2025: AI-संचालित UI प्लेटफॉर्म

2025’s Top AI-Powered UI Platforms: A Comprehensive Review

उपयोगकर्ता इंटरफेस (UI) डिजाइन के परिदृश्य ने 2025 में एक आदर्श बदलाव देखा, जो मुख्य रूप से जेनरेटिव AI प्लेटफार्मों के प्रसार से प्रेरित था। ये प्लेटफ़ॉर्म, परिष्कृत एल्गोरिदम द्वारा सशक्त, डिज़ाइन प्रक्रियाओं को स्वचालित करने, उत्पाद विकास चक्रों को गति देने और समग्र डिज़ाइन दक्षता को बढ़ाने में अभूतपूर्व क्षमताएं प्रदान करते हैं। यह लेख 2025 में प्रमुख AI-संचालित UI प्लेटफार्मों का गहराई से विश्लेषण प्रदान करता है, उनकी कार्यक्षमताओं, ताकत, कमजोरियों और तेजी से विकसित हो रहे जेनरेटिव UI बाजार के भीतर रणनीतिक स्थिति का पता लगाता है।

जेनरेटिव UI का उदय: एक बाज़ार अवलोकन

जेनरेटिव UI बाजार उल्लेखनीय वृद्धि का अनुभव कर रहा है, जो उद्यमों से डिजिटल उत्पाद विकास में तेजी लाने और डिज़ाइन दक्षता को बढ़ावा देने की बढ़ती मांग से प्रेरित है। बाजार अनुसंधान इंगित करता है कि “डिज़ाइन में जेनरेटिव AI” खंड 2025 में 1.11 बिलियन डॉलर से अधिक हो जाएगा, जो 38.0% की मजबूत चक्रवृद्धि वार्षिक विकास दर (CAGR) प्रदर्शित करेगा। UI डिज़ाइन में जेनरेटिव AI का यह बढ़ता हुआ उपयोग डिजिटल उत्पादों की कल्पना, डिज़ाइन और विकास के तरीके में एक मौलिक बदलाव को दर्शाता है।

बाजार का परिवर्तन डिज़ाइन उपकरणों के क्रमिक विकास में स्पष्ट है। पारंपरिक डिज़ाइन सॉफ़्टवेयर, जो मुख्य रूप से निष्क्रिय उपकरणों के रूप में काम करते थे, अब AI-संचालित “सह-निर्माण” साथियों द्वारा प्रतिस्थापित किए जा रहे हैं। इन AI साथियों में इरादों को समझने, सुझाव देने और डिज़ाइनरों के साथ दो-तरफ़ा बातचीत में शामिल होने की क्षमता होती है। यह प्रगति “एप्लिकेशन जेनरेशन” (AppGen) प्लेटफार्मों के उत्थान में परिणत होती है, जो प्राकृतिक भाषा संकेतों से पूरी तरह कार्यात्मक और तैनात करने योग्य एप्लिकेशन बनाने की आकांक्षा रखते हैं, इस प्रकार केवल UI घटकों या स्थिर पृष्ठों को उत्पन्न करने की सीमाओं को पार करते हैं।

जेनरेटिव UI प्लेटफ़ॉर्म की तीव्र उन्नति के लिए एक संशोधित मूल्यांकन ढाँचे की आवश्यकता है। आकलन को रचनात्मक आउटपुट की गुणवत्ता से आगे बढ़कर तकनीकी विश्वसनीयता, उद्यम-ग्रेड प्रयोज्यता, सुरक्षा और विनियामक अनुपालन को शामिल करना चाहिए। प्रमुख मूल्यांकन मानदंडों में कोड गुणवत्ता, वर्कफ़्लो एकीकरण, उन्नत तकनीकी बेंचमार्क जैसे सिमेंटिक सटीकता और इंजीनियरिंग अनुपालन, और विश्वास और सुरक्षा संबंधी विचार जैसे डेटा गोपनीयता, पूर्वाग्रह शमन और सामग्री सुरक्षा शामिल हैं।

मई 2025 में Google द्वारा Galileo AI का अधिग्रहण, और उसके बाद Stitch के रूप में इसका पुनः ब्रांडिंग करना, एक महत्वपूर्ण रणनीतिक पैंतरेबाज़ी के रूप में कार्य करता है। यह अधिग्रहण एक महत्वपूर्ण बाजार समेकन का संकेत देता है और AI मूल्यांकन, विश्वसनीयता और सुरक्षा के रणनीतिक महत्व पर ज़ोर देता है। Galileo AI की प्राथमिक ताकत इसके एकीकृत स्वचालित मूल्यांकन और वास्तविक समय सुरक्षा तंत्र में निहित है, जो इसे कोरे UI जनरेशन टूल से ऊपर उठाकर एक ऐसे प्लेटफ़ॉर्म में बदल देता है जो AI अनुप्रयोगों की विश्वसनीयता की रक्षा करता है।

जेनरेटिव UI बाज़ार वर्तमान में दो अलग-अलग श्रेणियों में बंटा हुआ है: “एक्सेलेरेटर टूल,” जो घटक पीढ़ी या विचारधारा जैसे विशिष्ट विकास चरणों पर ध्यान केंद्रित करते हैं, और “ऑल-इन-वन प्लेटफ़ॉर्म,” जिसका उद्देश्य व्यापक शुरू से अंत तक समाधान प्रदान करना है। Vercel v0, Musho, Uizard, Stitch (पूर्व में Galileo AI), Framer और Webflow जैसे प्रमुख प्लेटफ़ॉर्म इस द्वैत के उदाहरण प्रस्तुत करते हैं।

उद्यमों को एक सार्वभौमिक समाधान की तलाश करने के बजाय, विशिष्ट कार्य चरणों के अनुरूप विविध उपकरणों का लाभ उठाते हुए, एक मॉड्यूलर “क्रिएटिव इंजन” प्रौद्योगिकी स्टैक रणनीति अपनानी चाहिए। इसके अतिरिक्त, सफलता की कुंजी आंतरिक टीम कौशल विकास में निवेश करने में निहित है, विशेष रूप से ऐसे क्षेत्रों में जैसे प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग, AI आउटपुट मूल्यांकन और नैतिक निरीक्षण। जो प्लेटफ़ॉर्म विश्वास को प्राथमिकता देते हैं, मजबूत मूल्यांकन ढाँचे प्रदान करते हैं, और मुख्यधारा के क्लाउड पारिस्थितिक तंत्र के साथ निर्बाध रूप से एकीकृत होते हैं, वे जेनरेटिव UI परिदृश्य पर हावी होने के लिए तैयार हैं।

