आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) कोडिंग मॉडलों के क्षेत्र में एक बड़ा बदलाव आया है, गूगल की DeepMind AI रिसर्च यूनिट ने अपना नवीनतम नवाचार पेश किया है: Gemini 2.5 Pro “I/O” एडिशन। Gemini 2.5 Pro मल्टीमॉडल लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) का यह अपग्रेड किया गया संस्करण, जिसे शुरू में मार्च में लॉन्च किया गया था, DeepMind के CEO डेमिस हसाबीस द्वारा “सबसे अच्छा कोडिंग मॉडल जिसे हमने कभी बनाया है!” के रूप में सराहा गया है।
गूगल द्वारा जारी किए गए शुरुआती बेंचमार्क एक महत्वपूर्ण छलांग का सुझाव देते हैं, जो कंपनी को जेनरेटिव AI की दौड़ में सबसे आगे रखता है, विशेष रूप से कोडिंग क्षमताओं में। यह 2022 के अंत में ChatGPT के उदय के बाद से एक उल्लेखनीय उपलब्धि है।
“gemini-2.5-pro-preview-05-06” संस्करण पिछले 03-25 रिलीज को प्रतिस्थापित करता है और अब गूगल AI स्टूडियो के माध्यम से इंडी डेवलपर्स, Vertex AI क्लाउड प्लेटफॉर्म के माध्यम से उद्यमों और Gemini ऐप के माध्यम से व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध है। यह Gemini मोबाइल ऐप के भीतर Canvas जैसी सुविधाओं को भी शक्ति प्रदान करता है।
यह नया संस्करण Gemini 95 जैसे अनुप्रयोगों में फीचर डेवलपमेंट को बढ़ाता है, स्वचालित रूप से घटकों में दृश्य शैलियों को संरेखित करता है। यह YouTube वीडियो को व्यापक शिक्षण अनुप्रयोगों में बदलने और अत्यधिक शैलीबद्ध घटकों, जैसे कि उत्तरदायी वीडियो प्लेयर या एनिमेटेड डिक्टेशन UI, को न्यूनतम या बिना किसी मैन्युअल CSS संपादन के बनाने को भी सुव्यवस्थित करता है।
Gemini 2.5 Pro I/O एडिशन एक मालिकाना मॉडल है, जिसके लिए उद्यमों को अपनी वेब सेवाओं के माध्यम से पहुंच के लिए गूगल को भुगतान करने की आवश्यकता होती है। हालांकि, मूल्य निर्धारण और दर सीमाएं अपरिवर्तित हैं। वर्तमान Gemini 2.5 Pro उपयोगकर्ताओं को स्वचालित रूप से नए मॉडल में अपग्रेड किया जाएगा, जिसमें लागत $1.25/$10 प्रति दस लाख टोकन इन/आउट (200,000 टोकन की संदर्भ लंबाई के लिए) है, जबकि Claude 3.7 Sonnet की $3/$15 है।
गूगल का Gemini 2.5 Pro I/O एडिशन का अनावरण माउंटेन व्यू और ऑनलाइन में 20-21 मई को होने वाले अपने वार्षिक I/O (इनपुट/आउटपुट) डेवलपर सम्मेलन से पहले है। इस रिलीज को समुदाय की प्रतिक्रिया के प्रत्यक्ष जवाब के रूप में तैयार किया गया है, जिसमें वास्तविक दुनिया में कोड जनरेशन और इंटरफ़ेस डिजाइन में Gemini की व्यावहारिक उपयोगिता पर जोर दिया गया है।
Gemini API और गूगल AI स्टूडियो के वरिष्ठ उत्पाद प्रबंधक लोगान किलपैट्रिक ने एक डेवलपर ब्लॉग पोस्ट में पुष्टि की कि अपडेट में फ़ंक्शन कॉलिंग के संबंध में प्रमुख डेवलपर प्रतिक्रिया शामिल है, जिससे त्रुटि कम करने और ट्रिगर विश्वसनीयता में सुधार होता है।
वेब ऐप जनरेशन के लिए मानव रेटर्स Gemini 2.5 Pro को पसंद करते हैं
