एआई प्रोग्रामिंग इतने लंबे समय से लोकप्रिय है कि डेवलपर्स और आम लोग दोनों ही छोटे गेम बनाने या छोटे उपकरणों के साथ छेड़छाड़ करने में एआई का उपयोग कर सकते हैं।
कभी-कभी, आपको यह मानना ही पड़ेगा कि ये AI-जनरेटेड गैजेट वाकई काम आते हैं। कई पाठक अक्सर कमेंट सेक्शन में यह भी पूछते हैं: इस समय सबसे अच्छा प्रोग्रामिंग मॉडल कौन सा है?
क्लाउड 4.5 + कर्सर हमेशा से कई डेवलपर्स की पहली पसंद रहा है, लेकिन कई कारणों से, ये चीनी उपयोगकर्ताओं के लिए ज़्यादा उपयोगकर्ता-अनुकूल नहीं हैं। नतीजतन, अगर आप सदस्यता के लिए उतनी ही राशि का भुगतान भी करते हैं, तो भी आप कई मॉडलों का उपयोग नहीं कर पाएँगे।
अच्छी खबर यह है कि इस बार हमें "पीछे नहीं रखा जाएगा"।
कल, बाइटडांस ने अपना प्रोग्रामिंग टूल, TRAE 3.0 जारी किया। हमने इसे आज़माया, और कुछ हद तक, TRAE को कर्सर का घरेलू संस्करण माना जा सकता है, और इसके कुछ फ़ंक्शन कर्सर से भी बेहतर हैं।
इनमें से, सबसे प्रमुख विशेषता, सोलो मोड , एक ऐसा एआई प्रोग्रामिंग टूल है जिसे पहले किसी भी समान उत्पाद में नहीं खोजा गया है। यह दो बुद्धिमान एजेंट प्रदान करता है: सोलो कोडर और सोलो बिल्डर। एक पेशेवर डेवलपर्स के लिए जटिल परियोजना विकास समस्याओं को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है; दूसरा व्यक्तियों और छोटी टीमों के लिए डिज़ाइन किया गया है ताकि केवल एक वाक्य से ही उत्पादों का निर्माण किया जा सके, और ऐसे उत्पाद जिन्हें लॉन्च और रिलीज़ किया जा सके।
ये दोनों SOLO एजेंट मूलतः पारंपरिक सॉफ़्टवेयर विकास से जुड़े सभी काम संभालते हैं। SOLO मोड फिलहाल सीमित समय के लिए मुफ़्त है; इसे trae.ai से डाउनलोड और इंस्टॉल करें, लॉग इन करें, और आप 15 तारीख तक इसका मुफ़्त अनुभव कर सकते हैं।
मुफ़्त परीक्षण अवधि के बाद, TRAE का सदस्यता कार्यक्रम कर्सर के कार्यक्रम से ज़्यादा उदार है, जो पहले महीने के लिए $3 और दूसरे महीने से $10 की पेशकश करता है। TRAE और मुफ़्त उपयोगकर्ता कार्यक्रम के बीच का अंतर मॉडल कॉल और तेज़ प्रतिक्रिया के लिए क्रेडिट के आवंटन में है।
सोलो मोड प्रोग्रामिंग को और अधिक रोमांचक बनाता है
SOLO मोड को सबसे पहले TRAE 2.0 में पेश किया गया था, जिसका इस्तेमाल शुरुआत में किसी एप्लिकेशन को तेज़ी से बनाने के लिए किया जाता था। हालाँकि, अपडेट किया गया TRAE 3.0 संस्करण ज़्यादा जटिल एप्लिकेशन बनाने की अनुमति देता है और पेशेवर डेवलपर्स के लिए ज़्यादा कुशल सुविधाएँ प्रदान करता है।
इससे पहले, हम वाइब कोडिंग के लिए अधिकांश प्रोग्रामिंग उत्पादों या चैटजीपीटी और जेमिनी जैसे सामान्य सहायकों का उपयोग करते थे।
मूलतः, हम किसी विशिष्ट समस्या को हल करने के लिए मॉडल के साथ बस इंटरैक्ट कर रहे होते हैं, और अंतिम परिणाम अपेक्षाकृत सीमित होता है। यह आमतौर पर सिर्फ़ एक कोड फ़ाइल होती है जिसे हम समझ नहीं पाते, और पूर्वावलोकन पर क्लिक करना ही काफ़ी होता है।
