आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में नवाचार की निरंतर गति धीमी होने के कोई संकेत नहीं दिखा रही है, और Google ने इस उच्च-दांव वाली तकनीकी दौड़ में अपना नवीनतम दांव खेला है। कंपनी ने हाल ही में Gemini 2.5 से पर्दा उठाया है, जो उसके AI मॉडल की एक नई पीढ़ी है जिसे परिष्कृत संज्ञानात्मक कार्यों से निपटने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें जटिल तर्क और जटिल कोडिंग चुनौतियाँ शामिल हैं। यह अनावरण सिर्फ एक और वृद्धिशील अपडेट नहीं है; यह एक महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करता है, जो Google को AI विकास में मजबूती से सबसे आगे रखता है और स्थापित प्रतिद्वंद्वियों को सीधे चुनौती देता है। इस लॉन्च का केंद्र Gemini 2.5 Pro Experimental संस्करण है, जिसने प्रभावशाली LMArena लीडरबोर्ड पर प्रतिष्ठित शीर्ष स्थान हासिल करके पहले ही धूम मचा दी है, जो बड़े भाषा मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए व्यापक रूप से सम्मानित बेंचमार्क है।
नए बेंचमार्क स्थापित करना: प्रदर्शन और तर्क क्षमता
Gemini 2.5 Pro Experimental का तत्काल प्रभाव इसके बेंचमार्क प्रदर्शन में स्पष्ट है। LMArena लीडरबोर्ड पर पोल पोजीशन हासिल करना एक उल्लेखनीय उपलब्धि है, जो अन्य प्रमुख मॉडलों के साथ आमने-सामने की तुलना में इसकी बेहतर क्षमताओं का संकेत देता है। लेकिन इसका प्रभुत्व इस एकल रैंकिंग से परे है। Google रिपोर्ट करता है कि यह उन्नत मॉडल कई महत्वपूर्ण डोमेन में भी सबसे आगे है, जिसमें सामान्य कोडिंग, गणित और विज्ञान बेंचमार्क शामिल हैं। ये क्षेत्र एक AI की जटिल प्रणालियों को समझने, अमूर्त अवधारणाओं में हेरफेर करने और सटीक, कार्यात्मक आउटपुट उत्पन्न करने की क्षमता के लिए महत्वपूर्ण परीक्षण आधार हैं। यहां उत्कृष्टता प्राप्त करना विश्लेषणात्मक गहराई और समस्या-समाधान कौशल के स्तर का सुझाव देता है जो वर्तमान AI क्षमताओं की सीमाओं को आगे बढ़ाता है।
Google के अपने प्रौद्योगिकीविदों के अनुसार, जो वास्तव में Gemini 2.5 को अलग करता है, वह है ‘सोचने वाले मॉडल’ के रूप में इसकी मौलिक वास्तुकला। Google DeepMind के मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी, Koray Kavukcuoglu ने इस अवधारणा पर विस्तार से बताया: ‘Gemini 2.5 मॉडल सोचने वाले मॉडल हैं, जो प्रतिक्रिया देने से पहले अपने विचारों के माध्यम से तर्क करने में सक्षम हैं, जिसके परिणामस्वरूप प्रदर्शन में वृद्धि और सटीकता में सुधार होता है।’ यह विवरण उन मॉडलों से विचलन का तात्पर्य है जो मुख्य रूप से पैटर्न पहचान या प्रत्यक्ष पुनर्प्राप्ति पर निर्भर हो सकते हैं। इसके बजाय, Gemini 2.5 को अपनी प्रतिक्रिया तैयार करने से पहले, संरचित विचार के समान, अधिक विचार-विमर्श वाली आंतरिक प्रक्रिया में संलग्न होने का सुझाव दिया गया है। यह आंतरिक तर्क कदम इसे सरल वर्गीकरण या भविष्यवाणी कार्यों से आगे बढ़ने की अनुमति देता है। Google इस बात पर जोर देता है कि मॉडल जानकारी का गहराई से विश्लेषण कर सकता है, तार्किक निष्कर्ष निकाल सकता है, और महत्वपूर्ण रूप से, अपने आउटपुट में संदर्भ और बारीकियों को शामिल कर सकता है। किसी समस्या के विभिन्न पहलुओं का मूल्यांकन करने और सूक्ष्म निहितार्थों को समझने की यह क्षमता वास्तविक दुनिया की जटिलताओं से निपटने के लिए महत्वपूर्ण है जो सरल उत्तरों को धता बताती हैं।
इस ‘सोचने’ वाले दृष्टिकोण के व्यावहारिक निहितार्थ तुलनात्मक प्रदर्शन मेट्रिक्स में सामने आते हैं। Google का दावा है कि Gemini 2.5 विभिन्न मांग वाले बेंचमार्क पर OpenAI के o3 mini और GPT-4.5, DeepSeek-R1, Grok 3, और Anthropic के Claude 3.7 Sonnet जैसे प्रमुख प्रतिस्पर्धियों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है। कई परीक्षण सुइट्स में यह व्यापक श्रेष्ठता इस नवीनतम पुनरावृत्ति में लागू किए गए वास्तुशिल्प और प्रशिक्षण संवर्द्धन के महत्व को रेखांकित करती है।
शायद इसके उन्नत तर्क के सबसे दिलचस्प प्रदर्शनों में से एक Humanity’s Last Exam नामक एक अद्वितीय बेंचमार्क पर इसका प्रदर्शन है। सैकड़ों विषय विशेषज्ञों द्वारा सावधानीपूर्वक क्यूरेट किया गया यह डेटासेट, विशेष रूप से मानव और कृत्रिम ज्ञान और तर्क दोनों की सीमाओं की जांच करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह ऐसी चुनौतियाँ प्रस्तुत करता है जिनके लिए गहरी समझ, आलोचनात्मक सोच और विविध क्षेत्रों में जानकारी को संश्लेषित करने की क्षमता की आवश्यकता होती है। इस चुनौतीपूर्ण परीक्षा में, Gemini 2.5 ने बाहरी उपकरण उपयोग के बिना काम करने वाले मॉडलों के बीच 18.8% का स्कोर प्राप्त किया, एक परिणाम जिसे Google अत्याधुनिक बताता है। जबकि प्रतिशत पूर्ण रूप से मामूली लग सकता है, इसका महत्व बेंचमार्क की कठिनाई में निहित है, जो अपने साथियों की तुलना में जटिल, बिना सहायता प्राप्त तर्क के लिए मॉडल की उन्नत क्षमता को उजागर करता है।
हुड के नीचे: उन्नत वास्तुकला और प्रशिक्षण
Gemini 2.5 द्वारा सन्निहित प्रदर्शन में छलांग आकस्मिक नहीं है; यह Google DeepMind के भीतर निरंतर अनुसंधान और विकास प्रयासों की परिणति है। कंपनी स्पष्ट रूप से इस उन्नति को AI सिस्टम को अधिक बुद्धिमान और परिष्कृत तर्क में सक्षम बनाने के उद्देश्य से दीर्घकालिक अन्वेषणों से जोड़ती है। Google ने अपनी घोषणा में कहा, ‘लंबे समय से, हमने सुदृढीकरण सीखने और चेन-ऑफ-थॉट प्रॉम्प्टिंग जैसी तकनीकों के माध्यम से AI को स्मार्ट और तर्क करने में अधिक सक्षम बनाने के तरीकों का पता लगाया है।’ ये तकनीकें, मूल्यवान होते हुए भी, नवीनतम मॉडल में महसूस किए गए अधिक एकीकृत दृष्टिकोण की ओर बढ़ते कदम प्रतीत होती हैं।