Gemini 2.5 Pro Preview (05-06) ने WebDev Arena लीडरबोर्ड पर शीर्ष स्थान हासिल किया है, जो एक तृतीय-पक्ष मीट्रिक है जो देखने में आकर्षक और कार्यात्मक वेब एप्लिकेशन उत्पन्न करने के लिए मानव वरीयता के आधार पर मॉडलों को रैंक करता है। इसने एंथ्रोपिक के Claude 3.7 Sonnet को पछाड़ दिया।
नए संस्करण ने लीडरबोर्ड पर 1499.95 का स्कोर हासिल किया, जो Sonnet 3.7 के 1377.10 के स्कोर को पार कर गया। पिछले Gemini 2.5 Pro (03-25) मॉडल ने 1278.96 के स्कोर के साथ तीसरा स्थान हासिल किया, जो I/O एडिशन के साथ 221 अंकों की महत्वपूर्ण वृद्धि को उजागर करता है।
X पर AI पावर यूजर “लिसान अल गैब” के अनुसार, OpenAI का GPT-4o (“o3”) भी Sonnet 3.7 से बेहतर प्रदर्शन नहीं कर सका, जो Gemini की प्रगति के महत्व को दर्शाता है।
Gemini के प्रदर्शन लाभों को इसके आउटपुट में बेहतर विश्वसनीयता, सौंदर्यशास्त्र और उपयोगिता के लिए जिम्मेदार ठहराया गया है।
सकारात्मक समीक्षाएं उमड़ रही हैं
डेवलपर्स और प्लेटफॉर्म लीडर्स ने मॉडल की बेहतर विश्वसनीयता और उत्पादन वातावरण में प्रयोज्यता की प्रशंसा की है।
Cognition के Silas Alberti ने उल्लेख किया कि Gemini 2.5 Pro ने एक बैकएंड रूटिंग सिस्टम के जटिल रिफैक्टरिंग को सफलतापूर्वक पूरा किया, जिसमें एक वरिष्ठ डेवलपर के समान निर्णय लेने की क्षमता का प्रदर्शन किया गया।
AI कोडिंग टूल Cursor के CEO माइकल ट्रूएल ने आंतरिक परीक्षण के दौरान टूल कॉल विफलताओं में उल्लेखनीय कमी की सूचना दी, जिससे पहले पहचानी गई समस्या का समाधान हुआ। उनका अनुमान है कि उपयोगकर्ताओं को नवीनतम संस्करण व्यावहारिक सेटिंग्स में काफी अधिक प्रभावी लगेगा। Cursor ने पहले ही Gemini 2.5 Pro को अपने कोड एजेंट में एकीकृत कर लिया है, जिससे यह प्रदर्शित होता है कि कैसे डेवलपर्स मॉडल को अधिक बुद्धिमान डेवलपर वर्कफ़्लो में एक प्रमुख घटक के रूप में उपयोग कर रहे हैं।
Replit के अध्यक्ष मिशेल कैटास्टा ने Gemini 2.5 Pro को क्षमता के साथ लेटेंसी को संतुलित करने के लिए सबसे अच्छा फ्रंटियर मॉडल बताया। उनकी टिप्पणियों से पता चलता है कि Replit अपने टूल में मॉडल को एकीकृत करने पर विचार कर रहा है, खासकर उन कार्यों के लिए जिनके लिए उच्च जवाबदेही और विश्वसनीयता की आवश्यकता होती है।
इसी तरह, AI शिक्षक और BlueShell प्राइवेट AI चैटबॉट के संस्थापक पॉल कूपर्ट ने X पर टिप्पणी की कि “इसकी कोड और UI जनरेशन क्षमताएं प्रभावशाली हैं।”
AI कला उपकरण EverArt के CEO पिएत्रो शिरानो ने X पर उल्लेख किया कि नया Gemini 2.5 Pro I/O एडिशन एक ही प्रॉम्प्ट से “1 गोरिल्ला बनाम 100 पुरुषों” मेम का एक इंटरैक्टिव सिमुलेशन उत्पन्न करने में सक्षम था।
X उपयोगकर्ता “रमेशआर” (@rezmeram) ने कथित तौर पर एक मिनट से भी कम समय में बनाई गई वर्किंग साउंड इफेक्ट के साथ एक और इंटरैक्टिव टेट्रिस-शैली पहेली गेम का प्रदर्शन किया, जिसमें कहा गया कि “कैजुअल गेम उद्योग मर चुका है!!”
