कोडिंग कामांसाठी तयार केलेल्या कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या (artificial intelligence) विशेष क्षेत्रात मोठे बदल होण्याची शक्यता आहे. बऱ्याच काळापासून, Anthropic ने विकसित केलेले मॉडेल्स, विशेषतः त्यांची Claude मालिका, डेव्हलपर्सना कोड लिहिणे, डीबग करणे आणि समजून घेण्यास मदत करण्यासाठी आघाडीवर मानले जात होते. तथापि, अलीकडील घडामोडी सूचित करतात की एक नवीन शक्तिशाली स्पर्धक रिंगणात उतरला आहे: Google चे Gemini 2.5. बेंचमार्क कामगिरी आणि सुरुवातीच्या डेव्हलपर प्रतिक्रियांसह प्रारंभिक संकेत दर्शवतात की ही नवीनतम आवृत्ती AI-शक्तीवर चालणाऱ्या कोडिंग सहाय्यासाठी मानके पुन्हा परिभाषित करू शकते, ज्यामुळे प्रस्थापित उतरंड बदलणार आहे का, असा प्रश्न निर्माण होतो. विशेषतः Gemini 2.5 Pro Experimental च्या उदयामुळे डेव्हलपर समुदायात तीव्र चर्चा आणि तुलना सुरू झाली आहे.
बेंचमार्किंगमधील कौशल्य: एक संख्यात्मक आघाडी?
वस्तुनिष्ठ मेट्रिक्स अनेकदा नवीन मॉडेलच्या क्षमतांची पहिली झलक देतात आणि या संदर्भात, Gemini 2.5 ने महत्त्वपूर्ण प्रवेश केला आहे. एक विशेषतः संबंधित मूल्यांकन म्हणजे Aider Polyglot लीडरबोर्ड, जो मोठ्या भाषा मॉडेल्सची (LLMs) नवीन कोड तयार करणे आणि एकाधिक प्रोग्रामिंग भाषांमध्ये विद्यमान कोडबेसमध्ये बदल करणे यासारख्या व्यावहारिक कामांमधील प्रवीणतेचे मूल्यांकन करण्यासाठी काळजीपूर्वक डिझाइन केलेला बेंचमार्क आहे. या मागणीपूर्ण मूल्यांकनात, Gemini 2.5 Pro च्या प्रायोगिक आवृत्तीने 72.9% चा उल्लेखनीय स्कोअर मिळवला. हा आकडा Anthropic च्या Claude 3.7 Sonnet (ज्याने 64.9% नोंदवले) सह मजबूत प्रतिस्पर्ध्यांपेक्षा लक्षणीयरीत्या पुढे ठेवतो. त्याने OpenAI च्या o1 मॉडेल (61.7%) आणि o3-mini हाय व्हेरिएंट (60.4%) सारख्या ऑफरिंगनाही मागे टाकले. कोडिंग-विशिष्ट बेंचमार्कमध्ये अशी आघाडी Gemini 2.5 च्या या क्षेत्रातील योग्यतेसाठी एक मजबूत संख्यात्मक युक्तिवाद आहे.
कोडिंग-केंद्रित मूल्यांकनांच्या पलीकडे, Gemini 2.5 ने तर्क आणि ज्ञान अनुप्रयोगाच्या व्यापक चाचण्यांमध्ये अपवादात्मक कामगिरी दर्शविली आहे. त्याने GPQA (Graduate-Level Google-Proof Q&A) बेंचमार्कमध्ये अव्वल स्थान मिळवले, ही एक कठोर चाचणी आहे जी AI मॉडेल्सना पदवी स्तरावर सामान्यतः आढळणाऱ्या विविध वैज्ञानिक शाखांमधील जटिल प्रश्नांसह आव्हान देते. Gemini 2.5 ने या बेंचमार्कवर 83% गुण मिळवले. या कामगिरीने OpenAI च्या o1-Pro मॉडेल (ज्याने 79% गुण मिळवले) आणि Anthropic च्या Claude 3.7 Sonnet (ज्याने विस्तारित विचार वेळेची तंत्रे वापरूनही 77% गुण मिळवले) यांना मागे टाकले. सामान्य तर्काची चाचणी घेणाऱ्या बेंचमार्कसह कोडिंगसारख्या विशेष कौशल्यांसह विविध बेंचमार्कमध्ये सातत्यपूर्ण उच्च रँकिंग, एक मजबूत आणि अष्टपैलू अंतर्निहित आर्किटेक्चर सूचित करते. विशेष कोडिंग क्षमता आणि व्यापक बौद्धिक क्षमतेचे हे संयोजन सर्वसमावेशक AI सहाय्यक शोधणाऱ्या डेव्हलपर्ससाठी एक महत्त्वाचा फरक ठरू शकतो.