Google Gemini 2.5 के अभूतपूर्व प्रदर्शन का श्रेय एक शक्तिशाली संयोजन को देता है: एक ‘काफी उन्नत आधार मॉडल’ जिसे ‘बेहतर पोस्ट-ट्रेनिंग’ तकनीकों के साथ जोड़ा गया है। जबकि इन संवर्द्धनों का विशिष्ट विवरण मालिकाना बना हुआ है, निहितार्थ स्पष्ट है। मॉडल की मूलभूत वास्तुकला में ही पर्याप्त सुधार हुए हैं, जिसमें संभवतः पैमाने, दक्षता या उपन्यास संरचनात्मक डिजाइन शामिल हैं। प्रारंभिक बड़े पैमाने पर प्रशिक्षण के बाद होने वाली शोधन प्रक्रिया भी उतनी ही महत्वपूर्ण है। इस पोस्ट-ट्रेनिंग चरण में अक्सर विशिष्ट कार्यों पर मॉडल को ठीक करना, इसे वांछित व्यवहारों (जैसे सहायकता और सुरक्षा) के साथ संरेखित करना, और संभावित रूप से मानव प्रतिक्रिया (RLHF) से सुदृढीकरण सीखने जैसी तकनीकों को शामिल करना, या शायद, Kavukcuoglu द्वारा संकेतित उन्नत तर्क तंत्र शामिल होते हैं। यह दोहरा फोकस - कोर इंजन और बाद के अंशांकन दोनों में सुधार - Gemini 2.5 को वह हासिल करने की अनुमति देता है जिसे Google ‘प्रदर्शन का एक नया स्तर’ बताता है। इन ‘सोचने की क्षमताओं’ का एकीकरण एक बार की सुविधा के रूप में अभिप्रेत नहीं है, बल्कि Google के AI पोर्टफोलियो में भविष्य के विकास के लिए एक मुख्य दिशा है। कंपनी ने स्पष्ट रूप से अपना इरादा बताया: ‘आगे बढ़ते हुए, हम इन सोचने की क्षमताओं को सीधे अपने सभी मॉडलों में बना रहे हैं, ताकि वे अधिक जटिल समस्याओं को संभाल सकें और और भी अधिक सक्षम, संदर्भ-जागरूक एजेंटों का समर्थन कर सकें।’
विस्तारित संदर्भ और मल्टीमॉडल समझ
शुद्ध तर्क से परे, आधुनिक AI का एक और महत्वपूर्ण आयाम बड़ी मात्रा में जानकारी को संसाधित करने और समझने की क्षमता है, जिसे अक्सर विविध प्रारूपों में प्रस्तुत किया जाता है। Gemini 2.5 इस क्षेत्र में महत्वपूर्ण प्रगति करता है, विशेष रूप से इसके कॉन्टेक्स्ट विंडो के संबंध में - जानकारी की वह मात्रा जिसे मॉडल प्रतिक्रिया उत्पन्न करते समय एक साथ विचार कर सकता है। नव जारी Gemini 2.5 Pro एक प्रभावशाली 1 मिलियन टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो के साथ आता है। इसे परिप्रेक्ष्य में रखने के लिए, एक मिलियन टोकन सैकड़ों हजारों शब्दों का प्रतिनिधित्व कर सकते हैं, जो कई लंबे उपन्यासों या व्यापक तकनीकी दस्तावेज़ीकरण के बराबर है। यह विशाल विंडो मॉडल को बहुत लंबी बातचीत पर सुसंगतता बनाए रखने, संपूर्ण कोडबेस का विश्लेषण करने, या पहले के विवरणों का ट्रैक खोए बिना बड़े दस्तावेज़ों को समझने की अनुमति देती है।
Google यहीं नहीं रुक रहा है; भविष्य में रिलीज के लिए एक और भी बड़ा 2 मिलियन टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो निर्धारित है, जो गहरे प्रासंगिक समझ के लिए मॉडल की क्षमता का और विस्तार करेगा। महत्वपूर्ण रूप से, Google का दावा है कि यह विस्तारित कॉन्टेक्स्ट विंडो प्रदर्शन में गिरावट की कीमत पर नहीं आती है। इसके बजाय, वे ‘मजबूत प्रदर्शन का दावा करते हैं जो पिछली पीढ़ियों की तुलना में बेहतर होता है,’ यह सुझाव देते हुए कि मॉडल अभिभूत हुए या ध्यान खोए बिना विस्तारित संदर्भ का प्रभावी ढंग से उपयोग करता है।
