Suno v5 2026 में आया, जिसमें नया वोकल इंजन, 48kHz ऑडियो आउटपुट, असली स्टेम एक्सपोर्ट और ऐसा लिरिक्स मॉडल है जो आख़िरकार पूरे गाने में थीम की सुसंगति बनाए रखता है। यह लेख हर बड़े बदलाव को समझाता है, Suno v5 की तुलना अन्य टूल्स से करता है, और दिखाता है कि इसे PicassoIA के AI म्यूज़िक और स्पीच मॉडल के साथ असली प्रोडक्शन वर्कफ़्लो में कैसे जोड़ें।
Suno v5 2026 की शुरुआत में आया, और इसमें बदलाव किसी वर्ज़न नंबर बढ़ाने से कहीं ज़्यादा गहरे हैं। वोकल इंजन को शुरू से दोबारा बनाया गया, ऑडियो आउटपुट 48kHz तक पहुँच गया, प्रॉम्प्ट कंट्रोल सचमुच अनुमानित हो गया, और मॉडल आख़िरकार ऐसे बोल लिखना बंद कर चुका है जो किसी थके हुए इंटर्न के ऑटो-कम्पलीट किए लगते थे। जो लोग Suno v3 या v4 से इस्तेमाल कर रहे हैं, उनके लिए जनरेट किए गए ट्रैक के पहले 10 सेकंड में ही यह फ़र्क साफ़ महसूस होता है।
Suno v5 की सबसे साफ़ दिखने वाली बात आवाज़ों का व्यवहार है। V4 के वोकल तकनीकी रूप से सही लगते थे, पर अजीब तरह से सपाट थे, जैसे कोई गायक सारे सुर जानता हो लेकिन कभी दर्शकों के सामने गाया ही न हो। V5 ने इसे सार्थक तरीके से ठीक किया।
नया वोकल मॉडल सूक्ष्म बारीकियाँ रेंडर करता है: व्यंजन से पहले स्वर का हल्का सिकुड़ना, फ़्रेज़ के अंत में प्राकृतिक फ़ेड, और पंक्तियों के बीच साँस लेने का समय। ये वे चीज़ें हैं जो इंसानी गायक सहज रूप से करते हैं। V4 में हर वोकल की डिलीवरी जेनर या टेम्पो से परे एक जैसी मशीनी होती थी। V5 में सोल ट्रैक की साँस स्टेडियम पॉप गाने से अलग चलती है।
टोन शेपिंग भी काफ़ी बेहतर हुई है। अब आप "raspy baritone" या "warm alto with vibrato" जैसे प्रॉम्प्ट डाल सकते हैं और जो आपने माँगा, उसके सचमुच क़रीब का नतीजा मिलता है। मॉडल सिर्फ़ कोई वॉइस सैंपल उठाकर नहीं चलाता। वह पूरे ट्रैक में टोन की विशेषताओं को इंटरपोलेट करता है, और टेम्पो बदलने या डायनेमिक बदलावों के बीच भी स्थिरता बनाए रखता है।
भावना भी अधिक सटीकता से दर्ज होती है। पिछले वर्ज़न कॉर्ड स्ट्रक्चर जटिल होते ही न्यूट्रल डिलीवरी की ओर खिसक जाते थे। V5 भावनात्मक डिलीवरी को बोल की सामग्री से ज़्यादा भरोसेमंद ढंग से जोड़ता है। इसका मतलब है कि एक ही ट्रैक के भीतर भी दुखद पंक्ति और जश्न वाली पंक्ति अलग-अलग गाई जाती हैं।
हार्मनी और कॉल-एंड-रिस्पॉन्स V4 में सिर्फ़ सैद्धांतिक फ़ीचर थे। वे कभी दिखते, कभी गायब हो जाते, और आवाज़ों के बीच पिच का संबंध भरोसे लायक नहीं था। V5 ने इन्हें स्थिर और इस्तेमाल योग्य बनाया।