डेव्हलपरची प्रशंसा आणि वास्तविक-जगातील प्रमाणीकरण
बेंचमार्क मौल्यवान संख्यात्मक अंतर्दृष्टी देतात, परंतु AI कोडिंग सहाय्यकाची खरी कसोटी डेव्हलपर्सद्वारे वास्तविक-जगातील प्रकल्पांवर काम करताना त्याच्या व्यावहारिक वापरात असते. सुरुवातीचे अहवाल आणि प्रशस्तिपत्रे सूचित करतात की Gemini 2.5 केवळ नियंत्रित चाचण्यांमध्ये चांगली कामगिरी करत नाही, तर वापरकर्त्यांना त्यांच्या दैनंदिन कार्यप्रवाहांमध्ये देखील प्रभावित करत आहे. Mckay Wrigley, या नवीन मॉडेलसह सक्रियपणे प्रयोग करणारे डेव्हलपर, यांनी एक मजबूत समर्थन दिले, स्पष्टपणे सांगून, ‘Gemini 2.5 Pro आता सहजपणे कोडसाठी सर्वोत्तम मॉडेल आहे.’ त्यांची निरीक्षणे केवळ कोड निर्मितीच्या पलीकडे गेली; त्यांनी अशा उदाहरणांवर प्रकाश टाकला जिथे मॉडेलने ज्याला त्यांनी ‘खऱ्या प्रतिभेची चमक‘ म्हटले ते प्रदर्शित केले. पुढे, Wrigley ने एका संभाव्य महत्त्वपूर्ण वैशिष्ट्याकडे लक्ष वेधले: मॉडेल केवळ वापरकर्त्याच्या प्रॉम्प्टशी सहमत होण्याऐवजी अधिक गंभीरपणे विचार करते, जे सखोल समजूतदारपणा किंवा सिम्युलेटेड तर्काची पातळी दर्शवते. त्यांचा निष्कर्ष जोरदार होता: ‘Google ने येथे खरा विजेता दिला आहे.’
ही सकारात्मक भावना इतरांमध्येही सामायिक केली जात असल्याचे दिसते, विशेषतः Anthropic च्या अत्यंत प्रतिष्ठित Claude 3.7 Sonnet शी थेट तुलना करताना. अनेक डेव्हलपर्सना असे आढळून आले आहे की त्यांचे व्यावहारिक अनुभव Gemini 2.5 च्या बाजूने असलेल्या बेंचमार्क परिणामांशी जुळतात. Reddit वरील एका वापरकर्त्याने Claude 3.7 Sonnet वापरून अनेक तास ॲप्लिकेशन तयार करण्याच्या त्यांच्या संघर्षाचे तपशीलवार वर्णन केले. वापरकर्त्याच्या म्हणण्यानुसार, परिणाम बहुतेक निरुपयोगी कोड होता, ज्यात API की थेट कोडमध्ये एम्बेड करणे (हार्डकोडिंग) यासारख्या खराब सुरक्षा पद्धती होत्या. निराश होऊन, डेव्हलपरने Gemini 2.5 कडे स्विच केले. त्यांनी Claude द्वारे तयार केलेला संपूर्ण सदोष कोडबेस इनपुट म्हणून प्रदान केला. Gemini 2.5 ने केवळ गंभीर त्रुटी ओळखल्या आणि त्या स्पष्टपणे समजावून सांगितल्या नाहीत, तर संपूर्ण ॲप्लिकेशन पुन्हा लिहून काढले, ज्यामुळे एक कार्यक्षम आणि अधिक सुरक्षित आवृत्ती तयार झाली. ही घटना Gemini 2.5 ची जटिल डीबगिंग आणि रिफॅक्टरिंग कार्ये प्रभावीपणे हाताळण्याची क्षमता अधोरेखित करते.