व्यापक संदर्भ को संभालने की यह क्षमता मल्टीमॉडल क्षमताओं के साथ शक्तिशाली रूप से संयुक्त है। Gemini 2.5 केवल टेक्स्ट तक ही सीमित नहीं है; इसे टेक्स्ट, ऑडियो, इमेज, वीडियो और यहां तक कि संपूर्ण कोड रिपॉजिटरी के रूप में प्रस्तुत जानकारी को समझने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह बहुमुखी प्रतिभा समृद्ध इंटरैक्शन और अधिक जटिल कार्यों की अनुमति देती है। कल्पना करें कि मॉडल को एक वीडियो ट्यूटोरियल, एक तकनीकी आरेख और एक कोड स्निपेट खिलाना, और इसे दस्तावेज़ीकरण उत्पन्न करने या तीनों इनपुट के आधार पर संभावित मुद्दों की पहचान करने के लिए कहना। विभिन्न डेटा प्रकारों में यह एकीकृत समझ वास्तव में बुद्धिमान अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए महत्वपूर्ण है जो दुनिया के साथ अधिक मानवीय तरीके से बातचीत कर सकते हैं। ‘पूर्ण कोड रिपॉजिटरी’ को संसाधित करने की क्षमता सॉफ्टवेयर विकास अनुप्रयोगों के लिए विशेष रूप से उल्लेखनीय है, जो बड़े पैमाने पर रीफैक्टरिंग, जटिल परियोजनाओं में बग का पता लगाने, या सॉफ़्टवेयर सिस्टम के भीतर जटिल निर्भरताओं को समझने जैसे कार्यों को सक्षम करती है।
डेवलपर फोकस और एप्लिकेशन क्षमता
Google सक्रिय रूप से डेवलपर्स और उद्यमों को Gemini 2.5 Pro की क्षमताओं का पता लगाने के लिए प्रोत्साहित कर रहा है, इसे Google AI Studio के माध्यम से तुरंत सुलभ बना रहा है। Vertex AI, Google के प्रबंधित AI प्लेटफ़ॉर्म के माध्यम से उद्यम ग्राहकों के लिए उपलब्धता जल्द ही अपेक्षित है। यह रोलआउट रणनीति मॉडल को उन बिल्डरों के हाथों में लाने को प्राथमिकता देती है जो उपन्यास एप्लिकेशन और वर्कफ़्लो बनाना शुरू कर सकते हैं।
कंपनी विशेष रूप से कुछ प्रकार के विकास कार्यों के लिए मॉडल की योग्यता पर प्रकाश डालती है। Google ने नोट किया, ‘2.5 Pro दृष्टिगत रूप से आकर्षक वेब ऐप और एजेंटिक कोड एप्लिकेशन बनाने के साथ-साथ कोड परिवर्तन और संपादन में उत्कृष्टता प्राप्त करता है।’ ‘एजेंटिक कोड एप्लिकेशन’ का उल्लेख विशेष रूप से दिलचस्प है। यह उन AI सिस्टम को संदर्भित करता है जो अधिक स्वायत्त रूप से कार्य कर सकते हैं, शायद जटिल कोडिंग कार्यों को छोटे चरणों में तोड़ सकते हैं, कोड लिख सकते हैं, इसका परीक्षण कर सकते हैं, और यहां तक कि कम मानवीय हस्तक्षेप के साथ इसे डीबग भी कर सकते हैं। SWE-Bench Verified बेंचमार्क पर प्रदर्शन, जहां Gemini 2.5 Pro एक कस्टम एजेंट सेटअप का उपयोग करके 63.8% स्कोर करता है, इन दावों को विश्वसनीयता प्रदान करता है। SWE-Bench (सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग बेंचमार्क) विशेष रूप से वास्तविक दुनिया के GitHub मुद्दों को हल करने के लिए मॉडल की क्षमता का परीक्षण करता है, जिससे एक उच्च स्कोर व्यावहारिक कोडिंग सहायता क्षमताओं का संकेत मिलता है।