2025 में जेनरेटिव UI बाज़ार: डिजिटल उत्पाद निर्माण में एक आदर्श बदलाव

2025 में, जेनरेटिव UI बाज़ार ने डिजिटल उत्पाद नवाचार में एक प्रेरक शक्ति के रूप में अपनी स्थिति मजबूत कर ली है, विकास प्रक्रियाओं को नया आकार दे रहा है और डिज़ाइन और विकास पेशेवरों की भूमिकाओं को प्रभावित कर रहा है।

बाज़ार की गतिशीलता और विकास अनुमान

AI डिज़ाइन बाज़ार में तेजी से विस्तार हो रहा है, विभिन्न अनुमानों के साथ पर्याप्त वृद्धि का संकेत मिल रहा है। एक रिपोर्ट में व्यापक “डिज़ाइन में AI” बाज़ार के 2025 में 20.085 बिलियन डॉलर तक पहुँचने का अनुमान है, जो 24.93% के CAGR पर 2030 तक 60.654 बिलियन डॉलर तक बढ़ जाएगा। एक अन्य रिपोर्ट अधिक विशिष्ट “डिज़ाइन में जेनरेटिव AI” बाज़ार पर केंद्रित है, जिसमें 2025 में इसका आकार 1.11 बिलियन डॉलर होने का अनुमान है, 2029 तक 38.0% के CAGR के साथ 4.01 बिलियन डॉलर होने का अनुमान है।

इन पूर्वानुमानों में भिन्नता बाज़ार की बढ़ती परिपक्वता और विभाजन को रेखांकित करती है। जबकि व्यापक “डिज़ाइन में AI” बाज़ार में पारंपरिक सॉफ़्टवेयर के भीतर AI-सहायता प्राप्त सुविधाएँ शामिल हैं, “डिज़ाइन में जेनरेटिव AI” बाज़ार विशेष रूप से ऐसे प्लेटफ़ॉर्म से संबंधित है जो नए और मूल डिज़ाइन उत्पन्न करने में सक्षम हैं, जैसे कि UI, छवियाँ और कोड। बाद वाले खंड की उच्च विकास दर (38.0%) इसकी गतिशील और विघटनकारी प्रकृति को दर्शाती है। इस विकास को समग्र AI बाज़ार द्वारा और प्रमाणित किया गया है, जिसके 2025 में 243.72 बिलियन डॉलर और 757.58 बिलियन डॉलर के बीच पहुँचने का अनुमान है।

बाज़ार के विकास को कई कारक संचालित करते हैं। उत्पाद विकास चक्रों को गति देने, लागत कम करने और पुनरावृत्ति गति में सुधार करने की बढ़ती आवश्यकता एक प्राथमिक प्रेरणा शक्ति है। सोशल मीडिया मार्केटिंग के प्रसार से ब्रांडों को व्यापक स्तर पर आकर्षक डिज़ाइन सामग्री उत्पन्न करने की और भी आवश्यकता होती है, जिससे AI डिज़ाइन समाधानों की मांग बढ़ती है। उद्यमों और सरकारी निकायों में AI तकनीक को दुनिया भर में अपनाने से निरंतर निवेश और नवाचार मिलता है।

उत्तरी अमेरिका बाज़ार पर हावी है, जिसमें कई प्रमुख प्रौद्योगिकी प्रदाता हैं और उद्योगों में उच्च अपनाने की दर दिखाई देती है, खासकर इंजीनियरिंग, ग्राफिक डिज़ाइन और वास्तुकला में।

बाज़ार को एप्लिकेशन, परिनियोजन और अंतिम उपयोगकर्ता द्वारा विभाजित किया जा सकता है। अनुप्रयोगों में उत्पाद डिज़ाइन, ग्राफिक डिज़ाइन, इंटीरियर डिज़ाइन, फ़ैशन डिज़ाइन और वास्तुशिल्प डिज़ाइन शामिल हैं। परिनियोजन विकल्पों में क्लाउड-आधारित और ऑन-प्रिमाइसेस समाधान शामिल हैं। अंतिम उपयोगकर्ता बड़े उद्यमों से लेकर छोटे और मध्यम आकार के उद्यमों (SMEs) और व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं तक हैं। यह विभाजन उद्यमों को ऐसे समाधानों को लक्षित करने में सक्षम बनाता है जो उनकी विशिष्ट आवश्यकताओं को ठीक से संबोधित करते हैं।

डिज़ाइन टूल से सह-निर्माण भागीदारों तक

जेनरेटिव UI का उदय मानव-कंप्यूटर अंतःक्रिया में एक मौलिक परिवर्तन का प्रतिनिधित्व करता है। स्पष्ट निर्देशों की प्रतीक्षा करने वाले निष्क्रिय उपकरणों के बजाय, वे अब सक्रिय और बुद्धिमान “सह-निर्माण भागीदार” हैं। अनुसंधान इंगित करता है कि GenUI उपकरण डिज़ाइनरों के साथ “दो-तरफ़ा संचार” में संलग्न होते हैं, अस्पष्ट इरादों की व्याख्या करते हैं, सक्रिय रूप से डिज़ाइन समाधान प्रस्तावित करते हैं और मानव प्रतिक्रिया के आधार पर अनुकूलन करते हैं। “कम्प्यूटेशनल सह-निर्माण” के रूप में जाना जाने वाला यह प्रक्रिया डिज़ाइन स्थानों की खोज को महत्वपूर्ण रूप से “विस्तारित” करती है, जिससे डिज़ाइनरों को विविध संभावनाओं का तेजी से पता लगाने की अनुमति मिलती है।

इस विकास का भविष्य प्रक्षेपवक्र “एप्लिकेशन जेनरेशन” (AppGen) है, जो एक उद्योग विश्लेषण फर्म Forrester द्वारा प्रस्तावित एक दूरदर्शी अवधारणा है। AppGen प्रतिमान का उद्देश्य UI या कोड अंशों की पीढ़ी को पार करना और पूरी तरह कार्यात्मक और तैनात करने योग्य एप्लिकेशन बनाना है। यह सॉफ्टवेयर विकास जीवनचक्र (SDLC) के विभिन्न चरणों को एकीकृत करता है, जिसमें आवश्यकताओं का विश्लेषण और UI/UX डिज़ाइन से लेकर बैकएंड लॉजिक, सुरक्षा परीक्षण और अंतिम डिलीवरी शामिल है, जबकि सहायता और स्वचालन के लिए AI का लाभ उठाता है। मुख्य निर्माण अनुभव प्रणाली के साथ प्राकृतिक भाषा संकेतों के माध्यम से और दृश्य इंटरफेस के माध्यम से पुनरावृत्त परिशोधन के माध्यम से एक संवाद में बदल जाता है। OutSystems जैसे प्लेटफ़ॉर्म कम-कोड विकास प्लेटफ़ॉर्म को एजेंटिक AI के साथ मिलाकर इस अवधारणा का बीड़ा उठा रहे हैं ताकि पूरे DevSecOps प्रक्रिया का समन्वय और स्वचालित किया जा सके, जो सॉफ़्टवेयर विकास के भविष्य की घोषणा करता है।