पुढील तुलनात्मक चाचण्या डेव्हलपमेंटच्या विविध पैलूंवर केंद्रित आहेत. सोशल प्लॅटफॉर्म X वर दस्तऐवजीकरण केलेल्या एका उदाहरणात, एका वापरकर्त्याने Gemini 2.5 ला Claude 3.7 Sonnet विरुद्ध एका व्हिज्युअल टास्कमध्ये ठेवले: ChatGPT च्या यूजर इंटरफेस (UI) ची पुनर्रचना करणे. वापरकर्त्याच्या मूल्यांकनानुसार, Gemini 2.5 ने त्याच्या Anthropic प्रतिस्पर्ध्याच्या तुलनेत लक्ष्य UI चे अधिक अचूक व्हिज्युअल प्रतिनिधित्व तयार केले. UI प्रतिकृती डेव्हलपमेंटचा फक्त एक पैलू असला तरी, अशा कार्यांमधील अचूकता मॉडेलचे तपशीलाकडे बारकाईने लक्ष आणि जटिल वर्णने किंवा उदाहरणे मूर्त आउटपुटमध्ये रूपांतरित करण्याची क्षमता दर्शवू शकते.
सुधारणा केवळ प्रतिस्पर्धकांच्या तुलनेत नाहीत तर Google च्या स्वतःच्या पूर्वीच्या मॉडेल्सवरही महत्त्वपूर्ण प्रगती दर्शवतात. डेव्हलपर Alex Mizrahi यांनी या अंतर्गत प्रगतीवर प्रकाश टाकणारा अनुभव शेअर केला. त्यांनी Gemini 2.5 वापरले आणि त्यांना आढळले की ते केवळ त्याच्या अंतर्गत ज्ञान बेसवरून Rell (एक विशिष्ट प्रोग्रामिंग भाषा) च्या सिंटॅक्सपैकी अंदाजे 80-90% आठवू शकते. हे पूर्वीच्या Gemini आवृत्त्यांपेक्षा एक महत्त्वपूर्ण झेप होती, जी Mizrahi च्या मते, प्रॉम्प्टमध्ये स्पष्टपणे उदाहरणे दिली असतानाही Rell सिंटॅक्ससह लक्षणीय संघर्ष करत होती. हे मॉडेलच्या अंतर्निहित प्रशिक्षण डेटा आणि कमी सामान्य भाषा किंवा सिंटॅक्ससाठी रिकॉल क्षमतांमध्ये सुधारणा दर्शवते.
सहयोगी कोडिंग आणि संदर्भात्मक फायदे
केवळ कोड निर्मिती आणि अचूकतेच्या पलीकडे, AI मॉडेलची संवाद शैली आणि संदर्भात्मक क्षमता कोडिंग भागीदार म्हणून त्याच्या उपयुक्ततेवर लक्षणीय परिणाम करते. वापरकर्ते Gemini 2.5 सह काम करताना अधिक सहयोगी भावना नोंदवत आहेत. डेव्हलपर Matthew Berman यांनी X वर एक वेगळे वर्तन नोंदवले: ‘ते (Gemini 2.5 Pro) मला मार्गात स्पष्टीकरणात्मक प्रश्न विचारते, जे इतर कोणत्याही मॉडेलने केले नाही.‘ त्यांनी याचा अर्थ लावला की यामुळे संवाद ‘खूप अधिक‘ सहयोगी बनतो. ही सक्रिय प्रतिबद्धता—गृहीतके करण्याऐवजी स्पष्टीकरण मागणे—अधिक अचूक परिणामांकडे नेऊ शकते, पुनरावृत्ती कमी करू शकते आणि संभाव्यतः गैरसमज टाळू शकते, विशेषतः जटिल किंवा अस्पष्टपणे परिभाषित केलेल्या कार्यांमध्ये जे ‘vibe coding’ मध्ये अनेकदा आढळतात जिथे डेव्हलपरकडे सामान्य कल्पना असते परंतु अचूक तपशील नसतो.