हालाँकि, TRAE SOLO मोड ने पारंपरिक विकास उपकरणों या AI चैट प्रोग्रामिंग उत्पादों का स्वरूप बदल दिया है। इसका समग्र लेआउट एक बड़े मॉडल सहायक के इंटरफ़ेस जैसा है, जिसमें कोई केंद्रीय कोड संपादक नहीं है, और सबसे बाईं ओर अब फ़ाइल प्रबंधक नहीं, बल्कि एक कार्य सूची है।
सोलो कोडर: जटिल परियोजना विकास के लिए
TRAE दो विकल्प प्रदान करता है: कोडर और बिल्डर। SOLO कोडर मुख्य रूप से जटिल परियोजना विकास और अधिक विशिष्ट अनुप्रयोग परिदृश्यों के लिए डिज़ाइन किया गया है। आमतौर पर, जब हमारे पास कोई मौजूदा परियोजना होती है, तो हम परियोजना पुनरावृत्तियों, बग फिक्स और आर्किटेक्चर रिफैक्टरिंग को पूरा करने के लिए कोडर का उपयोग कर सकते हैं।
हमने GitHub पर एक ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट चुना, जिसमें हज़ारों या यहाँ तक कि लाखों कोड लाइनें थीं जिन्हें हम बिल्कुल भी समझ नहीं पा रहे थे। इसलिए हमने सीधे पूछा कि क्या कोई बेहतर नेटवर्क संरचनाएँ या घटक हैं जो इस पद्धति के प्रदर्शन को बेहतर बना सकें।
▲ एक बार कमांड जारी होने के बाद, यह तुरंत निष्पादित करना शुरू कर देगा, जिससे मुझे विभिन्न पैकेजों की स्थापना पूरी करने में मदद मिलेगी, और वास्तविक समय में स्वचालित रूप से विभिन्न टूल पैनलों के बीच स्विच करने में मदद मिलेगी।
कुछ दिन पहले, मैं सोशल मीडिया ब्राउज़ कर रहा था और मैंने किसी को यह पूछते हुए देखा कि वाइब कोडिंग के परिणामों की प्रतीक्षा करते समय लोग आमतौर पर क्या करते हैं।
कुछ लोग कहते हैं कि असली वाइब आपके फोन को खोलना और वीडियो देखना शुरू करना चाहिए, जबकि अन्य कहते हैं कि उन्हें एआई द्वारा उठाए जाने वाले हर कदम की निगरानी करनी चाहिए ताकि इसे डेटाबेस को हटाने और बिना किसी चेतावनी के भागने से रोका जा सके, और फिर भी अन्य लोग अन्य कार्यों को करने के लिए एक अन्य एजेंट खोलने का सुझाव देते हैं।
ऐसा लगता है कि SOLO मोड ने भी इसे ध्यान में रखा है। टास्क प्रोसेसिंग के दौरान, कई कार्य समानांतर रूप से किए जा सकते हैं , यानी हम एक साथ कई प्रोजेक्ट निष्पादित कर सकते हैं। साथ ही, जब SOLO एजेंट अलग-अलग टूल्स को कॉल करता है, तो यह पूरी टूल कॉल प्रक्रिया को विज़ुअलाइज़ करता है और स्वचालित रूप से विभिन्न टूल पैनल के बीच स्विच करता है। TRAE इसे "रीयल-टाइम फ़ॉलोइंग" कहता है ।
TRAE 2.0 के विपरीत, जो वर्तमान में उपयोग किए जाने वाले मॉडल को प्रदर्शित करता है, TRAE 3.0, क्लाउड द्वारा इसकी आपूर्ति पूरी तरह से बंद कर दिए जाने के बाद, केवल मैक्स मॉडल को SOLO मोड में प्रदर्शित करता है और उपयोगकर्ताओं को मॉडल चयन को अनुकूलित करने की अनुमति नहीं देता है ।
सोलो बिल्डर: एक एप्लीकेशन को शुरू से बनाना