डिज़ाइनरों और डेवलपर्स की भूमिकाओं का पुन: आकार देना

GenUI को व्यापक रूप से अपनाने से प्रौद्योगिकी टीमों की संरचना और कौशल आवश्यकताओं को गहराई से नया आकार मिल रहा है। सबसे उल्लेखनीय प्रवृत्ति “उपयोगकर्ता अनुभव (UX) का लोकतंत्रीकरण” है। Gartner का अनुमान है कि AI द्वारा UX कार्यों के लोकतंत्रीकरण के कारण उत्पाद टीमों के भीतर UX डिज़ाइनरों की संख्या 2027 तक 40% तक कम हो जाएगी। AI उपकरण गैर-डिज़ाइन पेशेवरों, जैसे सॉफ़्टवेयर इंजीनियर, उत्पाद प्रबंधक और व्यवसाय विश्लेषकों को न्यूनतम प्रशिक्षण के साथ उपयोगकर्ता अनुसंधान, UI डिज़ाइन और UX कॉपीराइटिंग सहित महत्वपूर्ण UX असाइनमेंट करने में सक्षम बनाते हैं।

हालांकि, यह “लोकतंत्रीकरण” एक दोहरी तलवार प्रस्तुत करता है, जो संभावित रूप से “क्षमता अंतर” की ओर ले जाता है। जबकि AI डिज़ाइन कार्यों के लिए बाधाओं को कम करता है, इन उपकरणों का प्रभावी ढंग से उपयोग करने और यह सुनिश्चित करने के लिए कि उनका आउटपुट रणनीतिक उद्देश्यों और वास्तविक उपयोगकर्ता आवश्यकताओं के साथ संरेखित हो, UX विशेषज्ञता की अधिक आवश्यकता होती है। उद्यम जो गलती से “लोकतंत्रीकरण” को “डी-स्केलिंग” के रूप में व्याख्या करते हैं और परिणामस्वरूप शेष इंजीनियरों और उत्पाद प्रबंधकों को डिज़ाइन थिंकिंग और AI मूल्यांकन में व्यवस्थित प्रशिक्षण प्रदान किए बिना पेशेवर UX डिज़ाइनरों को कम करते हैं, वे विनाशकारी परिणामों का सामना करते हैं। इसके परिणामस्वरूप AI-जनरेटेड, लेकिन खराब डिज़ाइन किए गए उत्पादों की वृद्धि हो सकती है जो उपयोगकर्ता की संतुष्टि और बाज़ार प्रतिस्पर्धा को कम करते हैं।

डिज़ाइनरों और डेवलपर्स की भूमिकाएँ कम नहीं होती हैं, बल्कि परिवर्तित और उन्नत होती हैं। भविष्य के मूल कौशल पिक्सेल-स्तरीय, मैन्युअल इंटरफ़ेस निर्माण से बदलकर उच्च-स्तरीय रणनीतिक कार्यों में बदल जाते हैं। इनमें शामिल हैं:

• AI मार्गदर्शन और क्यूरेशन: डिज़ाइनरों को AI के “निर्देशक” बनना चाहिए, इसे सटीक प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग के माध्यम से निर्देशित करना चाहिए ताकि ऐसे आउटपुट उत्पन्न किए जा सकें जो अपेक्षाओं के अनुरूप हों।
• महत्वपूर्ण मूल्यांकन: AI-जनरेटेड डिज़ाइन समाधानों का पेशेवर, महत्वपूर्ण मूल्यांकन करना यह निर्धारित करने के लिए कि क्या वे प्रयोज्य, पहुंच और ब्रांड स्थिरता मानकों का पालन करते हैं।
• रणनीतिक क्यूरेशन: AI-जनरेटेड विकल्पों की भीड़ से सबसे होनहार डिज़ाइन दिशाओं का चयन करना और उन्हें परिष्कृत करना और AI-सहायता प्राप्त परिशोधन और अनुकूलन का संचालन करना।

सफल संगठन इस परिवर्तन को पहचानेंगे और अपनी टीमों के भीतर उन्नत डिज़ाइन रणनीति और AI निरीक्षण क्षमताओं को बढ़ावा देने में फिर से निवेश करेंगे।

जेनरेटिव UI प्लेटफार्मों के मूल्यांकन के लिए एक व्यापक ढांचा

GenUI प्लेटफार्मों के प्रसार से सबसे उपयुक्त उपकरण का चयन करना एक जटिल कार्य बन जाता है। एक प्रभावी मूल्यांकन ढांचे को सतही सुविधा तुलनाओं को पार करना चाहिए और तकनीकी विश्वसनीयता, उद्यम प्रयोज्यता और सुरक्षा नैतिकता में गहराई से उतरना चाहिए।

मूलभूत क्षमताएं और वर्कफ़्लो एकीकरण

किसी भी GenUI प्लेटफ़ॉर्म का मूल्यांकन करने में प्रारंभिक कदम उसकी मूल कार्यक्षमताओं और मौजूदा वर्कफ़्लो में निर्बाध रूप से एकीकृत करने की क्षमता का आकलन करना है।

• मूल कार्यक्षमताएं: प्लेटफ़ॉर्म में बुनियादी स्वचालन क्षमताओं का एक सूट होना चाहिए, जिसमें स्वचालित डिज़ाइन सुझाव शामिल हैं, जैसे सामंजस्यपूर्ण रंग पट्टियाँ, फ़ॉन्ट जोड़ी और पृष्ठ लेआउट की सिफारिश करना, साथ ही बुद्धिमान छवि संपादन कार्य, जैसे एक-क्लिक पृष्ठभूमि हटाना, छवि गुणवत्ता वृद्धि और विभिन्न प्लेटफ़ॉर्म के लिए स्वचालित आकार बदलना। उच्च गुणवत्ता वाली UI कॉपीराइटिंग उत्पन्न करना भी एक महत्वपूर्ण क्षमता है। उपयोगकर्ता-मित्रता सर्वोपरि है, और प्लेटफ़ॉर्म को शुरुआती से लेकर उन्नत विशेषज्ञों तक, सभी कौशल स्तरों के उपयोगकर्ताओं के लिए उपयुक्त एक परिचालन अनुभव प्रदान करना चाहिए।