ये समर्थन DeepMind के व्यावहारिक सुधारों के दावों को विश्वसनीयता प्रदान करते हैं और डेवलपर प्लेटफॉर्म में व्यापक रूप से अपनाने को बढ़ावा दे सकते हैं।
एकल टेक्स्ट प्रॉम्प्ट से पूर्ण ऐप्स बनाना
Gemini 2.5 Pro I/O एडिशन की एक असाधारण विशेषता एकल टेक्स्ट प्रॉम्प्ट से पूर्ण, इंटरैक्टिव वेब एप्लिकेशन या सिमुलेशन बनाने की इसकी क्षमता है। यह क्षमता प्रोटोटाइप और विकास प्रक्रिया को सरल बनाने के DeepMind के व्यापक दृष्टिकोण के साथ संरेखित है। यह सॉफ़्टवेयर निर्माण के लोकतंत्रीकरण में एक महत्वपूर्ण छलांग का प्रतिनिधित्व करता है, जो संभावित रूप से सीमित कोडिंग अनुभव वाले व्यक्तियों को अपने विचारों को जीवन में लाने के लिए सशक्त बनाता है।
इस सुविधा के निहितार्थ दूरगामी हैं, जो विभिन्न उद्योगों और अनुप्रयोगों में फैले हुए हैं। उदाहरण के लिए, शिक्षक इंटरैक्टिव लर्निंग मॉड्यूल बनाने के लिए इसका लाभ उठा सकते हैं, जबकि डिजाइनर व्यापक कोड लिखे बिना उपयोगकर्ता इंटरफेस का त्वरित प्रोटोटाइप कर सकते हैं। नवाचार में तेजी लाने और विकास लागत को कम करने की क्षमता पर्याप्त है।
प्रदर्शन उपयोग में आसानी दिखाते हैं
Gemini ऐप के भीतर प्रदर्शन यह दर्शाते हैं कि कैसे उपयोगकर्ता दृश्य पैटर्न या विषयगत प्रॉम्प्ट को कार्यात्मक कोड में बदल सकते हैं, जिससे डिजाइन-उन्मुख डेवलपर्स और उपन्यास विचारों के साथ प्रयोग करने वाली टीमों के लिए प्रवेश की बाधा कम हो जाती है। अमूर्त अवधारणाओं को ठोस कोड में व्याख्या और अनुवाद करने की सिस्टम की क्षमता इसकी उन्नत मल्टीमॉडल क्षमताओं का प्रमाण है।
उदाहरण के लिए, एक ऐसे परिदृश्य पर विचार करें जहां एक उपयोगकर्ता एक उपयोगकर्ता इंटरफेस का हाथ से खींचा गया स्केच प्रदान करता है। Gemini 2.5 Pro I/O एडिशन स्केच का विश्लेषण कर सकता है, प्रमुख तत्वों (बटन, टेक्स्ट फ़ील्ड, आदि) की पहचान कर सकता है और एक कार्यशील प्रोटोटाइप बनाने के लिए संबंधित कोड उत्पन्न कर सकता है। यह मैन्युअल कोडिंग की आवश्यकता को समाप्त करता है, जिससे डिजाइनर उपयोगकर्ता अनुभव और सौंदर्यशास्त्र पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।
सहज विकास पर जोर
जबकि Gemini 2.5 Pro की आंतरिक वास्तुकला और अंडर-द-हुड संशोधनों का खुलासा नहीं किया गया है, प्राथमिक ध्यान तेज, अधिक सहज विकास अनुभवों को सुविधाजनक बनाने पर है। कोडिंग प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करने पर जोर दिया गया है, जिससे यह सभी कौशल स्तरों के डेवलपर्स के लिए अधिक सुलभ और कुशल हो सके।