SOLO Coder थोड़ा ज़्यादा तकनीकी है। दूसरा एजेंट, SOLO Builder, कुछ मायनों में एक विशिष्ट वाइब कोडिंग उत्पाद है। Lovable की तरह, जिसके बारे में हमने पहले बताया था, यह सिर्फ़ एक लाइन कोड से एक उत्पाद को बिल्कुल नए सिरे से बनाने पर केंद्रित है।
हालांकि, अन्य उत्पादों के विपरीत, SOLO बिल्डर केवल एक छोटा गैजेट बनाने के बजाय, वास्तव में बड़े पैमाने पर, प्रयोग करने योग्य उत्पाद बनाने के लिए TRAE के शक्तिशाली विकास वातावरण का लाभ उठा सकता है।
प्रारंभिक अवधारणा से लेकर ऐप स्टोर पर अंतिम रिलीज़ तक, किसी एप्लिकेशन को विकसित करने की पूरी प्रक्रिया—जिसमें आवश्यकता विश्लेषण, UI डिज़ाइन और सिस्टम परिवेश सेटअप शामिल है—SOLO बिल्डर के भीतर AI का उपयोग करके पूरी की जा सकती है। TRAE कई प्रकार के टूल प्रदान करता है, जिनमें एडिटर, डॉक्यूमेंटेशन, टर्मिनल, ब्राउज़र, फ़िग्मा, एजेंट और MCP शामिल हैं।
▲ परियोजना आवश्यकता दस्तावेज़ और तकनीकी वास्तुकला दस्तावेज़ लिखना शुरू करें
विभिन्न उपकरणों को कॉल करने से ऐसा लगता है जैसे कोई सहायक वास्तव में हमारे कंप्यूटर का संचालन कर रहा है: उत्पाद आवश्यकता दस्तावेज लिखने के बाद, यह चुपचाप इसे लागू करने के लिए कोड लिखना शुरू कर देता है, और अंततः कोड का परीक्षण करता है और संपूर्ण परियोजना को तैनात करता है; एक उत्पाद प्रबंधक, प्रोग्रामर, परीक्षक और संचालन इंजीनियर का सारा काम करता है।
हम एक आवश्यकता दर्ज करते हैं: एक "स्लैकिंग ऑफ" ऐप बनाना। संबंधित दस्तावेज़ प्राप्त होने के बाद, SOLO बिल्डर तुरंत क्रियान्वित नहीं होता; बल्कि, यह हमसे योजना की व्यवहार्यता की पुष्टि करने के लिए कहता है। इस बिंदु पर, हम परियोजना प्रबंधक के रूप में कार्य करते हैं, और AI को विवरण को संरेखित करने का निर्देश देते हैं; यदि वह काम नहीं करता है, तो AI को वापस जाकर दस्तावेज़ों को संशोधित करना होगा।
सोलो कोडर एजेंट में एक "योजना" स्विच भी होता है, जो मॉडल को योजना की पुष्टि करने से पहले आगे बढ़ने की योजना बनाने की अनुमति देता है।
सब कुछ सुचारू रूप से चला, और हमें अंतिम "स्लैकिंग ऑफ" ऐप मिल गया। TRAE ने सोच-समझकर एक अनुशंसित चरण भी प्रदान किया, जिससे हम प्रोजेक्ट को स्थानीय रूप से एक्सेस करने के बजाय वर्सेल (एक होस्टिंग प्लेटफ़ॉर्म) पर तैनात कर सकें।
हालाँकि, सोलो मोड अभी केवल अंतर्राष्ट्रीय संस्करण में ही उपलब्ध है। घरेलू संस्करण के लिए, आप इसे प्रतीक्षा सूची में डाल सकते हैं और इसके लॉन्च होने का इंतज़ार कर सकते हैं।
▲वैकल्पिक लिंक: https://www.trae.cn/solo
डौबाओ प्रोग्रामिंग मॉडल, TRAE के घरेलू संस्करण का मूल।
हालाँकि घरेलू संस्करण में अभी तक SOLO मोड नहीं है, लेकिन बाइटडांस का नवीनतम डौबाओ प्रोग्रामिंग मॉडल पहले ही TRAE के घरेलू संस्करण पर लॉन्च किया जा चुका है।
▲डौबाओ-सीड-कोड द्वारा निर्मित गोमोकू (फाइव इन ए रो) कौशल पृष्ठ का स्क्रीनशॉट