• वर्कफ़्लो एकीकरण: अलग-थलग उपकरणों का सीमित मूल्य होता है। एक उत्कृष्ट GenUI प्लेटफ़ॉर्म को उद्यम के मौजूदा उपकरण पारिस्थितिकी तंत्र के साथ निर्बाध रूप से संवाद करना चाहिए, जिसमें मुख्यधारा के विकास वातावरण (जैसे VS कोड), डिज़ाइन सॉफ़्टवेयर (विशेषकर Figma) और अन्य व्यावसायिक सिस्टम (जैसे CRM या सोशल मीडिया प्रबंधन उपकरण) शामिल हैं। पेशेवर टीमों के लिए, वर्कफ़्लो सामंजस्य सुनिश्चित करने के लिए मौजूदा डिज़ाइन सिस्टम को आयात करने या उत्पन्न डिज़ाइन परिसंपत्तियों (जैसे कोड या Figma फ़ाइलें) का निर्यात करने की क्षमता एक आवश्यक आवश्यकता है।

• आउटपुट गुणवत्ता और अनुकूलन: उत्पन्न आउटपुट पेशेवर कैलिबर के होने चाहिए। डेवलपर-उन्मुख उपकरणों के लिए, इसका तात्पर्य उच्च गुणवत्ता, रखरखाव योग्य और उत्पादन-तैयार कोड उत्पन्न करना है, जैसे React और Tailwind CSS घटक जो सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन करते हैं। समान रूप से महत्वपूर्ण प्लेटफ़ॉर्म की “ब्लैक बॉक्स” बनने से बचने की क्षमता है। उपयोगकर्ताओं को यह सुनिश्चित करने के लिए AI-जनरेटेड आउटपुट को ठीक से ट्यून और कस्टमाइज़ करने में सक्षम होना चाहिए कि अंतिम डिज़ाइन ब्रांड दिशानिर्देशों और विशिष्ट उपयोगकर्ता अनुभव आवश्यकताओं का सख्ती से पालन करता है।

गुणवत्ता और विश्वसनीयता के लिए उन्नत तकनीकी बेंचमार्क

अधिक वस्तुनिष्ठ और गहन मूल्यांकन के लिए उत्पन्न सामग्री की गुणवत्ता और मॉडल की विश्वसनीयता को मापने के लिए मात्रात्मक तकनीकी बेंचमार्क की शुरूआत की आवश्यकता होती है।

• सिमांटिक और कार्यात्मक सटीकता (Microsoft Azure मॉडल): व्यक्तिपरक सौंदर्य निर्णयों को पार करने के लिए, कोई Microsoft द्वारा अपनी Azure AI सेवाओं के लिए स्थापित मूल्यांकन प्रणाली से प्रेरणा ले सकता है। यह प्रणाली AI-सहायता प्राप्त और पारंपरिक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) मेट्रिक्स को जोड़ती है।

  • AI-सहायता प्राप्त मेट्रिक्स: ये मेट्रिक्स उत्पन्न सामग्री की गुणवत्ता का आकलन करने के लिए एक “रेफरी” AI मॉडल का लाभ उठाते हैं। महत्वपूर्ण मेट्रिक्स में शामिल हैं: ग्राउंडेडनेस, जो यह आकलन करता है कि क्या आउटपुट पूरी तरह से प्रदान की गई संदर्भ जानकारी पर आधारित है ताकि “हैलुसिनेशन” को रोका जा सके; प्रासंगिकता, जो आउटपुट और उपयोगकर्ता प्रश्न के बीच प्रासंगिकता की डिग्री को मापता है; संगति, जो यह निर्धारित करता है कि सामग्री तार्किक रूप से सुसंगत और स्पष्ट है या नहीं; और धाराप्रवाहता, जो यह आकलन करता है कि भाषा व्याकरण का पालन करती है या नहीं और स्वाभाविक और धाराप्रवाह है।
  • NLP मेट्रिक्स: ये गणितीय संगणनाओं पर आधारित पारंपरिक मेट्रिक्स हैं जिन्हें आमतौर पर तुलना के लिए “ग्राउंड ट्रुथ” की आवश्यकता होती है। सामान्य मेट्रिक्स में ROUGE, BLEU और F1 स्कोर शामिल हैं, जो उत्पन्न टेक्स्ट और ग्राउंड ट्रुथ के बीच ओवरलैप और सटीकता की गणना करके गुणवत्ता को मात्रा निर्धारित करते हैं।

• इंजीनियरिंग और अनुपालन कठोरता (Autodesk DesignQA मॉडल): GenUI प्लेटफ़ॉर्म के लिए जिन्हें जटिल परिदृश्यों (विशेष रूप से B2B या विनियमित उद्योगों) में लागू करने की आवश्यकता होती है, नियमों को समझने और उनका पालन करने की क्षमता सर्वोपरि है।

  • मूल्यांकन विधि: Autodesk रिसर्च द्वारा विकसित DesignQA बेंचमार्क एक मूल्यवान उदाहरण है। इसे विशेष रूप से बड़े भाषा मॉडल (LLM) की जटिल इंजीनियरिंग नियमों को समझने और लागू करने की क्षमता का आकलन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। परीक्षण सामग्री में घने पेशेवर तकनीकी प्रलेखन का विश्लेषण करना, चार्ट की व्याख्या करना, बहु-चरणीय तार्किक तर्क का संचालन करना और यह जांचना शामिल है कि डिज़ाइन अनुपालन आवश्यकताओं का उल्लंघन करता है या नहीं। यह यह आकलन करने के लिए एक प्रॉक्सी मेट्रिक के रूप में काम कर सकता है कि क्या GenUI उपकरण जटिल डिज़ाइन सिस्टम या उद्योग नियमों का सख्ती से पालन कर सकते हैं।
  • मुख्य चुनौतियां: प्रारंभिक परीक्षण से पता चलता है कि वर्तमान LLM खराब प्रदर्शन करते हैं जब उन्हें कई नियमों को व्यापक रूप से लागू करने या निहित बाधाओं को संभालने की आवश्यकता होती है और पूर्वाग्रह प्रदर्शित कर सकते हैं (उदाहरण के लिए, सामग्री चयन में अव्यावहारिक “विदेशी” सामग्री को प्राथमिकता देना)। यह एक कमजोर क्षेत्र का खुलासा करता है जिस पर मूल्यांकन के दौरान विशेष ध्यान देने की आवश्यकता होती है।

विश्वास, सुरक्षा और नैतिक सुरक्षा उपाय

उद्यम-ग्रेड अनुप्रयोगों के लिए विश्वास, सुरक्षा और नैतिकता गैर-परक्राम्य आवश्यकताएं हैं। मूल्यांकन ढांचे में इन क्षेत्रों की एक कठोर समीक्षा शामिल होनी चाहिए।

