घंटे 0.23 USD; डिस्क प्रति GB प्रति घंटे 0.000139 USD। देखने की तारीख 29.10.2026। ↩
34. सदस्यता की कीमतें: ChatGPT Plus, Claude Pro, Google AI Pro, Kimi Plus (geotoolbox की तुलना); DeepSeek चैट निःशुल्क है (विवरण)। USD में मासिक कीमतें, कर के बिना; Kimi Plus 19 USD। देखने की तारीख 28–29.10.2026। ↩
35. SemiAnalysis के विश्लेषण पर BigGo Finance (7.10.2026). उद्योग का विश्लेषण। गहन काम में 200 USD का प्लान API की सूची-कीमतों पर लगभग 12 हज़ार USD देता है; लाभ-मार्जिन के अनुमान, कंपनी का डेटा नहीं। ↩
36. confidentialinference.net: विश्वस्त निष्पादन परिवेशों में मॉडल चलाने वाले आपूर्तिकर्ताओं की तुलना, तारीख सहित प्रमाणन-जाँचों के साथ; Enclava कंपनी द्वारा प्रायोजित वेबसाइट, देखने के समय ग्यारह आपूर्तिकर्ता। देखने की तारीख 31.10.2026। ↩

स्रोत फ़ाइल: content/hi/whitepaper-suveria.md · बदलावों का इतिहास · बदलाव का सुझाव दें