ट्विटर से बाहर हुए पराग अग्रवाल ने शुरू किया अपना नया स्टार्टअप

पूर्व ट्विटर सीईओ पराग अग्रवाल ने अपने नए स्टार्टअप Parallel Web Systems का औपचारिक लॉन्च कर दिया है। कंपनी कहती है कि उसका Deep Research API जटिल वेब-रिसर्च कार्यों में इंसानों और मौजूदा टॉप AI मॉडलों (यहाँ तक कि GPT-5) से बेहतर प्रदर्शन करता है। Parallel ने अब तक 30 मिलियन डॉलर की फंडिंग जुटाई है, जिसमें Khosla Ventures, First Round Capital और Index Ventures जैसे निवेशक शामिल हैं।

Parallel क्या है और किस समस्या पर काम कर रहा है?

Parallel का विज़न है कि अब वेब के “दूसरे यूज़र” यानी AIs के लिए खोज, क्रॉलिंग, इंडेक्सिंग और रैंकिंग जैसी बुनियादी संरचनाएँ फिर से बनाई जाएँ। कंपनी कहती है कि इंसानों के लिए डिज़ाइन हुआ वेब इंफ्रास्ट्रक्चर मशीनों की ज़रूरतें पूरा नहीं कर पाता। इसी दिशा में Parallel ने Search API और Deep Research API पेश किए हैं, जो एजेंट्स/ऐप्स को वेब से सत्यापित, स्रोत-समर्थित (citations) और कॉन्फिडेंस स्कोर सहित जानकारी उपलब्ध कराते हैं। लॉन्च पोस्ट 14 अगस्त 2025 को प्रकाशित हुई।

यह कैसे काम करता है? - “रिसर्च इंजन” और गति-गुणवत्ता के मोड

Parallel का प्लेटफ़ॉर्म कई “रिसर्च इंजनों” के साथ आता है। सबसे तेज़ इंजन एक मिनट से कम में काम निपटा सकता है, जबकि सबसे उन्नत Ultra8x इंजन ज्यादा गहराई तक जाकर डेटा जुटाता है—पर एक टास्क में लगभग 30 मिनट तक ले सकता है। आउटपुट के साथ कॉन्फिडेंस स्कोर और साइटेशंस मिलते हैं, ताकि उपयोगकर्ता/एजेंट आसानी से वेरीफाई कर सकें।

GPT-5 और इंसानों से बेहतर हैं” - दावे और बेंचमार्क

कंपनी के अनुसार, Parallel ने दो कठिन बेंचमार्क्स पर स्टेट-ऑफ़-द-आर्ट नतीजे दिखाए हैं:

• BrowseComp (OpenAI): वेब पर कठिन-से-कठिन तथ्य ढूँढने व मल्टी-हॉप नेविगेशन की क्षमता जाँचता है। Parallel का Ultra8x ~58% एक्यूरेसी बताता है, जबकि GPT-5 ~ 41% रहा। टेस्टिंग विंडो 8 - 13 अगस्त 2025 बताई गई है।

• DeepResearch Bench: 22 क्षेत्रों के 100 विशेषज्ञ-स्तरीय टास्क; लंबी, संदर्भ-समृद्ध रिसर्च रिपोर्ट की गुणवत्ता आँकता है। Parallel का Ultra8x ~82% विन-रेट, GPT-5 ~ 66%।

फंडिंग, टीम और पृष्ठभूमि

Parallel को $30M की फंडिंग मिली है; निवेशकों में Khosla Ventures, First Round Capital, Index Ventures शामिल हैं। मीडिया रिपोर्ट्स के मुताबिक कंपनी 2023 में स्थापित हुई और टीम ~25 सदस्यों तक बढ़ चुकी है। पराग अग्रवाल 2022 में एलन मस्क द्वारा ट्विटर अधिग्रहण के बाद सीईओ पद से हटाए गए थे—तभी से वे नई दिशा में काम कर रहे थे।

“वेब का दूसरा यूज़र” - यह विचार महत्वपूर्ण क्यों है?

Parallel मानता है कि कल के एजेंट्स वेब को खुद पढ़ेंगे, समझेंगे और उस पर कार्य करेंगे - हजारों डॉक्यूमेंट्स को मशीन-रीडेबल फ़ॉर्म में समेटकर, सत्यापन के साथ। ऐसे में वेब-स्केल क्रॉलिंग/इंडेक्सिंग/रैंकिंग को मशीन-फ़र्स्ट बनाना होगा:

• कम हल्यूसिनेशन: हर तथ्य के साथ स्रोत व कॉन्फिडेंस।

• कम्प्यूट-संवेदी मोड: काम के महत्व के अनुसार बजट सेट कर पाना (सेंट्स से डॉलर तक)।

• मशीन-रेडी आउटपुट: सिर्फ़ लेख नहीं, बल्कि संरचित डेटा जिससे आगे ऑटोमेशन बन सके।

विज्ञान लेखन और रिसर्च वर्कफ़्लो पर असर

रिसर्चर्स के लिए संभावित फ़ायदे:

1. तेज़ बैकग्राउंड रिसर्च: हाल की स्टडीज़, प्रेस-रिलीज़, पेटेंट्स को एक जगह समेटना - स्रोत-लिंक सहित।

2. फ़ैक्ट-चेकिंग: कॉन्फिडेंस स्कोर से यह आकलन कि किस दावे पर और मानवीय जाँच चाहिए।

3. डेटा-एक्सट्रैक्शन: रिपोर्ट्स/फ़ाइलिंग्स से तालिकाएँ/कालक्रम (टाइमलाइन) निकालकर अपने फ़्रेम में डालना।

सीमाएँ और खुले प्रश्न

• स्वतंत्र सत्यापन: कंपनी के दावे प्लेटफ़ॉर्म-रन बेंचमार्क्स पर आधारित हैं; तीसरे-पक्ष की व्यापक जाँच अभी शेष है।

• गति बनाम गहराई: Ultra8x जैसे मोड गहरे हैं पर धीमे भी; हर उपयोग-मामले में यह संतुलन स्वीकार्य हो, यह ज़रूरी नहीं।

• डेटा-सोर्सिंग व नीति: बड़े पैमाने पर क्रॉलिंग/इंडेक्सिंग के साथ कॉपीराइट/robots/सोर्स-पॉलिसी जैसी नीतियाँ अहम होंगी—Parallel ट्रस्ट सेंटर/पॉलिसीज़ प्रकाशित करता है, पर इम्प्लीमेंटेशन की बारीकियाँ समय के साथ स्पष्ट होंगी।

निष्कर्ष

Parallel की थीसिस स्पष्ट है: कल के एजेंट्स वेब के प्राथमिक यूज़र होंगे, इसलिए वेब-इंफ्रास्ट्रक्चर को मशीन-फ़र्स्ट होना चाहिए। यदि उनके बेंचमार्क-परिणाम व्यापक रूप से वैलिडेट हो जाते हैं, तो गहरे, स्रोत-समर्थित वेब-रिसर्च के लिए यह एक महत्वपूर्ण प्लेटफ़ॉर्म बन सकता है - चाहे वह वैज्ञानिक लेखन हो, निवेश रिसर्च या एंटरप्राइज़ वर्कफ़्लो ऑटोमेशन। फिलहाल, दावों को उत्साह के साथ परंतु आलोचनात्मक नजर से देखना समझदारी होगी।