• पूर्वाग्रह और निष्पक्षता: मूल्यांकन प्रशिक्षण डेटा और मॉडल आउटपुट में मौजूद पूर्वाग्रहों की पहचान और मात्रा निर्धारित करने के लिए प्रतिबद्ध होना चाहिए ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि AI सभी उपयोगकर्ता समूहों के लिए निष्पक्ष और निष्पक्ष रूप से व्यवहार करता है।

• सुरक्षा और डेटा गोपनीयता: यह उद्यमों के लिए सबसे महत्वपूर्ण चिंताओं में से एक है। ढांचे में विभिन्न सुरक्षा कमजोरियों के लिए परीक्षण शामिल होना चाहिए, जैसे: डेटा रिसाव, मॉडल को अनजाने में अपने प्रशिक्षण डेटा में व्यक्तिगत पहचान जानकारी (PII) या कंपनी के गोपनीय रहस्य लीक करने से रोकना; प्रॉम्प्ट ओवरफ्लो, बड़ी मात्रा में डेटा इनपुट करके सिस्टम फ़ंक्शनको बाधित करना; और सिस्टम हाईजैकिंग, AI को दुर्भावनापूर्ण संचालन करने के लिए दुरुपयोग करने से रोकना जिसे अधिकृत नहीं किया गया है। Gartner दृढ़ता से सलाह देता है कि “किसी भी संवेदनशील जानकारी को सार्वजनिक मॉडल में इनपुट न करें,” इस जोखिम की गंभीरता पर प्रकाश डाला गया है।

• सामग्री सुरक्षा और उत्तरदायित्व: प्लेटफ़ॉर्म को अपनी उत्पन्न सामग्री के लिए जिम्मेदार होना चाहिए। मूल्यांकन को हानिकारक, भ्रामक या बौद्धिक संपदा अधिकारों का उल्लंघन करने वाली सामग्री उत्पन्न करने की इसकी संभावना की जांच करने की आवश्यकता है। इसमें घृणास्पद भाषण, कॉपीराइट उल्लंघन का पता लगाना और AI को कंपनी की ओर से अनधिकृत कानूनी या वित्तीय प्रतिबद्धताएं करने से रोकना शामिल है। पारदर्शिता विश्वास बनाने की नींव है, और प्लेटफ़ॉर्म को स्पष्ट रूप से उपयोगकर्ताओं को सूचित करना चाहिए कि वे AI के साथ बातचीत कर रहे हैं।

इस जटिल मूल्यांकन ढांचे ने नए बाजार अवसर भी उत्पन्न किए हैं। GenUI उपकरणों को अपनाने की योजना बना रहे अधिकांश उद्यम AI-देशी कंपनियाँ नहीं हैं और उनके पास इस तरह के गहन मूल्यांकन को लागू करने के लिए आवश्यक विशेषज्ञता का अभाव है। इससे स्वाभाविक रूप से मुख्य फ़ंक्शन के रूप में एकीकृत मूल्यांकन क्षमताओं वाले प्लेटफ़ॉर्म की मांग हुई है। एक प्लेटफ़ॉर्म जो ग्राउंडेडनेस, सुरक्षा, पूर्वाग्रह और अन्य आयामों को मापने के लिए स्वचालित, वास्तविक समय मेट्रिक्स प्रदान करता है, वह प्रभावी रूप से “मूल्यांकन एक सेवा के रूप में” प्रदान कर रहा है। यह इसके अधिग्रहण से पहले Galileo AI की मुख्य रणनीति थी, जो “स्वचालित मूल्यांकन,” “टेस्ट-ड्राइवन पुनरावृत्ति” और “वास्तविक समय सुरक्षा” जैसी सुविधाएँ प्रदान करती थी। Google द्वारा Galileo AI का अधिग्रहण इस दिशा की एक जबरदस्त पुष्टि है।

इस मूल्यांकन ढांचे को “GenUI अपनाने की आवश्यकता पदानुक्रम” के रूप में समझा जा सकता है। निचली परत कार्यात्मक आवश्यकताएं (क्या यह UI उत्पन्न कर सकता है?) है, जो व्यक्तिगत डेवलपर्स और शुरुआती चरण के स्टार्टअप के लिए एक बुनियादी आवश्यकता है। मध्य परत विश्वसनीयता और गुणवत्ता आवश्यकताएं (क्या आउटपुट सटीक है? क्या गुणवत्ता उच्च है?) है, जो पेशेवर टीमों और SMEs का ध्यान केंद्रित है। शीर्ष परत विश्वास और सुरक्षा आवश्यकताएं (क्या यह सुरक्षित है? क्या यह कानूनी है?) है, जो उद्यम गोद लेने के लिए एक अनिवार्य शर्त है। यह श्रेणीबद्ध मॉडल बताता है कि विभिन्न स्थिति वाले प्लेटफ़ॉर्म सह-अस्तित्व में क्यों हो सकते हैं और उद्यमों को उनकी जोखिम सहनशीलता और एप्लिकेशन परिदृश्यों के आधार पर आवश्यकताओं पदानुक्रम में विभिन्न स्तरों पर स्थित प्लेटफ़ॉर्म का चयन करने में मदद करता है।

प्रतिस्पर्धी परिदृश्य: प्रमुख प्लेटफार्मों का गहन विश्लेषण

यह खंड बाजार में 2025 में मुख्य जेनरेटिव UI प्लेटफार्मों का विश्लेषण करने के लिए पूर्वोक्त मूल्यांकन ढांचे को लागू करता है, उनकी तकनीकी क्षमताओं, रणनीतिक स्थिति और संबंधित लाभों और नुकसानों का आकलन करता है।

“”प्रॉम्प्ट-टू-कोड”” इनोवेटर्स: Vercel v0 और Musho

ये प्लेटफ़ॉर्म सॉफ़्टवेयर विकास प्रक्रिया के एक प्रमुख चरण पर ध्यान केंद्रित करते हैं: प्राकृतिक भाषा संकेतों या प्रारंभिक विचारों को उपयोग योग्य कोड या डिज़ाइन ड्राफ्ट में तेज़ी से बदलना, अवधारणा से प्रोटोटाइप तक संक्रमण को गति देना।

• Vercel v0

  • रणनीतिक स्थिति: Vercel v0 को AI-संचालित फ्रंट-एंड जनरेटर के रूप में डेवलपर्स के लिए स्थापित किया गया है, जिसका मुख्य लक्ष्य UI विकास को गति देना है। यह प्राकृतिक भाषा संकेतों को सीधे उच्च गुणवत्ता वाले React और Tailwind CSS घटकों में परिवर्तित करके इसे प्राप्त करता है। यह UI परत पर ध्यान केंद्रित करता है और Vercel v0 के साथ बैक-एंड लॉजिक, डेटाबेस कनेक्शन या उपयोगकर्ता प्रमाणीकरण को नहीं संभालता है।