"four-part harmony chorus" लिखने पर अब लगातार सही इंटरवल स्पेसिंग वाली चार अलग आवाज़ें आती हैं। पूरे गाने में आवाज़ें सुसंगत रहती हैं, सिर्फ़ शुरुआती बार्स में नहीं। बैकग्राउंड हार्मनी लीड वोकल के सापेक्ष सुर में रहती हैं, अलग से बहकती नहीं। इससे कॉयर टेक्सचर और स्टैक्ड हार्मनी पहली बार प्रोडक्शन के लिए तैयार हुए हैं।
💡 टिप: मल्टी-वॉइस अरेंजमेंट के लिए प्रॉम्प्ट लिखते समय हर आवाज़ का रजिस्टर बताएँ। "Soprano, alto, tenor, bass four-part harmony" सिर्फ़ "harmonies" लिखने से बेहतर अलगाव देता है।
Suno v4 की सीमा 44.1kHz स्टीरियो आउटपुट थी, जो आम सुनने के लिए ठीक थी, पर किसी अच्छे प्लेबैक सिस्टम पर उसकी सीमाएँ दिखने लगती थीं। V5 ने यह सीमा इस तरह बढ़ाई कि AI से बने संगीत के व्यावहारिक इस्तेमाल बदल जाते हैं।
नया आउटपुट मानक 48kHz और 320kbps है। यह ब्रॉडकास्ट और स्ट्रीमिंग डिलीवरी का प्रोफ़ेशनल मानक है। ईयरबड्स से बेहतर किसी भी चीज़ पर फ़र्क सुनाई देता है, ख़ासकर एकॉस्टिक इंस्ट्रुमेंट्स की हाई-फ़्रीक्वेंसी डिटेल और पर्कशन के ट्रांज़िएंट रिस्पॉन्स में। V5 में हाई-हैट असली हाई-हैट जैसा सुनाई देता है। V4 में वह मॉडल के सबसे अच्छे अनुमान जैसा लगता था।
सैंपल रेट से आगे, डायनेमिक रेंज में भी काफ़ी सुधार हुआ है। V4 ट्रैक भारी लिमिटिंग की ओर झुकते थे, जिसमें हर चीज़ पूरे ट्रैक में लगभग एक ही लाउडनेस पर बैठी होती थी। V5 असली डायनेमिक कॉन्ट्रास्ट वाले ट्रैक बनाता है। इससे वे एल्गोरिद्म के आउटपुट कम और उस कमरे में रिकॉर्ड किए गए गानों जैसे ज़्यादा लगते हैं जहाँ कंसोल पर कोई इंजीनियर बैठा हो।
लो-फ़्रीक्वेंसी हैंडलिंग में भी बदलाव हुआ है। बास गिटार और किक ड्रम मिक्स में ज़्यादा साफ़ बैठते हैं, और 100-200Hz रेंज में वह कीचड़ जैसी घनापन कम है, जो V4 आउटपुट की आम शिकायत थी।
V5 में स्टीरियो इमेज ज़्यादा चौड़ी और अधिक परिभाषित है। इंस्ट्रुमेंट्स ऐसे ढंग से रखे जाते हैं जो जानबूझकर लगे, मनमाने नहीं। रिदम गिटार 9 बजे की दिशा में हो सकता है, पियानो 3 बजे की दिशा में, ड्रम बीच में, और वोकल सामने और साफ़। V4 सब कुछ एक संकरे, लगभग मोनो जैसे फ़ील्ड में मिला देता था और स्पेसियल गहराई दिखाने के लिए रिवर्ब जोड़ता था। V5 सचमुच पैन करता है।
स्टेम एक्सपोर्ट भी V5 में आया। अब आप किसी भी जनरेट किए गए ट्रैक से अलग-अलग स्टेम (वोकल, ड्रम, बास और बाकी इंस्ट्रुमेंट्स) अलग ऑडियो फ़ाइलों के रूप में निकाल सकते हैं। जो कोई AI संगीत को रीमिक्स करना चाहता है, वीडियो कंटेंट के नीचे ट्रैक लेयर करना चाहता है, या इंस्ट्रुमेंटल को किसी असली वोकलिस्ट को सौंपना चाहता है, उसके लिए यह वर्कफ़्लो का बड़ा अपग्रेड है। फ़िलहाल कोई और बड़ा AI म्यूज़िक प्लेटफ़ॉर्म इसे नेटिव रूप से नहीं देता।