Gemini 2.5 च्या जटिल कोडिंग परिस्थितींमध्ये संभाव्य श्रेष्ठतेमध्ये योगदान देणारा एक प्रमुख तांत्रिक घटक म्हणजे त्याची विशाल संदर्भ विंडो (context window). मॉडेल 1 दशलक्ष इनपुट टोकन पर्यंत समर्थन करते. हे सध्याच्या प्रतिस्पर्धकांपेक्षा महत्त्वपूर्ण फायदा दर्शवते. OpenAI चे आघाडीचे मॉडेल्स, o1 आणि o3-mini, सध्या 250,000 टोकनच्या संदर्भ विंडोला समर्थन देतात. Anthropic कथितरित्या आपली संदर्भ विंडो वाढवण्यावर काम करत असले तरी, संभाव्यतः 500,000 टोकनपर्यंत, Gemini 2.5 ची सध्याची क्षमता या आकड्यांना लक्षणीयरीत्या मागे टाकते.
कोडिंगसाठी मोठी संदर्भ विंडो इतकी महत्त्वाची का आहे? आधुनिक सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंटमध्ये अनेकदा विस्तृत कोडबेस, एकाधिक फाइल्स, गुंतागुंतीचे अवलंबित्व आणि बदलांचा दीर्घ इतिहास यांच्यासोबत काम करणे समाविष्ट असते. मोठ्या संदर्भ विंडो असलेले मॉडेल या सभोवतालच्या अधिक माहिती एकाच वेळी ग्रहण आणि प्रक्रिया करू शकते. यामुळे ते मोठ्या प्रकल्पांमध्ये चांगली सुसंगतता राखू शकते, भिन्न कोड मॉड्यूल्समधील जटिल आंतरसंबंध समजू शकते, फाइल्समध्ये व्हेरिएबल वापर आणि फंक्शन व्याख्यांचा मागोवा घेऊ शकते आणि संभाव्यतः असा कोड तयार करू शकते जो विद्यमान संरचनेत अधिक अखंडपणे समाकलित होतो, डेव्हलपरला सतत संबंधित संदर्भाचे स्निपेट्स मॅन्युअली फीड करण्याची आवश्यकता न ठेवता. मोठ्या प्रमाणावरील रिफॅक्टरिंग, लेगसी सिस्टम समजून घेणे किंवा ॲप्लिकेशनच्या अनेक भागांना स्पर्श करणाऱ्या वैशिष्ट्ये विकसित करणे यासारख्या कार्यांसाठी, एक दशलक्ष-टोकन संदर्भ विंडो गेम-चेंजर ठरू शकते, त्रुटी कमी करू शकते आणि AI च्या योगदानाची गुणवत्ता आणि प्रासंगिकता सुधारू शकते.
रेंगाळणाऱ्या अपूर्णता आणि देखरेखीची गरज
प्रभावी प्रगती आणि सकारात्मक प्रतिक्रिया असूनही, दृष्टीकोन राखणे महत्त्वाचे आहे: Gemini 2.5, विशेषतः त्याच्या सध्याच्या ‘Pro Experimental’ पदनामात, एक निर्दोष कोडिंग देवदूत नाही. ते अजूनही सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंटसाठी मोठ्या भाषा मॉडेल्स वापरण्याशी संबंधित काही क्लासिक आव्हाने आणि संभाव्य त्रुटी दर्शवते. मानवी निर्णय आणि काळजीपूर्वक देखरेखीची मूलभूत आवश्यकता पूर्णपणे कायम आहे.