उपयोगकर्ता-मित्रता के प्रति यह प्रतिबद्धता मॉडल की जटिल कार्यों को न्यूनतम इनपुट के साथ संभालने की क्षमता में परिलक्षित होती है। कोडिंग के कई थकाऊ और दोहराव वाले पहलुओं को स्वचालित करके, Gemini 2.5 Pro I/O एडिशन डेवलपर्स को उच्च-स्तरीय समस्या-समाधान और रचनात्मक कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए सशक्त बनाता है।
वास्तविक दुनिया की कोडिंग चुनौतियों के लिए व्यावहारिक उपकरण
कोड जनरेशन और मल्टीमॉडल इनपुट में अपनी ताकत का लाभ उठाकर, Gemini 2.5 Pro को न केवल एक शोध जिज्ञासा के रूप में बल्कि वास्तविक दुनिया की कोडिंग चुनौतियों से निपटने के लिए एक व्यावहारिक उपकरण के रूप में तैनात किया गया है। यह सैद्धांतिक क्षमताओं से मूर्त अनुप्रयोगों में बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है, जो डेवलपर्स को अपने वर्कफ़्लो को तेज करने और अपनी उत्पादकता बढ़ाने के लिए एक शक्तिशाली संसाधन प्रदान करता है।
प्राकृतिक भाषा के संकेतों को समझने और उनका जवाब देने की मॉडल की क्षमता, उच्च-गुणवत्ता वाला कोड उत्पन्न करने की क्षमता के साथ मिलकर, इसे कोडिंग कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए एक अमूल्य संपत्ति बनाती है। वेब एप्लिकेशन बनाने से लेकर इंटरैक्टिव सिमुलेशन बनाने तक, Gemini 2.5 Pro I/O एडिशन सॉफ्टवेयर विकसित करने के तरीके को बदलने के लिए तैयार है।
AI-असिस्टेड कोडिंग का भविष्य
Gemini 2.5 Pro I/O एडिशन का उदय AI-असिस्टेड कोडिंग में एक नए युग का संकेत देता है, जहां डेवलपर अपने वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित करने, नवाचार में तेजी लाने और अधिक परिष्कृत और आकर्षक एप्लिकेशन बनाने के लिए AI की शक्ति का लाभ उठा सकते हैं। जैसे-जैसे AI मॉडल विकसित होते रहते हैं, हम सॉफ्टवेयर विकास प्रक्रिया में AI के और भी अधिक एकीकरण को देखने की उम्मीद कर सकते हैं, जिससे मानव और मशीन रचनात्मकता के बीच की रेखाएं और धुंधली हो जाएंगी।
सॉफ्टवेयर उद्योग के लिए निहितार्थ गहरे हैं। AI-असिस्टेड कोडिंग टूल में सॉफ्टवेयर विकास को लोकतांत्रिक बनाने की क्षमता है, जिससे यह सीमित कोडिंग अनुभव वाले व्यक्तियों के लिए अधिक सुलभ हो सके। वे अनुभवी डेवलपर्स को अधिक उत्पादक बनने के लिए भी सशक्त बना सकते हैं, जिससे वे उच्च-स्तरीय कार्यों पर ध्यान केंद्रित कर सकें और अधिक नवीन समाधान बना सकें।
Gemini 2.5 Pro I/O एडिशन इस यात्रा में एक महत्वपूर्ण कदम है, जो AI-असिस्टेड कोडिंग के भविष्य और सॉफ्टवेयर उद्योग में AI की परिवर्तनकारी क्षमता की एक झलक पेश करता है। यह एक ऐसा उपकरण है जो डेवलपर्स को सशक्त बनाने, नवाचार में तेजी लाने और आने वाले वर्षों के लिए सॉफ्टवेयर विकास के भविष्य को आकार देने का वादा करता है।