डौबाओ-सीड-कोड, बाइटडांस द्वारा इस मंगलवार को जारी किया गया एक बिल्कुल नया मॉडल है। इसे एजेंटिक इंटेलिजेंस के लिए गहराई से अनुकूलित किया गया है और यह कई प्रोग्रामिंग-संबंधी बेंचमार्क परीक्षणों में अन्य घरेलू मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करता है। इसके अलावा, इसके इनपुट और आउटपुट की कीमत घरेलू मॉडलों में सबसे कम है।
एक दृश्य उदाहरण के साथ समझाने के लिए, टोकन की समान संख्या (0-32k इनपुट रेंज) के लिए, क्लाउड सॉनेट 4.5 की लागत लगभग 4.05 युआन है, GLM-4.6 की लागत 0.77 युआन है, जबकि डौबाओ-सीड-कोड की लागत 0.34 युआन है।
▲ जब इसे बाइटडांस के TRAE प्रोग्रामिंग उत्पाद के साथ उपयोग किया जाता है, तो यह SWE-बेंच पर उच्च स्कोर और कम उपयोग लागत प्राप्त करता है।
डौबाओ-सीड-कोड की खासियतों में 256K तक के संदर्भ लंबाई के लिए इसका समर्थन भी शामिल है, जो सामान्य लंबी कोड फ़ाइलों को संभालने में सक्षम है। यह चीन का पहला प्रोग्रामिंग मॉडल भी है जो दृश्य समझ क्षमताओं का समर्थन करता है; सीधे शब्दों में कहें तो, इसका मतलब है कि आपको मौखिक रूप से यह बताने की ज़रूरत नहीं है कि क्या करना है; एक डिज़ाइन ड्राफ्ट या स्क्रीनशॉट स्वचालित रूप से संबंधित सामग्री उत्पन्न कर सकता है।
मॉडल द्वारा प्रदान की गई API कॉल क्लाउड कोड में उपयोग का समर्थन करती है और बाइटडांस के अपने प्रोग्रामिंग विकास उपकरण TRAE, कर्सर, कोडेक्स CLI, क्लाइन और अन्य मुख्यधारा विकास पारिस्थितिकी प्रणालियों के साथ पूरी तरह से संगत है।
वर्तमान में, डौबाओ-सीड-कोड का उपयोग सीधे ज्वालामुखी आर्क लार्ज मॉडल एक्सपीरियंस सेंटर और टीआरएई चाइना संस्करण में किया जा सकता है, या इसे प्लेटफॉर्म के एपीआई के माध्यम से बुलाया जा सकता है।
▲ https://www.volcengine.com/experience/ark?model=doubao-seed-code-preview-251028
TRAE का चीनी संस्करण किमी K2, GLM 4.6, तथा डीपसीक और क्वेन जैसे सामान्य घरेलू प्रोग्रामिंग मॉडल भी प्रदान करता है।
▲ https://www.trae.cn/
हमने वोल्केनो इंजन वेबसाइट, TRAE और API कॉल्स के ज़रिए इस बिल्कुल नए प्रोग्रामिंग मॉडल का अनुभव भी किया। हालाँकि हम यह नहीं कह सकते कि यह क्लाउड से पूरी तरह बेहतर है, लेकिन इसका प्रोग्रामिंग डेवलपमेंट वातावरण और बेहद कम लागत इसे पसंद करने से रोकना मुश्किल बना देती है।
मॉडल क्षमता परीक्षण: एक स्केच से एक परियोजना उत्पन्न होती है
दृश्य समझ, डुबाओ-सीड-कोड का एक प्रमुख आकर्षण है, लेकिन इसी तरह के अनुप्रयोग पहले से ही मौजूद थे, जिनमें छवियों से वेब पेज कॉपी करने से लेकर एआई बड़े भाषा मॉडल के उदय से भी पहले की बात शामिल थी। इसके अलावा, मल्टीमॉडल क्षमताएँ अब लगभग हर मॉडल की एक मानक विशेषता बन गई हैं।
हमें ऑनलाइन एक हस्त-निर्मित वेबपेज लेआउट छवि मिली और हमने उसका उपयोग संबंधित फ्रंट-एंड पेज बनाने के लिए किया।