  • प्रौद्योगिकी और सुविधाएँ: V0 का उत्कृष्ट लाभ इसका गुणवत्ता कोड है, जिसका उपयोग सीधे उत्पादन वातावरण में किया जा सकता है। Vercel पारिस्थितिकी तंत्र के भाग के रूप में, यह Next.js ढांचे और Vercel के परिनियोजन और पूर्वावलोकन प्लेटफ़ॉर्म के साथ निर्बाध रूप से एकीकृत होता है, जिससे डेवलपर्स को एक सहज अंत-से-अंत अनुभव मिलता है।

  • मूल्य निर्धारण मॉडल (मई 2025 अपडेट): Vercel ने अपने मूल्य निर्धारण मॉडल में एक महत्वपूर्ण अपडेट किया है, फिक्स्ड संख्या में संदेशों से इनपुट और आउटपुट टोकन की संख्या के आधार पर क्रेडिट प्वाइंट सिस्टम में संक्रमण किया है, जिससे लागतें अधिक अनुमानित हो जाती हैं। मुफ्त उपयोगकर्ताओं को मासिक रूप से $5 मूल्य के क्रेडिट मिलते हैं, जबकि प्रो योजना उपयोगकर्ताओं ($20 प्रति उपयोगकर्ता प्रति माह) को $20 मिलते हैं, और टीम योजना उपयोगकर्ताओं ($30 प्रति उपयोगकर्ता प्रति माह) को प्रति व्यक्ति $30 मिलते हैं। लंबे प्रॉम्प्ट और अधिक जटिल आउटपुट अधिक टोकन का उपभोग करते हैं। एंटरप्राइज़ योजना कस्टम मूल्य निर्धारण, SAML सिंगल साइन-ऑन और मॉडल प्रशिक्षण के डिफ़ॉल्ट ऑप्ट-आउट जैसी उन्नत सुविधाएँ प्रदान करती है।

  • लक्षित दर्शक: इसके लक्षित उपयोगकर्ता मुख्य रूप से Next.js जैसे आधुनिक फ्रंट-एंड फ्रेमवर्क का उपयोग करने वाले डेवलपर और तकनीकी टीम हैं जिन्हें UI प्रोटोटाइप को जल्दी से डिज़ाइन करने और घटक बनाने की आवश्यकता है।

• Musho

  • रणनीतिक स्थिति: Musho खुद को Figma के अंदर चलने वाले AI डिज़ाइन सहायक के रूप में स्थापित करता है, जो एक “आइडिया स्प्रिंगबोर्ड” है जिसे डिज़ाइनरों को उनके प्रारंभिक डिज़ाइन कार्य का 80% जल्दी पूरा करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे वे रचनात्मक दिशा और विस्तार अनुकूलन पर अधिक ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। इसका मूल मूल्य डिज़ाइन के प्रारंभिक वैचारिककरण और प्रेरणा चरणों में निहित है।

  • प्रौद्योगिकी और सुविधाएँ: Figma प्लगइन के रूप में, Musho डिज़ाइनरों के परिचित वातावरण में सीधे काम करता है। यह टेक्स्ट प्रॉम्प्ट को विभिन्न उद्देश्यों के लिए डिज़ाइन ड्राफ्ट में बदल सकता है, जिसमें लैंडिंग पेज और सोशल मीडिया पोस्ट शामिल हैं। प्लेटफ़ॉर्म रंगों, फोंट और अन्य तत्वों को निर्दिष्ट करके ब्रांड स्थिरता बनाए रखने का समर्थन करता है, और AI-जनरेटेड छवियों की एक लाइब्रेरी प्रदान करता है।

  • बाज़ार मूल्यांकन: मौजूदा उपयोगकर्ता समीक्षाएं आम तौर पर सकारात्मक होती हैं, लेकिन संख्या सीमित है। अधिकांश टिप्पणियाँ मॉडलों को जल्दी से उत्पन्न करने और रचनात्मकता को प्रोत्साहित करने में इसकी भूमिका पर ध्यान केंद्रित करती हैं, इसे छोटे व्यवसायों और स्टार्टअप के लिए विशेष रूप से फायदेमंद माना जाता है। एक उपकरण के रूप में जो अभी भी विकसित हो रहा है, इसके कार्यात्मक विवरण और सर्वोत्तम प्रथाओं का पता लगाया जाना बाकी है।

  • मूल्य निर्धारण: Musho एक श्रेणीबद्ध सदस्यता मॉडल अपनाता है, जो प्रति माह पीढ़ियों और ब्रांडों की संख्या के आधार पर बुनियादी, पेशेवर और सुपर संस्करणों के बीच अंतर करता है।

एकीकृत डिज़ाइन और मूल्यांकन प्लेटफ़ॉर्म: Uizard और Galileo AI (Google द्वारा Stitch)

व्यक्तिगत चरणों पर ध्यान केंद्रित करने वाले उपकरणों के विपरीत, इन प्लेटफ़ॉर्म का उद्देश्य अवधारणा से इंटरैक्टिव प्रोटोटाइप तक शुरू से अंत तक एक अधिक व्यापक समाधान प्रदान करना है, और AI मूल्यांकन क्षमताओं को एक मूल क्षमता के रूप में एकीकृत करना शुरू कर दिया है।

• Uizard

  • रणनीतिक स्थिति: Uizard गैर-डिज़ाइन पेशेवरों को लक्षित करने वाले “”डिज़ाइन लोकतंत्रीकरण”” आंदोलन में एक नेता है

  • प्रौद्योगिकी और सुविधाएँ: इसकी प्रमुख विशेषता Autodesigner 2.0 है, जो सरल टेक्स्ट प्रॉम्प्ट से कई स्क्रीन वाले एप्लिकेशन मॉडल उत्पन्न कर सकती है। यह वायरफ्रेम स्कैनर (हाथ से खींचे गए रेखाचित्रों को डिजिटाइज़ करना) और स्क्रीनशॉट स्कैनर (एप्लिकेशन स्क्रीनशॉट को संपादन योग्य डिज़ाइन में बदलना) जैसी अनूठी सुविधाएँ भी प्रदान करताहै। इसकी एंटरप्राइज़ योजना बड़े संगठनों की ज़रूरतों को पूरा करने के लिए टीम प्रबंधन, भूमिका-आधारित अनुमतियाँ और ब्रांड स्थिरता नियंत्रण जोड़ती है।