प्रमुख सुधार और कार्यक्षमताओं
Gemini 2.5 Pro I/O एडिशन की क्षमताओं को और स्पष्ट करने के लिए, आइए इसके कुछ प्रमुख सुधारों और कार्यक्षमताओं पर गौर करें:
- बेहतर कोड जनरेशन: मॉडल उत्पन्न कोड की गुणवत्ता और सटीकता में एक महत्वपूर्ण सुधार प्रदर्शित करता है, जिससे मैन्युअल डिबगिंग और शोधन की आवश्यकता कम हो जाती है।
- बेहतर मल्टीमॉडल समझ: Gemini 2.5 Pro I/O एडिशन मल्टीमॉडल इनपुट की गहरी समझ का प्रदर्शन करता है, जिससे यह कोड जनरेशन प्रक्रिया में दृश्य और पाठ्य जानकारी को सहजता से एकीकृत कर सकता है।
- सुव्यवस्थित वर्कफ़्लो एकीकरण: मॉडल को मौजूदा विकास वर्कफ़्लो में सहजता से एकीकृत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे डेवलपर्स के लिए इसे अपनी मौजूदा टूलचेन में शामिल करना आसान हो जाता है।
- कम टूल कॉल विफलताएं: मॉडल टूल कॉल विफलताओं में एक महत्वपूर्ण कमी प्रदर्शित करता है, जिससे इसकी विश्वसनीयता बढ़ती है और यह उत्पादन वातावरण के लिए अधिक उपयुक्त हो जाता है।
- तेज़ प्रोटोटाइपिंग: एकल टेक्स्ट प्रॉम्प्ट से पूर्ण, इंटरैक्टिव वेब एप्लिकेशन उत्पन्न करने की क्षमता प्रोटोटाइपिंग प्रक्रिया को महत्वपूर्ण रूप से तेज करती है, जिससे डेवलपर्स को अपने विचारों पर जल्दी से दोहराने की अनुमति मिलती है।
- बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव: मॉडल को अधिक सहज और उपयोगकर्ता के अनुकूल एप्लिकेशन बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे समग्र उपयोगकर्ता अनुभव में सुधार होता है।
- अधिक सुलभता: डिजाइन-उन्मुख डेवलपर्स और उपन्यास विचारों के साथ प्रयोग करने वाली टीमों के लिए प्रवेश की बाधा को कम करके, Gemini 2.5 Pro I/O एडिशन सॉफ्टवेयर विकास के लिए अधिक सुलभता को बढ़ावा देता है।
ये सुधार और कार्यक्षमताएं सामूहिक रूप से अधिक कुशल, सहज और सुलभ सॉफ़्टवेयर विकास अनुभव में योगदान करती हैं, जिससे Gemini 2.5 Pro I/O एडिशन सभी कौशल स्तरों के डेवलपर्स के लिए एक मूल्यवान उपकरण बन जाता है।
प्रतिस्पर्धी परिदृश्य
जबकि Gemini 2.5 Pro I/O एडिशन AI कोडिंग स्पेस में एक नेता के रूप में उभरा है, प्रतिस्पर्धी परिदृश्य और प्रभुत्व के लिए प्रतिस्पर्धा करने वाले अन्य खिलाड़ियों पर विचार करना महत्वपूर्ण है। एंथ्रोपिक का Claude 3.7 Sonnet, OpenAI का GPT-4o और अन्य मॉडल आगे बढ़ते रहते हैं और अनूठी क्षमताएं प्रदान करते हैं।
