# TorchTitan में नए मॉडल और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग फीचर

> PyTorch का TorchTitan प्लेटफ़ॉर्म अब नए ओपन-वेट मॉडल को ट्रेन करता है और इसमें TitanRL नाम का एकीकृत RL स्टैक शामिल है।

Oossa · 2026-10-21 · https://oossa.com/hi/torchtitan-adds-new-model-support-and-reinforcement-learning-features

PyTorch-नेटिव ट्रेनिंग प्लेटफ़ॉर्म TorchTitan ने कई अपग्रेड की घोषणा की है। अब यह Muse Spark Open, Qwen3‑VL, Kimi K2.7, Kimi K3 और DeepSeek‑V4 जैसे नए ओपन-वेट मॉडल को सपोर्ट करता है, जिन्हें इसके 5-आयामी पैरेललिज़्म के साथ जोड़ा गया है। इसी रिलीज़ में TitanRL भी शामिल है—यह रीइन्फोर्समेंट लर्निंग फ्रेमवर्क प्रीट्रेनिंग और इन्फरेंस, दोनों के लिए एक ही प्रीट्रेन्ड मॉडल का इस्तेमाल करता है, जिससे अलग-अलग कोडबेस की ज़रूरत नहीं रहती। प्रदर्शन में सुधार के तहत तेज़ कर्नल, बेहतर मेमोरी प्रबंधन और संचार की नई सुविधाएँ शामिल हैं, जो बड़े पैमाने पर ट्रेनिंग को तेज़ करती हैं।

## तथ्य

- नए मॉडल की सूची में Muse Spark Open, Qwen3‑VL, Kimi K2.7, Kimi K3 और DeepSeek‑V4 शामिल हैं
- TitanRL प्रीट्रेनिंग, पोस्ट-ट्रेनिंग और इन्फरेंस के लिए एक जैसा मॉडल कोड इस्तेमाल करने की सुविधा देता है

## यह क्यों मायने रखता है

शोधकर्ता कोड दोबारा लिखे बिना नए मॉडल अपना सकते हैं और RL प्रयोग चला सकते हैं—इससे समय बचता है और बग की आशंका घटती है।

## स्रोत और संदर्भ

1. [TorchTitan Update: New SOTA Models, Performance at Scale, TitanRL](https://pytorch.org/blog/torchtitan-update-new-sota-models-performance-at-scale-titanrl/) – PyTorch

अंतिम अपडेट: 2026-10-21