चिंतेचे एक महत्त्वपूर्ण क्षेत्र म्हणजे सुरक्षा. डेव्हलपर Kaden Bilyeu यांनी X वर एक उदाहरण शेअर केले जिथे Gemini 2.5 ने चॅट प्रतिसादांसाठी क्लायंट-साइड API तयार करणारा कोड तयार करण्याचा प्रयत्न केला. हा दृष्टिकोन मूळतः असुरक्षित आहे कारण यामुळे अनिवार्यपणे क्लायंट-साइड कोडमध्ये API की उघड किंवा लीक होईल, ज्यामुळे ती अंतिम वापरकर्त्यांसाठी प्रवेशयोग्य होईल. हे अधोरेखित करते की प्रगत मॉडेल्समध्येही सुरक्षा सर्वोत्तम पद्धतींची मूलभूत समज नसण्याची शक्यता आहे, जर त्यांच्या आउटपुटवर आंधळेपणाने विश्वास ठेवला तर संभाव्यतः गंभीर असुरक्षा निर्माण होऊ शकतात. डेव्हलपर्सनी AI-व्युत्पन्न कोडचे कठोरपणे पुनरावलोकन केले पाहिजे, विशेषतः प्रमाणीकरण, प्राधिकरण आणि डेटा हाताळणी संबंधित.
शिवाय, मॉडेलची खूप मोठ्या कोडबेस प्रभावीपणे व्यवस्थापित करण्याची क्षमता मिश्रित पुनरावलोकने प्राप्त झाली आहे, ज्यामुळे त्याची प्रभावी संदर्भ विंडो नेहमीच जास्त लोडखाली व्यावहारिक कामगिरीमध्ये पूर्णपणे रूपांतरित होत नाही. डेव्हलपर Louie Bacaj यांनी अंदाजे 3,500 कोड लाइन्स असलेल्या कोडबेसवर ऑपरेशन्स करण्यासाठी Gemini 2.5 ला काम सोपवताना महत्त्वपूर्ण संघर्षांची नोंद केली. Bacaj यांनी नमूद केले की मॉडेलच्या संदर्भातील हाताळणीतील कथित सुधारणा आणि संदर्भ प्राप्त झाल्याचे दर्शविणाऱ्या यशस्वी API कॉल्स असूनही, ते या मोठ्या प्रकल्प व्याप्तीमध्ये विनंती केलेली कार्ये अचूकपणे किंवा व्यापकपणे पार पाडण्यात वारंवार अयशस्वी झाले. हे मोठ्या विद्यमान कोडमध्ये जटिल तर्क किंवा हाताळणी कार्यांसाठी संपूर्ण संदर्भ विंडो प्रभावीपणे वापरण्यात संभाव्य मर्यादा दर्शवते, किंवा कदाचित कोडच्या विशिष्ट स्वरूपावर आणि कार्यावर अवलंबून कामगिरीतील विसंगती दर्शवते.
सध्या उपलब्ध असलेल्या Gemini 2.5 Pro आवृत्तीला जोडलेले ‘Experimental’ लेबल देखील महत्त्वपूर्ण आहे. हे सूचित करते की Google अजूनही मॉडेलला सक्रियपणे परिष्कृत करत आहे. वापरकर्त्यांनी संभाव्य अस्थिरता, कामगिरीतील फरक आणि Google अभिप्राय गोळा करून तंत्रज्ञानावर पुनरावृत्ती करत असताना चालू असलेल्या बदलांची अपेक्षा करावी. हा टप्पा अत्याधुनिक क्षमतांमध्ये लवकर प्रवेशास अनुमती देत असला तरी, याचा अर्थ असा आहे की मॉडेलमध्ये अद्याप अंतिम उत्पादन प्रकाशनाकडून अपेक्षित असलेली पूर्ण विश्वसनीयता किंवा पॉलिश नसू शकते. सतत सुधारणा होण्याची शक्यता आहे, परंतु सध्याचे वापरकर्ते प्रभावीपणे मोठ्या प्रमाणावरील बीटा चाचणीमध्ये भाग घेत आहेत. या अपूर्णता मानवी डेव्हलपरची लूपमधील न बदलता येणारी भूमिका अधोरेखित करतात – केवळ त्रुटी पकडण्यासाठीच नाही, तर आर्किटेक्चरल निर्णय, धोरणात्मक नियोजन आणि अंतिम उत्पादन आवश्यकता आणि गुणवत्ता मानकांशी जुळते याची खात्री करण्यासाठी.