इन AI मॉडलों के बीच प्रतिस्पर्धा तेजी से नवाचार को बढ़ावा दे रही है और AI-असिस्टेड कोडिंग में क्या संभव है इसकी सीमाओं को आगे बढ़ा रही है। प्रत्येक मॉडल की अपनी ताकत और कमजोरियां हैं, और डेवलपर्स को अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं और आवश्यकताओं के लिए सबसे उपयुक्त मॉडल चुनने के लिए अपने विकल्पों का सावधानीपूर्वक मूल्यांकन करना चाहिए।
चल रही प्रतिस्पर्धा निस्संदेह भविष्य में और भी अधिक उन्नत और शक्तिशाली AI कोडिंग टूल को जन्म देगी, जिससे सॉफ्टवेयर विकास परिदृश्य और बदल जाएगा। डेवलपर्स के लिए यह एक रोमांचक समय है, क्योंकि उनके पास AI टूल की एक तेजी से बढ़ती सरणी तक पहुंच है जो उन्हें अधिक उत्पादक, रचनात्मक और नवीन बनने में मदद कर सकती है।
संभावित सीमाएं और चुनौतियां
अपनी कई खूबियों के बावजूद, Gemini 2.5 Pro I/O एडिशन, किसी भी AI मॉडल की तरह, संभावित सीमाएं और चुनौतियां हैं। इनमें शामिल हैं:
- पूर्वाग्रह और निष्पक्षता: AI मॉडल उन डेटा में मौजूद पूर्वाग्रहों को कायम रख सकते हैं और बढ़ा सकते हैं जिन पर उन्हें प्रशिक्षित किया जाता है। यह सुनिश्चित करने के लिए इन पूर्वाग्रहों को दूर करना महत्वपूर्ण है कि मॉडल निष्पक्ष और न्यायसंगत परिणाम उत्पन्न करे।
- सुरक्षा कमजोरियां: AI मॉडल सुरक्षा कमजोरियों के प्रति संवेदनशील हो सकते हैं, जैसे कि प्रतिकूल हमले। मॉडल को इन खतरों से बचाने के लिए मजबूत सुरक्षा उपायों को लागू करना महत्वपूर्ण है।
- नैतिक विचार: कोडिंग में AI के उपयोग से नैतिक विचार उत्पन्न होते हैं, जैसे कि नौकरी विस्थापन की संभावना और पारदर्शिता और जवाबदेही की आवश्यकता।
- अति-निर्भरता: डेवलपर्स को AI मॉडल पर अति-निर्भरता से बचना चाहिए और अपनी आलोचनात्मक सोच और समस्या-समाधान कौशल को बनाए रखना चाहिए।
- सटीकता और विश्वसनीयता: जबकि Gemini 2.5 Pro I/O एडिशन ने सटीकता और विश्वसनीयता में महत्वपूर्ण सुधार दिखाया है, फिर भी उत्पन्न कोड की सावधानीपूर्वक समीक्षा और मान्य करना महत्वपूर्ण है।
- व्याख्या: यह समझना कि AI मॉडल अपने निर्णयों पर कैसे पहुंचते हैं, चुनौतीपूर्ण हो सकता है। विश्वास बनाने और जवाबदेही सुनिश्चित करने के लिए AI मॉडल की व्याख्या में सुधार करना महत्वपूर्ण है।
इन सीमाओं और चुनौतियों का समाधान AI-असिस्टेड कोडिंग की पूरी क्षमता को साकार करने और यह सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक है कि इसका उपयोग जिम्मेदारी से और नैतिक रूप से किया जाए। डेवलपर्स, शोधकर्ताओं और नीति निर्माताओं को इन जोखिमों को कम करने और सॉफ्टवेयर विकास में AI के लाभों को अधिकतम करने के लिए मिलकर काम करना चाहिए।