V4 में प्रॉम्प्टिंग निर्देश से ज़्यादा प्रार्थना जैसी थी। आप विस्तृत स्टाइल विवरण लिखते और उम्मीद करते कि मॉडल पहले वर्स के बाद उसका कम से कम आधा मान ले। V5 ने इसे एक नए आर्किटेक्चर से हल किया, जो जनरेशन के दौरान स्टाइल संदर्भ को बनाए रखने का तरीका बदलता है।
नया आर्किटेक्चर स्टाइल टैग को स्थायी कॉन्टेक्स्ट की तरह लेता है, किसी ऐसे शुरुआती संकेत की तरह नहीं जिसका असर समय के साथ घटता जाए। अगर आप शुरुआत में "fingerpicked acoustic guitar, no drums, melancholic minor scale" बताते हैं, तो मॉडल पूरे ट्रैक में उसी पर टिका रहता है, और दूसरे वर्स तक पहुँचते-पहुँचते फुल-बैंड अरेंजमेंट की ओर नहीं भटकता।
समर्थित स्टाइल एट्रिब्यूट्स की सूची काफ़ी बढ़ गई है। जेनर, BPM में टेम्पो, स्केल, टाइम सिग्नेचर, इंस्ट्रुमेंट पैलेट, प्रोडक्शन युग और मूड, ये सब एक ही प्रॉम्प्ट में दिए जा सकते हैं। मॉडल हर संयोजन को पूरी तरह नहीं मानता, पर लगभग हर मामले में प्रॉम्प्ट के प्रति निष्ठा V4 से काफ़ी बेहतर है।
एक उल्लेखनीय जोड़ युग-विशिष्ट प्रोडक्शन स्टाइल है। "1970s soul production" लिखने पर अब उस दौर का कंप्रेशन, रिवर्ब और इंस्ट्रुमेंट टोन लागू होते हैं, न कि सिर्फ़ जेनर चयन पर असर डालता है। किसी ख़ास एस्थेटिक लक्ष्य वाला कंटेंट बनाने वालों के लिए यह उपयोगी है।
V5 में स्पष्ट सेक्शन-मार्कर का समर्थन जुड़ा है। अब आप इंट्रो, वर्स, प्री-कोरस, कोरस, ब्रिज और आउट्रो को अलग-अलग स्ट्रक्चरल एलिमेंट के रूप में परिभाषित कर सकते हैं, और हर एक का अपना प्रॉम्प्ट संदर्भ हो सकता है। मॉडल इस ढाँचे का पालन करता है, न कि एक लंबा, बिना विभाजन वाला टुकड़ा बनाकर बाद में उसे सेक्शन में काटता है।
एक व्यावहारिक उदाहरण: आप एक शांत, फ़िंगरपिक्ड वर्स तय कर सकते हैं जो डबल्ड वोकल्स वाले फ़ुल-बैंड कोरस में बदले, फिर सिर्फ़ पियानो वाले सादे ब्रिज पर लौट आए। V4 में इस तरह का स्ट्रक्चरल कॉन्ट्रास्ट दुर्लभ और अप्रत्याशित था। V5 में, जब ढाँचा प्रॉम्प्ट में साफ़ लिखा हो, तो यह भरोसेमंद व्यवहार है।
💡 टिप: अपने कस्टम लिरिक्स में सेक्शन परिभाषित करने के लिए ब्रैकेट का इस्तेमाल करें:
[Verse 1],[Chorus],[Bridge]. V5 इन्हें सुझाव नहीं, बल्कि पक्के स्ट्रक्चरल मार्कर मानता है।
अगर V4 उपयोगकर्ताओं ने किसी एक चीज़ की सबसे लगातार शिकायत की, तो वह लिरिक्स थे। मॉडल व्याकरण में सही, पर अर्थ में बेतुकी चीज़ें बना सकता था, या एक सुसंगत कथा शुरू करके पहले कोरस के बाद उसे पूरी तरह छोड़ देता था।
V5 का लिरिक इंजन पूरे गाने में थीम की सुसंगति बनाए रखता है। नुकसान पर बना ट्रैक नुकसान पर ही बना रहता है। गर्मी की सड़कों पर बना ट्रैक तीसरे वर्स तक किसी अमूर्त दार्शनिक क्षेत्र में नहीं भटकता। अब मॉडल गाने को एक कथात्मक चाप वाले एकल दस्तावेज़ की तरह लेता है, न कि हर सेक्शन को अलग से बनाकर उम्मीद करता है कि वे आपस में मेल खा जाएँ।