व्यापक आव्हान: अनुभवात शक्ती पॅकेज करणे
Google DeepMind Gemini 2.5 सारख्या मॉडेल्ससह उल्लेखनीय तांत्रिक टप्पे गाठत असल्याचे दिसत असले तरी, एक आवर्ती थीम समोर येते: कच्च्या तांत्रिक शक्तीला आकर्षक, सुलभ आणि आकर्षक वापरकर्ता अनुभवांमध्ये रूपांतरित करण्याचे आव्हान जे बाजाराचे लक्ष वेधून घेते. अशी धारणा आहे की Google संभाव्यतः जगातील आघाडीच्या AI क्षमता विकसित करत असतानाही, ते कधीकधी या क्षमतांना अशा प्रकारे पॅकेजिंग आणि सादर करण्यात कमी पडते जे वापरकर्त्यांशी व्यापकपणे जुळते, विशेषतः OpenAI सारख्या प्रतिस्पर्धकांच्या तुलनेत.
या समस्येवर एंजेल गुंतवणूकदार Nikunj Kothari यांनी प्रकाश टाकला, ज्यांनी Google DeepMind टीमसाठी काही प्रमाणात सहानुभूती व्यक्त केली. ‘मला Google DeepMind टीमसाठी थोडे वाईट वाटते,’ त्यांनी टिप्पणी केली, शक्तिशाली मॉडेल्सच्या लॉन्च आणि प्रतिस्पर्धकांद्वारे अनेकदा निर्माण होणाऱ्या व्हायरल घटनांमधील विरोधाभास लक्षात घेऊन. ‘तुम्ही जग बदलणारे मॉडेल तयार करता आणि प्रत्येकजण त्याऐवजी Ghibli-फाइड चित्रे पोस्ट करत असतो,’ त्यांनी OpenAI च्या GPT-4o इमेज जनरेशन क्षमतांच्या आसपासच्या चर्चेचा संदर्भ देत जोडले, ज्याने त्वरीत लोकांची कल्पनाशक्ती काबीज केली. Kothari यांनी हे Google साठी एक सततचे आव्हान म्हणून ओळखले: सर्वोत्तम-श्रेणीतील AI तयार करण्यास सक्षम असलेली प्रचंड तांत्रिक प्रतिभा असणे, परंतु संभाव्यतः ग्राहक-केंद्रित उत्पादन डिझाइन आणि अनुभवाच्या महत्त्वपूर्ण स्तरावर कमी गुंतवणूक करणे. ‘मी त्यांना त्यांच्या सर्वोत्तम प्रतिभावान लोकांपैकी 20% लोकांना घेण्याची आणि त्यांना जागतिक दर्जाचे ग्राहक अनुभव तयार करण्यासाठी मुक्त लगाम देण्याची विनंती करतो,’ त्यांनी आग्रह धरला.
ही भावना मॉडेल्सच्या कथित ‘व्यक्तिमत्त्वा’पर्यंत विस्तारते. Kothari यांनी नमूद केले की Gemini 2.5 ची संवादात्मक शैली इतर आघाडीच्या मॉडेल्सच्या तुलनेत ‘बऱ्यापैकी मूलभूत‘ वाटली. हा व्यक्तिनिष्ठ घटक, जरी परिमाणित करणे कठीण असले तरी, वापरकर्त्याच्या गुंतवणुकीवर आणि AI सह सहयोग करण्याच्या भावनेवर परिणाम करतो. इतर अनेक वापरकर्त्यांनी या निरीक्षणाची पुष्टी केली, असे सुचवले की तांत्रिकदृष्ट्या प्रवीण असले तरी, मॉडेलमध्ये प्रतिस्पर्धकांनी विकसित केलेल्या अधिक आकर्षक किंवा सूक्ष्म संवाद शैलीचा अभाव असू शकतो.