इसकी विश्वसनीयता काफ़ी ज़्यादा है। आप कोड को कॉपी करके सीधे अपने प्रोजेक्ट में इस्तेमाल कर सकते हैं, या उसमें कुछ प्रोसेसिंग लॉजिक जोड़ सकते हैं। यह मा लियांग के जादुई पेंटब्रश जैसा है।
तस्वीरों को हूबहू कॉपी करने के अलावा, हमें एक मशहूर गेम, फ्लैपी बर्ड, का एक स्क्रीनशॉट भी मिला, लेकिन उसमें सिर्फ़ कुछ खंभे ही दिखाई दे रहे हैं। स्क्रीनशॉट अपलोड करें और पूछें, "क्या आप इस गेम को पहचानते हैं?" इसे एक ही पेज के HTML पेज का इस्तेमाल करके लागू करें।
हालाँकि यह थोड़ा प्रारंभिक है, लेकिन डौबन-सीड-कोड ने गहन चिंतन के बाद इसे तुरंत एक फ्लैपी बर्ड गेम के रूप में पहचान लिया। अंतिम कार्यान्वयन में पक्षी की जगह बस एक बिंदु लगा दिया गया, लेकिन यह वास्तव में एक ही छवि से गेम बनाने की अनुमति देता है।
ज्वालामुखी आर्क का मॉडल अनुभव केंद्र एक खेल के मैदान की तरह है; डौबाओ-सीड-कोड का विमोचन सीधे तौर पर वर्तमान में लोकप्रिय एआई प्रोग्रामिंग ट्रैक पर लक्षित है।
बाइटडांस ने TRAE में डौबाओ-सीड-कोड के प्रदर्शन को भी विशेष रूप से अनुकूलित किया है। डौबाओ प्रोग्रामिंग मॉडल, जो TRAE के साथ गहराई से एकीकृत है, ने संबंधित प्रोग्रामिंग बेंचमार्क टेस्ट में क्लाउड 4.5 सॉनेट से भी बेहतर स्कोर हासिल किया।
वेब-आधारित दृष्टिकोण के विपरीत, इसे स्थानीय रूप से उपयोग करने का अर्थ है कि हमारे पास अधिक नियंत्रण है। हमने बस अपने पिछले APPSO लेखों को प्रोजेक्ट फ़ोल्डर में डाल दिया, फिर TRAE में मॉडल के साथ बातचीत की, और उसे इन फ़ाइलों के आधार पर एक व्यक्तिगत पोर्टफोलियो बनाने के लिए कहा।
डौबाओ प्रोग्रामिंग मॉडल के लिए परिचयात्मक सामग्रियों में, हम देखते हैं कि बाइटडांस ने बुद्धिमान एजेंटों के सीखने और प्रशिक्षण को पूरा करने के लिए बड़े पैमाने पर एआई सुदृढीकरण सीखने की प्रणाली का उपयोग किया।
- 100,000 विभिन्न वातावरणों को कवर करने वाला डेटासेट AI को विभिन्न जटिल कार्यों को संभालने में सक्षम बनाता है।
- इसमें शिक्षकों को चरणबद्ध तरीके से पढ़ाने की आवश्यकता नहीं होती, बल्कि यह पूरी तरह से अंत-से-अंत सुदृढीकरण सीखने पर निर्भर करता है, जिसमें मॉडल अपने अनुभव का सारांश प्रस्तुत करता है।
TRAE में कुछ देर तक चलने के बाद, मुझे अंतिम व्यक्तिगत पोर्टफोलियो वेबपेज मिल गया। सच कहूँ तो, यह एक बहुत अच्छा सारांश है। विशेष लेख अनुभाग में, सभी चित्र AI द्वारा स्वचालित रूप से उत्पन्न किए गए थे।
प्रत्यक्ष उपयोग के अलावा, डौबाओ प्रोग्रामिंग मॉडल एक एपीआई भी प्रदान करता है जिसे क्लाउड कोड जैसे उपकरणों में कॉन्फ़िगर किया जा सकता है।
जब हमने पहले गूगल सुइट को पेश किया था, तो हमने जेमिनी सीएलआई (क्लाउड कोड के समान एक कमांड-लाइन टर्मिनल टूल) का उपयोग करके अपना अनुभव साझा किया था, जो मूल रूप से हमें विभिन्न तृतीय-पक्ष टूल खोजने की परेशानी से बचा सकता है।