राइम स्कीम की हैंडलिंग भी उस तरह सुधरी है जो सुनने की सहजता के लिए मायने रखती है। V4 ऐसी राइम थोपता था जो स्वाभाविक बोलचाल के पैटर्न तोड़ देती थी, जिससे लय अटपटी लगती थी क्योंकि शब्द-चयन राइम के लक्ष्य से तय होता था। V5 पहले स्वाभाविक फ़्रेज़िंग को प्राथमिकता देता है और उसी सीमा के भीतर राइम खोजता है। नतीजा ऐसे लिरिक्स हैं जो किसी ऐसे व्यक्ति के लिखे लगते हैं जिसने सचमुच लोकप्रिय संगीत सुना हो।
इंटरनल राइम, हाफ़-राइम और असोनेंस अब एंड राइम के साथ-साथ अधिक स्वाभाविक ढंग से इस्तेमाल होते हैं, जिससे लिरिक्स आउटपुट की समग्र बनावट ज़्यादा परिष्कृत लगती है।
V5 ने कस्टम लिरिक्स फ़ीचर को काफ़ी बढ़ाया है। अब आप पूरे लिरिक्स लिख सकते हैं और Suno उनके आसपास संगीत बना सकता है। इसमें एक मोड भी शामिल है जहाँ मॉडल गाने का मूड, टेम्पो और इंस्ट्रुमेंटेशन सीधे लिरिक्स की सामग्री से अनुमान लगाता है, किसी अलग स्टाइल प्रॉम्प्ट की ज़रूरत नहीं पड़ती। एक लिरिक डालिए और मॉडल उन शब्दों की भावनात्मक सामग्री से मेल खाते प्रोडक्शन फ़ैसले लेता है।
कस्टम लिरिक्स मोड मिला-जुला इनपुट भी समर्थित करता है। आप कुछ सेक्शन लिख सकते हैं और मॉडल बाकी बना सकता है, साथ में यह भी बता सकते हैं कि कौन-से सेक्शन तय हैं और कौन-से खुले हैं। जो लोग मज़बूत कोरस लिखते हैं पर वर्स भरने में मदद चाहते हैं, या जिनके पास लिरिक्स का हुक है पर वे चाहते हैं कि वर्स उसके इर्द-गिर्द बने, उनके लिए यह व्यावहारिक है।
यहाँ ईमानदारी ज़रूरी है। V5 एक बड़ा कदम है, पर इसकी असली सीमाएँ हैं जिन्हें सीधे बताना ज़रूरी है।
ये असली सीमाएँ हैं, पर ये V4 की तुलना में छोटी हैं, और दिशा साफ़ है।
PicassoIA इस समय उपलब्ध कुछ सबसे मज़बूत AI म्यूज़िक जनरेशन मॉडल होस्ट करता है, और ये सभी एक ही प्लेटफ़ॉर्म से, बिना API क्रेडेंशियल संभाले या लोकल इनफ़रेंस चलाए, उपलब्ध हैं। 2026 में AI से बने संगीत के इर्द-गिर्द प्रोडक्शन वर्कफ़्लो बनाने वालों के लिए इन्हें विस्तार से जानना उपयोगी है।
Minimax Music 2.6 वोकल के साथ पूरे गाने बनाने के लिए अभी का मुख्य मॉडल है। यह टेक्स्ट प्रॉम्प्ट लेता है और गाए गए लिरिक्स, इंस्ट्रुमेंटेशन और सुसंगत गाने के ढाँचे वाला पूरा ट्रैक लौटाता है। यह मॉडल पॉप, हिप-हॉप, R&B और इलेक्ट्रॉनिक जेनर को विशेष रूप से अच्छे से संभालता है, पूरे ट्रैक में मज़बूत वोकल क्वालिटी के साथ।
Minimax Music 2.5 अब भी उपलब्ध है और सरल प्रॉम्प्ट पर थोड़ा ज़्यादा अनुमानित है, जबकि Minimax Music 01 उन उपयोगकर्ताओं के लिए शुरुआती बिंदु है जो कस्टम लिरिक्स लिखना और उनके इर्द-गिर्द पूरा प्रोडक्शन पाना चाहते हैं। मौजूदा ट्रैक को नए जेनर में बदलने के लिए, Minimax का जेनर रीस्टाइलिंग मॉडल अपलोड किए गए ऑडियो पर स्टाइल कन्वर्ज़न करता है।
