बिज़नेस ट्रैवल सॉफ़्टवेयर कंपनी Navan ने शुरुआती पहुँच मिलने के तीन सप्ताह के भीतर मॉडल को फाइन-ट्यून और तैनात करने के बाद, अपने उत्पादन परिवेश में NVIDIA के Nemotron 3.5 Super VL का उपयोग शुरू कर दिया है। 16 अक्टूबर, 2026 की घोषणा में Navan ने कहा कि मॉडल कम लागत पर ग्राहक संवाद संभाल रहा था।

मुख्य बातें

  • तैनाती पूरी हो चुकी है; यह NVIDIA के मॉडल का प्रस्तावित परीक्षण नहीं है।
  • Navan ने अपने मूल्यांकनों में यात्रा-संबंधी कार्यों के प्रदर्शन में सुधार की सूचना दी, लेकिन उत्पादन लागत में बचत का परिमाण नहीं बताया।
  • स्वयं होस्ट करने से Navan तैनाती पर नियंत्रण रखते हुए मॉडलों को अनुकूलित और बदल सकता है।

विषय-सूची

Navan के AI एजेंट सवालों के जवाब देने से आगे बढ़े

Navan की तकनीकी घोषणा में ऐसे सिस्टम का वर्णन है जिसे यात्रा-संबंधी कार्य करने के लिए बनाया गया है, न कि केवल संवादात्मक जवाब तैयार करने के लिए। उड़ान रद्द होने पर उपलब्ध विकल्पों की लाइव इन्वेंटरी खोजना, विकल्पों की जानकारी देना, कंपनी की नीति जांचना और होटल या कार आरक्षण में बदलावों का समन्वय करना पड़ सकता है।

Nemotron की उत्पादन तैनाती के अपने विवरण में Navan ने कहा कि उसने पाँच एजेंटों के संयुक्त अनुभव का उपयोग करके एक मॉडल को अनुकूलित किया: एक ऑर्केस्ट्रेटर और होटल, उड़ान, कार तथा ट्रेन के विशेषज्ञ एजेंट। प्रत्येक एजेंट अपने उपकरणों और निर्णयों की जिम्मेदारी बनाए रखता है, जबकि पूरी यात्रा से जुड़ी जानकारी साझा करता है।

इस डिज़ाइन में कार्य पूरा करना एकीकरण की व्यावहारिक कसौटी बन जाता है। यदि सिस्टम बुकिंग टूल का सही ढंग से उपयोग नहीं कर पाता या यात्री की शर्तों का पालन नहीं करता, तो तेज़ जवाब पर्याप्त नहीं है।

मदविवरण
मॉडल क्षमतालगभग 120 अरब पैरामीटर, जिनमें से प्रत्येक चरण में करीब 12 अरब सक्रिय होते हैं।
फाइन-ट्यूनिंग विधिNVIDIA NeMo AutoModel ओपन लाइब्रेरी का उपयोग करके LoRA फाइन-ट्यूनिंग।
अंतिम प्रशिक्षण जानकारीलगभग 10 मिलियन टोकन।
सत्यापनअंतिम प्रशिक्षण सेट में लगभग 2,000 सत्यापन परीक्षण।

आंतरिक परीक्षण गुणवत्ता और प्रतिक्रिया दक्षता की तुलना करते हैं

Navan ने मुख्य तुलना के लिए Qwen 3.8-27B का उपयोग किया, जो उसका मौजूदा स्वयं-होस्ट किया गया उत्पादन आधार-मॉडल था। कंपनी ने समान प्रॉम्प्ट, टूल, यात्रा परिदृश्य और स्कोरिंग प्रणाली के आधार पर मॉडलों का परीक्षण किया।

Navan के मूल्यांकन में फाइन-ट्यून किया गया Nemotron मॉडल सात में से छह मापदंडों पर प्रतिस्पर्धी मॉडलों से बेहतर रहा या उनके बराबर रहा। कंपनी ने टूल के उपयोग, कार्य पूरा करने, वास्तविक जानकारी पर आधारित रहने और संवाद की गुणवत्ता को अपनी ताकत बताया।

ये कंपनी द्वारा बताए गए परीक्षण नतीजे हैं, स्वतंत्र रूप से सत्यापित प्रदर्शन निष्कर्ष नहीं। मूल्यांकन में पाठ-आधारित यात्रा कार्यों पर ध्यान दिया गया, हालांकि मॉडल अन्य प्रकार के इनपुट का भी समर्थन करता है। Navan ने कहा कि तैनात मॉडल से लागत घटी, लेकिन बचत का प्रतिशत या डॉलर में राशि नहीं बताई।

स्वयं होस्ट करने से मॉडल चुनने में लचीलापन बना रहता है

Navan ने कहा कि स्वयं होस्ट करने से गति, लागत और विश्वसनीयता पर उसका नियंत्रण बढ़ता है, क्योंकि वह तय करता है कि मॉडलों को कैसे अनुकूलित, परीक्षण, तैनात और अपडेट किया जाए। इससे कंपनी पूरे सिस्टम को नए सिरे से बनाए बिना किसी मॉडल को बदल भी सकती है।

इसलिए यह एकीकरण Navan के मॉडल पोर्टफोलियो का विस्तार करता है, न कि हर वर्कफ़्लो के लिए एक स्थायी मॉडल स्थापित करता है। कंपनी का घोषित तरीका यात्रा-विशिष्ट आवश्यकताओं के आधार पर मॉडलों का मूल्यांकन करना और वास्तविक टूल के साथ पूरे सहायक का परीक्षण करना है—इसमें यह क्षमता भी शामिल है कि कुछ गलत होने पर वह उससे कैसे उबरता है।

निष्कर्ष

पुष्ट उपलब्धि यह है कि मॉडल ग्राहक संवाद संभालने के लिए लाइव तैनाती में है। Navan की घोषणा कार्य-प्रदर्शन में सुधार के आंतरिक प्रमाण देती है, जबकि उत्पादन लागत में बचत का पैमाना नहीं बताती।

और समाचार पढ़ें

FinanceVelix की और खबरें

अस्वीकरण

FinanceVelix का यह लेख सामान्य जानकारी देता है, व्यक्तिगत वित्तीय, निवेश, कानूनी या कर संबंधी सलाह नहीं। बाज़ार मूल्य, ब्याज दरें और आर्थिक परिस्थितियाँ बदल सकती हैं; निवेश में नुकसान का जोखिम होता है। तथ्य प्रकाशन के समय उपलब्ध सामग्री पर आधारित हैं और बदल सकते हैं। महत्वपूर्ण जानकारी की स्वतंत्र रूप से पुष्टि करें और आवश्यकता पड़ने पर किसी योग्य पेशेवर से परामर्श लें। किसी परिसंपत्ति, कंपनी या सेवा का उल्लेख समर्थन नहीं है।