वोल्केनो इंजन की आधिकारिक वेबसाइट पर, बाइटडांस ने डौबाओ-सीड-कोड को क्लाउड कोड में कॉन्फ़िगर करने के लिए संपूर्ण और विस्तृत चरण प्रदान किए हैं। हमें बस एक ऐसा क्लाउड कोड प्राप्त करने के लिए ट्यूटोरियल का पालन करना होगा जो बाधित न हो।
▲ https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/model/detail?Id=doubao-seed-code
एक सरल कॉन्फ़िगरेशन के बाद, हम क्लाउड कोड पृष्ठ तक पहुंच सकते हैं और वर्तमान मॉडल को doubao-sseed-code-preview-251028 के रूप में प्रदर्शित देख सकते हैं।
बाइटडांस द्वारा सोलो मोड के स्थान पर कर्सर तथा डौबाओ-सीड-कोड के स्थान पर क्लाउड 4.5 जारी करना यह दर्शाता है कि वे वास्तव में एआई प्रोग्रामिंग को उसकी सीमा तक ले जाना चाहते हैं, क्योंकि यह इस समय एक चर्चित विषय है।
यह इतना गर्म है कि कर्सर, एक प्रतिनिधि उत्पाद, अपने नवीनतम दौर के वित्तपोषण के बाद 30 बिलियन डॉलर के मूल्यांकन तक पहुंच गया है, और यह लगभग निश्चित है कि यह ARR में 1 बिलियन डॉलर तक पहुंचने वाली इतिहास की सबसे तेज कंपनी होगी।
▲GPT-5.1 द्वारा तैयार किया गया चार्ट दर्शाता है कि इन कंपनियों को शुरुआत से $1 बिलियन का ARR हासिल करने में कितना समय लगता है। छवि स्रोत: X@Yuchenj_UW
कुछ दिन पहले, कोलिन्स डिक्शनरी ने भी घोषणा की थी कि वह 2025 के लिए वाइब कोडिंग को वर्ष का शब्द घोषित करेगी; पिछले वर्ष में, चाहे कोई कंप्यूटर विज्ञान का छात्र हो या नहीं, कमोबेश हर कोई एआई प्रोग्रामिंग के संपर्क में आया है।
सरल "मेरे लिए एक साँप का खेल तैयार करो" से लेकर जटिल बड़े पैमाने पर परियोजना प्रबंधन तक, कोड एक ऐसी भाषा बन गई है जो एआई के लिए तैयार है और डेवलपर्स के लिए कम।
यह चलन उन अधिकांश बुनियादी मॉडलों के संदर्भ में तेज़ी से लोकप्रिय हो रहा है जो प्रोग्रामिंग क्षमताओं को एक प्रमुख विक्रय बिंदु के रूप में उजागर करते हैं। अगर आपने पिछले साल किसी AI प्रोग्रामिंग उपयोगकर्ता से पूछा होता कि वे कौन सा मॉडल चुनते, तो वे बिना किसी हिचकिचाहट के क्लाउड 3.5 का नाम लेते।
साल के इस मोड़ पर, क्लाउड की आपूर्ति में व्यवधान ने हमें सचमुच एक कोने में धकेल दिया है। ज़ीपू के जीएलएम 4.6, अलीबाबा के क्वेन कोडर, मिनिमैक्स एम2, और मून के डार्क साइड के किमी के2 थिंकिंग जैसे घरेलू प्रोग्रामिंग मॉडल इस सूची में शामिल हो चुके हैं; और आज, हमारे पास एक और विकल्प है: डौबाओ-सीड-कोड।
मॉडलों के अलावा, उपकरणों का विकास भी रुका नहीं है, सिर्फ़ कोड बनाने और उसका पूर्वावलोकन करने से लेकर अब TRAE के माध्यम से एक व्यापक, संपूर्ण सॉफ़्टवेयर विकास सेवा प्रदान करने तक। अभी भी, यह असंभव है कि AI प्रोग्रामिंग पूरी तरह से प्रोग्रामर्स की जगह ले लेगी, लेकिन अगले तीन से पाँच वर्षों में AI द्वारा मैन्युअल रूप से WeChat ऐप बनाना वास्तव में संभव हो सकता है।
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