Google Lyria 3 Pro हाई-क्वालिटी इंस्ट्रुमेंटल संगीत के लिए सबसे अच्छा विकल्प है। यह ऑर्केस्ट्रल, सिनेमैटिक और एकॉस्टिक जेनर में उत्कृष्ट है, जहाँ वोकल क्वालिटी मुख्य चिंता नहीं है। यह मॉडल मज़बूत कंपोज़िशनल संरचना और स्टीरियो फ़ील्ड में प्रभावशाली इंस्ट्रुमेंट अलगाव वाले ट्रैक बनाता है।
Google Lyria 3 और Google Lyria 2 उन उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध हैं जो आउटपुट की तुलना करना चाहते हैं या प्रोजेक्ट के अनुसार अलग-अलग क्वालिटी स्तरों पर कई जनरेशन चलाना चाहते हैं।
ElevenLabs Music एम्बिएंट और बैकग्राउंड ट्रैक पर ध्यान देते हुए टेक्स्ट-टू-म्यूज़िक जनरेशन करता है। यह कंटेंट क्रिएटर्स के लिए ख़ास उपयोगी है जिन्हें ऐसा संगीत चाहिए जो डायलॉग या नैरेशन के नीचे बैठे और उससे प्रतिस्पर्धा न करे। Stability AI Stable Audio 2.5 जेनर और इंस्ट्रुमेंटेशन डिटेल पर मज़बूत कंट्रोल के साथ प्लेटफ़ॉर्म के म्यूज़िक जनरेशन विकल्पों को पूरा करता है।
2026 में AI म्यूज़िक जनरेशन के इर्द-गिर्द उभरे सबसे उत्पादक वर्कफ़्लो में से एक है AI से बने संगीत को AI से बने स्पीच के साथ जोड़ना। PicassoIA के टेक्स्ट-टू-स्पीच मॉडल इसे दूसरे प्लेटफ़ॉर्म पर जाने और अलग टूल्स से निपटने की ज़रूरत के बिना आसान बनाते हैं।
अगर आपको AI से बने संगीत के ऊपर नैरेशन, पॉडकास्ट कंटेंट या वॉइसओवर चाहिए, तो ElevenLabs V3 प्लेटफ़ॉर्म पर अभी उपलब्ध सबसे प्राकृतिक लगने वाला स्पीच देता है। आवाज़ की गुणवत्ता इंसानी नैरेशन के इतने क़रीब है कि क्रिटिकल सुनने की स्थिति में भी फ़र्क ध्यान नहीं भटकाता।
बहुभाषी कंटेंट के लिए, ElevenLabs V2 Multilingual 30 या अधिक भाषाओं को सभी में एक जैसी क्वालिटी के साथ कवर करता है। Minimax Speech 2.8 HD वह विकल्प है जब स्टूडियो-क्वालिटी ऑडियो आउटपुट सबसे बड़ी प्राथमिकता हो, ब्रॉडकास्ट-स्तर की फ़िडेलिटी के साथ।
बार-बार दोहराए जाने वाले प्रोडक्शन वर्कफ़्लो में स्पीड मायने रखती है। जब प्राथमिकता अधिकतम फ़िडेलिटी के बजाय साइकिल की गति हो, तो ElevenLabs Flash v2.5 तेज़ टर्नअराउंड देता है। रियल-टाइम वॉइस जनरेशन के लिए, Inworld Realtime TTS 2 100ms से कम लेटेंसी देता है, जो इंटरैक्टिव ऐप्स या लाइव कंटेंट प्रोडक्शन के लिए व्यावहारिक है।
💡 वर्कफ़्लो आइडिया: Lyria 3 Pro से एक इंस्ट्रुमेंटल ट्रैक बनाएँ, एक छोटा नैरेशन स्क्रिप्ट लिखें, फिर ElevenLabs V3 से वॉइसओवर रिकॉर्ड करें। दोनों को ऑडियो फ़ाइलों के रूप में एक्सपोर्ट करें और किसी भी स्टैंडर्ड ऑडियो एडिटर में लेयर कर दें। पूरे प्रोडक्शन में कुछ प्लेटफ़ॉर्म क्रेडिट लगते हैं।