इन उन्नत सुविधाओं का लाभ उठाने के इच्छुक डेवलपर्स के लिए, मॉडल Google AI Studio में प्रयोग के लिए तैयार है। आगे देखते हुए, Google उत्पादन वातावरण के लिए उपयुक्त उच्च दर सीमा की आवश्यकता वाले उपयोगकर्ताओं के लिए आने वाले हफ्तों में एक मूल्य निर्धारण संरचना पेश करने की योजना बना रहा है। यह टियर एक्सेस शुरू में व्यापक प्रयोग की अनुमति देता है, जिसके बाद वाणिज्यिक अनुप्रयोगों के लिए स्केलेबल परिनियोजन विकल्प होते हैं। डेवलपर्स को सक्षम करने पर जोर यह बताता है कि Google Gemini 2.5 को न केवल एक शोध मील का पत्थर मानता है, बल्कि AI-संचालित उपकरणों और सेवाओं की अगली पीढ़ी के लिए एक शक्तिशाली इंजन के रूप में देखता है।
Google के AI इकोसिस्टम में Gemini 2.5 को स्थापित करना
Gemini 2.5 का लॉन्च अलग-थलग नहीं होता है; यह Google में सामने आ रही एक व्यापक, बहुआयामी AI रणनीति का हिस्सा है। यह Google Gemma 3 की रिलीज के तुरंत बाद आता है, जो कंपनी के ओपन-वेट मॉडल के परिवार में नवीनतम पुनरावृत्ति है। जबकि Gemini मॉडल Google के अत्याधुनिक, क्लोज्ड-सोर्स पेशकशों का प्रतिनिधित्व करते हैं, Gemma परिवार ओपन-सोर्स समुदाय और शोधकर्ताओं के लिए शक्तिशाली, अधिक सुलभ मॉडल प्रदान करता है, जो व्यापक नवाचार को बढ़ावा देता है। हाई-एंड प्रोप्राइटरी मॉडल और ओपन-वेट विकल्पों दोनों का समानांतर विकास AI परिदृश्य के प्रति Google के व्यापक दृष्टिकोण को प्रदर्शित करता है।
इसके अलावा, Google ने हाल ही में देशी छवि निर्माण क्षमताओं को पेश करके अपने Gemini 2.0 Flash मॉडल को बढ़ाया है। यह सुविधा मल्टीमॉडल इनपुट समझ (जैसे टेक्स्ट प्रॉम्प्ट) को उन्नत तर्क और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के साथ एकीकृत करती है ताकि सीधे AI इंटरैक्शन के भीतर उच्च-गुणवत्ता वाले विज़ुअल तैयार किए जा सकें। यह कदम प्रतिस्पर्धियों के विकास को दर्शाता है और एकीकृत मल्टीमॉडैलिटी के बढ़ते महत्व को रेखांकित करता है, जहां AI एक ही संवादात्मक संदर्भ में टेक्स्ट, इमेज, कोड और अन्य डेटा प्रकारों को समझने और उत्पन्न करने के बीच निर्बाध रूप से संक्रमण कर सकता है। Gemini 2.5, अपनी अंतर्निहित मल्टीमॉडल समझ के साथ, इस नींव पर आधारित है, जो विभिन्न प्रकार की जानकारी को मिश्रित करने वाले अनुप्रयोगों के लिए और भी अधिक शक्तिशाली मंच प्रदान करता है।
प्रतिस्पर्धी शतरंज की बिसात: प्रतिद्वंद्वियों की प्रतिक्रिया
Gemini 2.5 के साथ Google की प्रगति एक गहन प्रतिस्पर्धी माहौल में हो रही है जहां प्रमुख खिलाड़ी लगातार नेतृत्व के लिए होड़ में हैं। Google द्वारा उद्धृत बेंचमार्क स्पष्ट रूप से Gemini 2.5 को OpenAI, Anthropic, और अन्य के मॉडलों के विरुद्ध रखते हैं, जो इस प्रतियोगिता की प्रत्यक्ष प्रकृति को उजागर करता है।