  • कमज़ोरी विश्लेषण: Uizard की मुख्य सीमा पेशेवर डिज़ाइन उपकरणों (जैसे Figma) में पाई जाने वाली उन्नत नियंत्रण क्षमताओं की कमी है, जैसे ऑटो-लेआउट, महीन-बारीक मार्जिन नियंत्रण और प्रतिक्रियाशील डिज़ाइन उपकरण। यह उच्च-निष्ठा अंतिम उत्पादन डिज़ाइन की तुलना में प्रारंभिक अवधारणा सत्यापन और निम्न-निष्ठा प्रोटोटाइप के लिए अधिक उपयुक्त है।

• Galileo AI (अब Google द्वारा Stitch)

  • रणनीतिक महत्व: मई 2025 में Google द्वारा Galileo AI का अधिग्रहण वर्ष की एक घटना थी। यह कदम न केवल Google के लिए Galileo AI के तकनीकी मूल्य की मान्यता का प्रतिनिधित्व करता है।

  • अधिग्रहण-पूर्व स्थिति: Galileo AI की स्थिति अद्वितीय थी, जिसने खुद को “”विश्वसनीय AI एप्लिकेशन देने का सबसे तेज़ तरीका”” घोषित किया। इसका मूल विभेदन इसके मूल्यांकन नींव मॉडल (EFM) और एजेंटिक मूल्यांकन तकनीक से आया है, जो AI मॉडल में जल्दी त्रुटियों की खोज करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। यह स्वचालित आकलन, परीक्षण के माध्यम से तेजी से पुनरावृत्ति और मतिभ्रम, व्यक्तिगत जानकारी रिसाव और प्रॉम्प्ट इंजेक्शन जोखिमों के खिलाफ वास्तविक समय सुरक्षा प्रदान करता है। यह AI को अपनाने पर उद्यमों की शीर्ष-स्तरीय “”विश्वास और सुरक्षा”” आवश्यकताओं को सीधे संबोधित करता है।

  • अधिग्रहण के बाद (Stitch): अधिग्रहण के बाद, उत्पाद को Stitch के रूप में फिर से लॉन्च किया गया, जो वर्तमान में मुफ्त में पेश किया जाता है, और Google के नवीनतम Gemini-श्रृंखला मॉडल का उपयोग करता है। यह एकीकरण Google के शीर्ष-स्तरीय मॉडल के साथ उद्योग के अग्रणी मूल्यांकन ढांचे Galileo AI को जोड़ता है, जिससे एक शक्तिशाली नेता बनता है।

  • डेटा स्पष्टीकरण: यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि “”Galileo AI”” खोजने पर उसी नाम के एक स्वचालित ट्रेडिंग रोबोट के बारे में भी जानकारी मिलती है। इस रिपोर्ट का विश्लेषण इस अप्रासंगिक जानकारी को छोड़कर, पूरी तरह से UI जनरेशन और मूल्यांकन प्लेटफ़ॉर्म पर केंद्रित है जिसे Google ने अधिग्रहित किया है।

विकसित हो रहे वेबसाइट बिल्डर: Framer बनाम Webflow का गहराई से तुलना

Framer और Webflow वेबसाइट बिल्डर स्पेस में दो प्रमुख खिलाड़ी हैं जो सक्रिय रूप से AI क्षमताओं को एकीकृत कर रहे हैं। हालाँकि, उनकी मूल दर्शन, तकनीकी कार्यान्वयन और अनुप्रयोग परिदृश्यों में मौलिक अंतर हैं।

• मूल दर्शन: Webflow अधिक संरचित और डेवलपर-विचार वाला है, जिसके लिए उपयोगकर्ताओं को सटीक नियंत्रण और उच्च स्केलेबिलिटी प्राप्त करने के लिए वेब पेज के बॉक्स मॉडल और क्लास सिस्टम को समझने की आवश्यकता होती है। इसके विपरीत, Framer डिजाइनर अंतर्ज्ञान पर जोर देता है, Figma के समान एक मुफ्त कैनवास प्रदान करता है, और डिजाइन गति और उपयोग में आसानी को प्राथमिकता देता है।

• तकनीकी अंतर:

  • स्टाइलशीट Webflow की शक्तिशाली, पुन: प्रयोज्य क्लास सिस्टम इसकी मुख्य ताकत में से एक है, खासकर उन बड़ी वेबसाइटों के लिए जिन्हें उच्च स्थिरता की आवश्यकता होती है, जिससे रखरखाव दक्षता में काफी सुधार होता है। Framer व्यक्तिगत तत्वों पर सीधे शैलियाँ लागू करने के Figma पैटर्न का उपयोग करता है, जो छोटे परियोजनाओं में तेज़ है लेकिन स्केल करना और बनाए रखना मुश्किल है।
  • इंटरैक्शन और स्टेट्स: Webflow में, एक तत्व की हॉवर या सक्रिय स्थिति को सेट करना शैली पैनल में एक साधारण ड्रॉपडाउन मेनू के साथ किया जा सकता है। Framer में, इसके लिए आमतौर पर विभिन्न राज्यों के लिए अलग-अलग घटक बनाने की आवश्यकता होती है, जिससे परिचालन जटिलता बढ़ जाती है।

• CMS और ई-कॉमर्स: Webflow के पास एक बहुत ही परिपक्व और शक्तिशाली सामग्री प्रबंधन प्रणाली (CMS) है जो आसानी से जटिल वेबसाइटों को संभाल सकती है और इसमें अंतर्निहित ई-कॉमर्स कार्यक्षमता है। Framer की CMS सुविधा अपेक्षाकृत नई है, और प्लेटफ़ॉर्म स्वयं ई-कॉमर्स परिदृश्यों के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया है।

• AI क्षमताएं (2025 तक): दोनों AI को एकीकृत कर रहे हैं। Framer वर्तमान में सामग्री-सहायक सुविधाओं पर अधिक केंद्रित है, जैसे AI-चालित पाठ को फिर से लिखना और पृष्ठ अनुवाद। लेकिन AI के साथ क्षमताओं का उत्पादन GenUI उपकरण को हाइलाइट करता है।

• निष्कर्ष: उन परियोजनाओं के लिए जिनके लिए जटिल लेआउट, मजबूत CMS, स्केलेबिलिटी या ई-कॉमर्स कार्यक्षमता की आवश्यकता होती है, Webflow बेहतर विकल्प है। उन डिज़ाइनरों के लिए जो Figma का उपयोग करके दृश्यात्मक रूप से संचालित, सरल वेबसाइटों को जल्दी से प्रकाशित करना चाहते हैं, Framer रास्ता प्रदान करता है।

