Enterprise AI मॉडल-स्विचिंग के उदय के भीतर

Perplexity एकमात्र ऐसा एंटरप्राइज़ AI प्लेटफ़ॉर्म है जो एक ही इंटरफ़ेस में कई प्रदाताओं के मॉडल तक पहुंच प्रदान करता है। इस बीच, Fortune 500 कंपनियों में से 92%, जिनमें मैग्नीफ़िसेंट 7 में से छह शामिल हैं, जवाब पाने और निर्णय लेने के लिए Perplexity का उपयोग करती हैं। इससे हमें यह देखने का अनूठा अवसर मिलता है कि कंपनियां वास्तव में विभिन्न कार्यों और टीमों के लिए विभिन्न AI मॉडलों का उपयोग कैसे करती हैं।

2025 का डेटा एक स्पष्ट पैटर्न दिखाता है: इंजीनियरिंग टीमों के अलावा, किसी भी मॉडल ने समग्र उपयोग के 17% से अधिक की हिस्सेदारी हासिल नहीं की, और जैसे-जैसे AI मॉडल और उपयोगकर्ता अधिक परिष्कृत होते गए, मॉडलों के बीच उपयोग तेजी से खंडित होता गया। जनवरी 2025 में, दो शीर्ष मॉडलों का एंटरप्राइज़ उपयोग के 90% से अधिक हिस्सा था। दिसंबर तक, चार मॉडलों में से प्रत्येक की हिस्सेदारी 10% से अधिक थी, और यहां तक कि अग्रणी मॉडल ने भी केवल लगभग 23% क्वेरी ही कैप्चर कीं।

मल्टी-मॉडल वर्कफ़ोर्स का उदय

Enterprise उपयोग डेटा दिखाता है कि कर्मचारी अब मॉडलों को एक डिफ़ॉल्ट टूल के बजाय विकल्पों के मेनू के रूप में मान रहे हैं। Enterprise सीटों में से, 12.5% सक्रिय पावर यूज़र के रूप में अर्हता प्राप्त करते हैं, जो प्रत्येक 28 दिनों में से कम से कम 12 दिनों में जुड़ते हैं। ये पावर यूज़र मॉडल अन्वेषण को बढ़ावा देते हैं: 40% सक्रिय रूप से 6 से अधिक मॉडलों का उपयोग करते हैं, जबकि सामान्य उपयोगकर्ताओं में यह संख्या 20% है। यह पैटर्न संगठनात्मक स्तर पर भी लागू होता है। शीर्ष 50 Enterprise खातों में औसतन 30 मॉडल उपयोग किए जाते हैं, जबकि सामान्य खातों में सात मॉडल उपयोग होते हैं।

Enterprise टीमें कार्यों के लिए मॉडल का मिलान कैसे करती हैं

अग्रणी AI कंपनियों ने 2025 में 46 नए मॉडल लॉन्च किए, और Perplexity ने रिलीज़ के 24 घंटों के भीतर उन सभी की पेशकश की। इस एग्रीगेटर दृष्टिकोण ने एक बड़ी वर्कफ़्लो समस्या को हल किया: कर्मचारी लॉगिन या अलग-अलग अनुबंधों को प्रबंधित करने के झंझट के बिना मॉडलों के बीच स्विच कर सकते हैं।

Enterprise ग्राहकों के बीच, 43.6% संगठनों ने 2025 के दौरान किसी न किसी समय एक से अधिक मॉडल का उपयोग किया, जो सिंगल-मॉडल मानकीकरण से हटकर मल्टी-मॉडल उपयोग की ओर एक निर्णायक बदलाव को दर्शाता है। 9.1% Enterprise उपयोगकर्ता जिन्होंने एक ही दिन में कई मॉडलों का उपयोग किया, वे विभिन्न कार्यों को अलग-अलग मॉडलों तक पहुँचाने वाले पावर-यूज़र व्यवहार को दर्शाते हैं। विशिष्ट मॉडल चुनने वाले उपयोगकर्ताओं में से, 53% ने 2025 में कम से कम एक बार एक ही कार्यदिवस के भीतर मॉडल स्विच किए, जो इस बात को रेखांकित करता है कि इस समूह के लिए मॉडल-हॉपिंग कितनी नियमित हो गई है।

उपयोग के मामले के अनुसार मॉडल विशेषज्ञता

पूरे 2025 में, Enterprise उपयोगकर्ताओं ने प्रोग्रामिंग क्वेरी के 38% के लिए Claude मॉडल का चयन किया। संगठनात्मक स्तर पर, 40% Enterprise प्रोग्रामिंग के लिए डिफ़ॉल्ट रूप से Claude का उपयोग करते हैं, जबकि 22% GPT को प्राथमिकता देते हैं।

लेकिन प्रोग्रामिंग इसका अपवाद है। हर दूसरे कार्य के लिए, बढ़त इतनी स्पष्ट नहीं है। दिसंबर 2025 में, प्राथमिकताएं कार्य के प्रकार के अनुसार भिन्न थीं:

विजुअल आर्ट्स: Gemini Flash (40%)

वित्तीय विश्लेषण: Gemini 3.0 Pro विचार (31%)

डिबगिंग: Claude Sonnet 4.5 (30%)

सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट: Claude Sonnet 4.5 (29%)

कानूनी/अदालती मामले: Claude विचार मॉडल (23%)

मेडिकल रिसर्च: GPT-5.1 विचार (13%)

जैसे-जैसे नए मॉडल लॉन्च होते हैं, इन प्राथमिकताओं के बदलने की संभावना है। जो आज अग्रणी है, हो सकता है कि अगली तिमाही में न हो।

मॉडल परिदृश्य का विकास जारी है

2025 की शुरुआत में, Claude Sonnet 4 और GPT-4o का कुल मिलाकर 91.5% Enterprise क्वेरी में हिस्सा था (क्रमशः 47.5% और 44%)। 2025 के अंत तक, शीर्ष मॉडलों ने प्रदाताओं के बीच अधिक समान रूप से विभाजन किया: 23.3% Gemini 3.0 Pro विचार, 20.6% Claude Sonnet 4.5, 10.7% Claude Sonnet 4.5 विचार, और 7.9% GPT-5।

नए मॉडल आमतौर पर अपनी रिलीज़ के कुछ दिनों बाद Enterprise उपयोग के 50% से ऊपर पहुँच जाते हैं, क्योंकि उपयोगकर्ता नई क्षमताओं के साथ प्रयोग करते हैं (अप्रैल के अंत में GPT-4.1, अगस्त की शुरुआत में GPT-5, अक्टूबर के अंत में GPT-5 चैट)। अगले सप्ताह तक यह तेजी से घटकर 35% तक रह जाता है। जैसे-जैसे नए रिलीज़ आते हैं और टीमें यह तय करती हैं कि कौन सा मॉडल किस कार्य के लिए उपयुक्त है, मॉडल के प्रति प्राथमिकताएं बदलती रहती हैं।

लचीलापन एकल विजेता चुनने से बेहतर क्यों है

Claude ने इंजीनियरों के लिए प्रभुत्व जमाया, लेकिन यह अपवाद था। हर दूसरे कार्य में, टीमें कार्य के आधार पर अलग-अलग मॉडलों में बँटी हुई थीं। जब परिदृश्य इतनी तेजी से बदलता है, तो आज के सर्वश्रेष्ठ मॉडल को चुनने की तुलना में हर विकल्प तक पहुंच अधिक मायने रखती है।