व्यावहारिक उपयोगिता समस्या देखील समोर आल्या आहेत. उदाहरणार्थ, Gemini 2.0 Flash मॉडेलमध्ये नेटिव्ह इमेज जनरेशनचे प्रकाशन, त्याच्या क्षमतांसाठी तांत्रिकदृष्ट्या प्रशंसनीय होते. तथापि, अनेक वापरकर्त्यांनी फक्त वैशिष्ट्य शोधण्यात आणि वापरण्यात अडचण नोंदवली. यूजर इंटरफेस अंतर्ज्ञानी नसल्याचे वर्णन केले गेले, पर्याय अनावश्यकपणे मेनूमध्ये नेस्ट केलेले होते. शक्तिशाली वैशिष्ट्यात प्रवेश करण्यातील हे घर्षण वापरकर्त्याचा उत्साह आणि अवलंब लक्षणीयरीत्या कमी करू शकते, अंतर्निहित तंत्रज्ञानाच्या गुणवत्तेकडे दुर्लक्ष करून. जर वापरकर्त्याला एखादे कार्य सुरू करण्यासाठी संघर्ष करावा लागत असेल, तर मॉडेलची शक्ती त्यांच्यासाठी अप्रासंगिक बनते.
GPT-4o च्या इमेज जनरेशनच्या आसपासच्या ‘Ghibli mania’ वर विचार करता, परिस्थिती कदाचित Google च्या मार्केटिंगमध्ये पूर्णपणे अयशस्वी होण्याबद्दल कमी आणि OpenAI च्या वापरकर्ता मानसशास्त्र समजून घेण्याच्या आणि त्याचा फायदा घेण्याच्या कुशलतेबद्दल अधिक असू शकते. X वरील एका वापरकर्त्याने OpenAI च्या शोकेस संदर्भात निदर्शनास आणल्याप्रमाणे, ‘तुम्ही दोन चित्रे पोस्ट करता आणि प्रत्येकाला ते समजते.‘ प्रदर्शनाचे व्हिज्युअल, सहज शेअर करण्यायोग्य आणि मूळतः सर्जनशील स्वरूपामुळे तात्काळ वापरकर्त्याची आवड निर्माण झाली. याउलट, Gemini 2.5 सारख्या भाषा मॉडेलमधील सूक्ष्म सुधारणांचे मूल्यांकन करण्यासाठी अधिक प्रयत्नांची आवश्यकता आहे. ‘तुम्ही त्याच लोकांना 2.0 द्वारे तयार केलेला अहवाल वाचायला सांगा आणि त्याची 2.5 शी तुलना करा, आणि त्यासाठी स्क्रोलिंग आणि लाईक करण्यापेक्षा जास्त वेळ लागतो,’ वापरकर्त्याने स्पष्ट केले.
हे परिदृश्य सध्याच्या AI लँडस्केपमध्ये एक महत्त्वपूर्ण धडा अधोरेखित करतात: केवळ तांत्रिक श्रेष्ठत्व बाजारातील नेतृत्व किंवा वापरकर्त्याच्या पसंतीची हमी देत नाही. वापर सुलभता, अंतर्ज्ञानी डिझाइन, क्षमतांचे प्रभावी संप्रेषण आणि AI चे कथित व्यक्तिमत्व किंवा प्रतिबद्धता घटक यासारखे घटक महत्त्वपूर्ण भूमिका बजावतात. सरासरी वापरकर्ता, उत्पादकतेवर लक्ष केंद्रित करणाऱ्या अनेक डेव्हलपर्ससह, अनेकदा अशा साधनाकडे आकर्षित होतो जे केवळ शक्तिशालीच नाही तर आनंददायक, संबंधित आणि त्यांच्या कार्यप्रवाहात अखंडपणे समाकलित केलेले असते. Google ला Gemini 2.5 सारख्या मॉडेल्सच्या क्षमतेचा पूर्णपणे फायदा घेण्यासाठी, विशेषतः कोडिंग सहाय्यासारख्या स्पर्धात्मक क्षेत्रांमध्ये, अत्याधुनिक संशोधन आणि अपवादात्मक वापरकर्ता अनुभव यांच्यातील अंतर कमी करणे हे एक महत्त्वपूर्ण कार्य आहे.