इन प्लेटफ़ॉर्म का विश्लेषण करने से एक स्पष्ट तस्वीर सामने आती है: बाज़ार दो दिशाओं में भिन्न हो रहा है। एक प्रकार “”घटक/विचारोत्तेजक उपकरण”” है, और दूसरा “”शुरू से अंत तक प्लेटफ़ॉर्म”” है। Vercel v0 और Musho पूर्व से संबंधित हैं, क्रमशः डेवलपर और डिज़ाइनर वर्कफ़्लो में “”त्वरक”” के रूप में काम कर रहे हैं, और इसका उद्देश्य पूर्ण एप्लिकेशन उत्पन्न करना नहीं है। Uizard, Framer और Webflow बाद वाले से संबंधित हैं, जो पूरी वेबसाइट बनाने के समाधान प्रदान करते हैं। Stitch (Galileo AI) और AppGen विजन उच्च लक्ष्यों का प्रतिनिधित्व करते हैं - विश्वसनीय, पूर्ण अनुप्रयोगों को उत्पन्न करना और उनका प्रबंधन करना। इसका मतलब है कि उद्यमों की भविष्य की पसंद “”या तो/या”” नहीं बल्कि एक “”प्रौद्योगिकी ढेर”” हो सकती है जिसमें कई उपकरण शामिल हैं। उदाहरण के लिए, विचार-मंथन के लिए Musho, घटकों को उत्पन्न करने के लिए Vercel v0 और मुख्य उत्पादों में AI कार्यों की सुरक्षा का मूल्यांकन और गारंटी देने के लिए Stitch का उपयोग करना।

Galileo AI का Google का अधिग्रहण इसकी “”पारिस्थितिकी तंत्र रणनीति”” से उपजा है। Google का मूल AI व्यवसाय अपने मॉडल (Gemini) और क्लाउड सेवाओं (GCP) को बेचना है। उद्यम ग्राहक इसका प्रमुख बाज़ार हैं, लेकिन AI जोखिमों (मतिभ्रम, डेटा रिसाव) के बारे में चिंताओं के कारण हिचकिचा रहे हैं। Galileo AI का अधिग्रहण करके और इसे बाज़ार में प्रदान करके, Google न केवल उद्यम की मूल पीड़ा बिंदुओं को हल करता है, बल्कि अपने मूल्यांकन ढांचे को अपने Gemini मॉडल के साथ गहराई से बांधकर डेवलपर्स को Google के पारिस्थितिकी तंत्र में एप्लिकेशन बनाने के लिए आकर्षित करके एक मजबूत प्रोत्साहन भी बनाता है। यह सिर्फ एक UI टूल के लिए प्रतिस्पर्धा के बारे में नहीं है। यह पूरे Google क्लाउड AI पारिस्थितिकी तंत्र को उद्यम-ग्रेड AI एप्लिकेशन विकास और तैनाती के लिए सबसे भरोसेमंद प्लेटफ़ॉर्म बनाने की एक रणनीतिक चाल है।

तुलनात्मक विश्लेषण और रणनीतिक स्थिति

यह खंड बाज़ार का एक स्पष्ट और सहज अवलोकन के साथ निर्णय लेने वालों को प्रदान करने के लिए पूर्वोक्त गहन विश्लेषण को संश्लेषित करता है, दृश्य ढाँचे और तुलना तालिकाओं का उपयोग करके प्रत्येक प्रमुख प्लेटफ़ॉर्म को रणनीतिक रूप से स्थान देता है।

2025 जेनरेटिव UI बाज़ार क्वाड्रंट

यह रिपोर्ट एक स्वामित्व बाज़ार चतुर्भुज आरेख का निर्माण करती है, जो दो प्रमुख आयामों के आधार पर प्रत्येक प्लेटफ़ॉर्म को स्थान देती है:

• X-अक्ष: निष्पादन और उद्यम तैयारी: यह अक्ष प्लेटफ़ॉर्म की स्थिरता, स्केलेबिलिटी, सुरक्षा, टीम प्रबंधन सुविधाओं और बड़े उद्यमों को सेवा देने में परिपक्वता को मापता है। उच्च स्कोर वालों में Webflow (अपनी बाज़ार परिपक्वता और मजबूत CMS के साथ) और Google द्वारा Stitch (अपने सुरक्षित और मूल्यांकन ढांचे के साथ) शामिल हैं।

• Y-अक्ष: विजन और नवाचार: यह अक्ष प्लेटफ़ॉर्म की तकनीकी नवीनता, AppGen जैसे भविष्य के रुझानों के साथ संरेखण और उत्पादन की सांस को मापता है।

इन दो आयामों के आधार पर, प्रत्येक प्लेटफ़ॉर्म को चार चतुर्भुजों में वर्गीकृत किया गया है:

• नेता: उच्च स्तर के पदों में नेता।

  • Google द्वारा Stitch: अपने मजबूत तकनीकी विजन (पीढ़ी और मूल्यांकन का संयोजन) और अपने पारिस्थितिकी तंत्र के मजबूत निष्पादन के साथ, Stitch ने प्रारंभिक रिलीज़ के बाद जल्दी से नेता की स्थिति पर कब्जा कर लिया। यह कुछ उद्यम प्रश्नों को संबोधित करता है, इसके आधार के साथ।

• चैलेंजर: उच्च निष्पादन बनाए रखने वाले पद

  • Webflow: एक परिपक्व वेबसाइट निर्माण प्लेटफ़ॉर्म के रूप में, Webflow में अत्यधिक मजबूत निष्पादन है, एक ऐसी प्रणाली के साथ जिसका बाज़ार और CMS सम्मान करता है। हालांकि, यह अपनी स्थिति में धीमा रहा है और अभी भी बिंदु पर है, और अब उच्च उम्मीदें हैं।

  • Uizard: सीमा के भीतर उच्च स्तर की स्थिति

• दूरदर्शी: नेता के रूप में, एक ईमानदार स्थिति के साथ।

  • Vercel v0: एक लक्ष्य और कुछ दर्द बिंदुओं पर नवाचार के साथ। यह अब समाधान प्रदान कर रहा है, लेकिन अब एक प्रतीक्षा स्टेशन है।

• आला खिलाड़ी: कुछ निष्पादन के साथ:

  • Framer: में से एक के रूप में, स्थिति एक उच्च स्तर पर होगी
  • Musho: यह स्थिति अब सहायक है।

तालिका: प्लेटफ़ॉर्म सुविधाएँ और क्षमता स्कोरकार्ड

निम्नलिखित तालिका का उद्देश्य प्लेटफ़ॉर्म क्षमताओं की एक दानेदार और जल्दी से सुलभ तुलना प्रदान करना है। स्कोरिंग 1-5 के पैमाने पर आधारित है (1=बहुत कमजोर, 5=बहुत मजबूत) और इसे संक्षिप्त औचित्य के साथ जोड़ा गया है।