| फ़ीचर | Suno v5 | Udio | Lyria 3 Pro | Minimax Music 2.6 |
|---|---|---|---|---|
| वोकल क्वालिटी | उच्च | उच्च | कोई वोकल नहीं | उच्च |
| कस्टम लिरिक्स | हाँ | सीमित | नहीं | हाँ |
| स्टेम एक्सपोर्ट | हाँ | नहीं | नहीं | नहीं |
| इंस्ट्रुमेंटल कंट्रोल | मध्यम | मध्यम | उच्च | मध्यम |
| आउटपुट क्वालिटी | 48kHz | 44.1kHz | 48kHz | 44.1kHz |
| जेनर रेंज | बहुत विस्तृत | विस्तृत | सिर्फ़ इंस्ट्रुमेंटल | विस्तृत |
| सेक्शन मार्कर | हाँ | नहीं | नहीं | सीमित |
| प्रॉम्प्ट फ़िडेलिटी | उच्च | मध्यम | उच्च | उच्च |
Suno v5 का स्टेम एक्सपोर्ट वह ख़ास क्षमता है जिसकी बराबरी इस समय कोई बड़ा प्रतिस्पर्धी नहीं कर पाता। अगर आपके वर्कफ़्लो में पोस्ट-प्रोसेसिंग के बिना AI से बने संगीत से अलग-अलग ट्रैक निकालने की ज़रूरत है, तो Suno फ़िलहाल अकेला प्लेटफ़ॉर्म है जो यह नेटिव रूप से देता है।
Google Lyria 3 Pro शुद्ध इंस्ट्रुमेंटल काम के लिए अब भी मज़बूत विकल्प है, ख़ासकर ऑर्केस्ट्रल और सिनेमैटिक संदर्भों में, जहाँ Suno के वोकल आर्किटेक्चर का कोई फ़ायदा नहीं। वोकल के साथ पूरे गाने के प्रोडक्शन के लिए, Minimax Music 2.6 और Suno v5, 2026 में गंभीरता से इस्तेमाल करने लायक दो टूल हैं। वे स्टाइल कंट्रोल और लिरिक्स जनरेशन के अलग तरीके अपनाते हैं, और कौन बेहतर चलता है, यह अक्सर ख़ास जेनर और इस्तेमाल पर निर्भर करता है।
2026 में टूल्स पहले से कहीं बेहतर हैं। Suno v5 एक असली अपग्रेड है। PicassoIA पर AI म्यूज़िक जनरेशन मॉडल पूरे गाने के वोकल प्रोडक्शन से लेकर सिनेमैटिक इंस्ट्रुमेंटल काम तक फैले हैं। एक ही जगह पर संगीत और स्पीच जनरेशन का मेल ऐसे प्रोडक्शन वर्कफ़्लो खोलता है जो दो साल पहले मौजूद नहीं थे।
सबसे उत्पादक काम है कुछ बनाकर देखना। एक प्रॉम्प्ट चुनें, उसे PicassoIA पर Minimax Music 2.6 या Google Lyria 3 Pro से चलाएँ, आउटपुट सुनें, और जो सुनाई दे उसके आधार पर प्रॉम्प्ट बदलें। सीखने में ज़्यादा वक़्त नहीं लगता क्योंकि फ़ीडबैक लूप तेज़ है, और हर जनरेशन की क्रेडिट लागत इतनी कम है कि शुरू से ही दोहराव व्यावहारिक रहता है।
अगर आपको अपने ट्रैक के साथ वोकल कंटेंट चाहिए, तो म्यूज़िक जनरेशन को ElevenLabs V3 या Minimax Speech 2.8 HD के साथ जोड़ें, नैरेशन या गाने के गाइड-वोकल के लिए। संगीत और स्पीच जनरेशन एक ही प्लेटफ़ॉर्म पर होना, बिना अलग टूल्स और क्रेडेंशियल सेट के बीच बदले, ही PicassoIA को सिर्फ़ प्रयोग के बजाय असली प्रोडक्शन काम के लिए व्यावहारिक बनाता है।
इस लेख में बताया गया हर मॉडल picassoia.com/en/all-models पर उपलब्ध है।
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