OpenAI, एक प्राथमिक प्रतिद्वंद्वी, भी सक्रिय रहा है, विशेष रूप से अपने GPT-4o मॉडल को लॉन्च करते हुए, जिसमें स्वयं प्रभावशाली मल्टीमॉडल क्षमताएं हैं, जिसमें परिष्कृत रीयल-टाइम वॉयस और विजन इंटरैक्शन शामिल है, साथ ही Gemini Flash में जोड़े गए समान अवधारणा में एकीकृत छवि निर्माण सुविधाएँ भी शामिल हैं। दौड़ स्पष्ट रूप से AI बनाने पर है जो न केवल टेक्स्ट-आधारित तर्क में बुद्धिमान है, बल्कि कई तौर-तरीकों में बोधगम्य और इंटरैक्टिव भी है।
इस बीच, एक अन्य महत्वपूर्ण खिलाड़ी, DeepSeek ने Google की घोषणा के साथ ही सुर्खियां बटोरीं। Google के खुलासे से पहले सोमवार को, DeepSeek ने अपने सामान्य-उद्देश्य वाले AI मॉडल के अपडेट की घोषणा की, जिसे DeepSeek-V3 नामित किया गया है। अद्यतन संस्करण, ‘DeepSeek V3-0324’, ने एक उल्लेखनीय गौरव हासिल किया: यह कुछ बेंचमार्क पर सभी ‘गैर-तर्क’ मॉडलों में सर्वोच्च स्थान पर रहा। Artificial Analysis, AI मॉडल बेंचमार्किंग में विशेषज्ञता वाला एक मंच, ने इस उपलब्धि के महत्व पर टिप्पणी की: ‘यह पहली बार है जब एक ओपन वेट मॉडल अग्रणी गैर-तर्क मॉडल है, जो ओपन सोर्स के लिए एक मील का पत्थर है।’ DeepSeek V3 ने इस श्रेणी के भीतर मंच के ‘इंटेलिजेंस इंडेक्स’ पर शीर्ष अंक प्राप्त किए, जो ओपन-वेट मॉडल की बढ़ती शक्ति और प्रतिस्पर्धात्मकता को प्रदर्शित करता है, भले ही वे Gemini 2.5 जैसे मॉडल द्वारा लक्षित जटिल, बहु-चरणीय तर्क के लिए स्पष्ट रूप से अनुकूलित न हों।
साज़िश को बढ़ाते हुए, रिपोर्टें सामने आईं, विशेष रूप से Reuters से, यह दर्शाता है कि DeepSeek अपनी योजनाओं में तेजी ला रहा है। कंपनी अपने अगले प्रमुख मॉडल, संभावित रूप से R2 नाम से, ‘जितनी जल्दी हो सके’ जारी करने का इरादा रखती है। शुरू में मई की शुरुआत के लिए योजना बनाई गई थी, समयरेखा अब और भी जल्दी हो सकती है, यह सुझाव देते हुए कि DeepSeek Google और OpenAI द्वारा किए गए कदमों का मुकाबला करने और संभावित रूप से अपनी उन्नत तर्क क्षमताओं को पेश करने के लिए उत्सुक है।
Google, OpenAI, और DeepSeek की गतिविधि की यह हड़बड़ी AI क्षेत्र की गतिशील और तेजी से विकसित हो रही प्रकृति को रेखांकित करती है। प्रत्येक प्रमुख रिलीज सीमाओं को और आगे बढ़ाती है, प्रतिस्पर्धियों को अपने स्वयं के नवाचारों के साथ तेजी से प्रतिक्रिया करने के लिए प्रेरित करती है। तर्क, मल्टीमॉडैलिटी, कॉन्टेक्स्ट विंडो आकार और बेंचमार्क प्रदर्शन पर ध्यान केंद्रित करना उन प्रमुख युद्धक्षेत्रों को इंगित करता है जहां AI का भविष्य गढ़ा जा रहा है। Google का Gemini 2.5, ‘सोचने’, विस्तृत संदर्भ और मजबूत बेंचमार्क परिणामों पर जोर देने के साथ, इस चल रहे तकनीकी शतरंज मैच में एक शक्तिशाली कदम का प्रतिनिधित्व करता है, जो उपयोगकर्ताओं और डेवलपर्स के लिए बढ़ी हुई क्षमताओं का वादा करता है और साथ ही प्रतिस्पर्धियों के लिए बार बढ़ाता है। आने वाले महीनों में निरंतर तीव्र प्रगति देखने की संभावना है क्योंकि ये तकनीकी दिग्गज आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की सीमाओं को लगातार बाहर की ओर धकेल रहे हैं।