कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या (artificial intelligence) वेगवान प्रसारावर भर देणाऱ्या एका महत्त्वपूर्ण घडामोडीत, Google ने आपल्या अत्याधुनिक Gemini 2.5 Pro मॉडेलची प्रायोगिक आवृत्ती त्याच्या Gemini ॲप्लिकेशनच्या सामान्य वापरकर्त्यांसाठी आणण्यास सुरुवात केली आहे. आठवड्याच्या शेवटी जाहीर करण्यात आलेली ही घोषणा, अत्याधुनिक AI प्रकाशनांसोबत अनेकदा दिसणाऱ्या टप्प्याटप्प्याने प्रवेश (tiered access) संरचनेपासून एक लक्षणीय बदल दर्शवते. यामुळे पूर्वी केवळ पैसे देणारे सदस्य आणि डेव्हलपर्ससाठी राखीव असलेल्या शक्तिशाली तर्क आणि प्रक्रिया क्षमतांचे लोकशाहीकरण होण्याची शक्यता आहे. हा निर्णय Google ची सर्वात प्रगत AI तंत्रज्ञान अधिक व्यापकपणे समाविष्ट करण्याची आक्रमक रणनीती दर्शवतो, ज्याद्वारे वापरकर्त्यांचा अभिप्राय मिळवणे आणि वेगाने विकसित होत असलेल्या AI क्षेत्रात स्पर्धात्मक फायदा मिळवणे शक्य होईल.
ही बातमी, सुरुवातीला एका संक्षिप्त सोशल मीडिया अपडेटद्वारे प्रसारित झाली, कंपनीचा हेतू स्पष्ट करते: ‘आम्हाला आमचे सर्वात बुद्धिमान मॉडेल शक्य तितक्या लवकर अधिक लोकांच्या हाती द्यायचे आहे.’ हे विधान मानक Gemini ॲपद्वारे कोणत्याही आगाऊ शुल्काशिवाय प्रायोगिक 2.5 Pro आवृत्ती ऑफर करण्यामागील प्रेरक शक्ती दर्शवते. जरी या निर्णयामुळे उपलब्धता लक्षणीयरीत्या वाढली असली तरी, दीर्घकालीन योजनेबद्दल प्रश्न कायम आहेत. Gemini 2.5 Pro ची अंतिम स्थिर, पूर्णपणे परिष्कृत आवृत्ती याच विनामूल्य प्रवेश मॉडेलचे अनुसरण करेल की प्रायोगिक टप्पा संपल्यानंतर प्रीमियम ऑफरिंगमध्ये परत येईल, हे अद्याप निश्चितपणे स्पष्ट नाही. या संदिग्धतेमुळे Google च्या उच्च-स्तरीय मॉडेल्ससाठीच्या अंतिम कमाईच्या धोरणाबद्दल (monetization strategy) तर्क-वितर्कांना वाव मिळतो.
ऐतिहासिकदृष्ट्या, अशा प्रगत क्षमतांमध्ये प्रवेश अधिक प्रतिबंधित होता. या व्यापक रोलआउटपूर्वी, Gemini 2.5 Pro प्रामुख्याने दोन माध्यमांद्वारे उपलब्ध होते: Google AI Studio, जे डेव्हलपर्ससाठी कंपनीचे नवीनतम मॉडेल्स वापरून प्रयोग करण्यासाठी आणि तयार करण्यासाठी समर्पित प्लॅटफॉर्म आहे, आणि Gemini Advanced. Gemini Advanced हे Google चे प्रीमियम AI सबस्क्रिप्शन टियर आहे, ज्यासाठी Pro आवृत्तीसारख्या वर्धित वैशिष्ट्ये आणि मॉडेल्समध्ये प्रवेश करण्यासाठी मासिक शुल्क (सुमारे $19.99) आकारले जाते. विनामूल्य वापरकर्त्यांसाठी प्रायोगिक आवृत्ती विस्तारित करून, Google प्रभावीपणे प्रवेशातील अडथळा कमी करत आहे, ज्यामुळे मोठ्या प्रेक्षक वर्गाला त्याच्या पुढील पिढीच्या AI च्या क्षमतेचा प्रत्यक्ष अनुभव घेता येईल, जरी हे मॉडेल अद्याप विकास आणि सुधारणेच्या अधीन आहे या इशाऱ्यासह.
‘विचार करणाऱ्या मॉडेल्स’चे आगमन
Google Gemini 2.5 सिरीजला केवळ वाढीव सुधारणा म्हणून नव्हे, तर मूलभूतपणे भिन्न ‘विचार करणारे मॉडेल्स’ (thinking models) म्हणून स्थान देत आहे. हे वैशिष्ट्यीकरण AI च्या तर्क क्षमतेत वाढ करण्यावर केंद्रित असलेल्या मुख्य आर्किटेक्चरल तत्त्वज्ञानाकडे निर्देश करते. कंपनीच्या संप्रेषणानुसार, ही मॉडेल्स प्रतिसाद निर्माण करण्यापूर्वी एखाद्या प्रश्नाची किंवा कार्याची पूर्तता करण्यासाठी आवश्यक असलेल्या चरणांवर आंतरिकपणे विचार करण्यासाठी, प्रभावीपणे तर्क करण्यासाठी डिझाइन केलेली आहेत. ही आंतरिक ‘विचार प्रक्रिया’, जरी ती सिम्युलेटेड असली तरी, एकूण कार्यक्षमतेची गुणवत्ता आणि आउटपुटच्या अचूकतेच्या दृष्टीने महत्त्वपूर्ण फायदे मिळवून देण्याच्या उद्देशाने आहे. हे प्रामुख्याने पॅटर्न ओळखणे आणि भविष्यवाणी करण्यात उत्कृष्ट असलेल्या मॉडेल्सकडून अधिक जटिल संज्ञानात्मक कार्ये करण्यास सक्षम असलेल्या सिस्टीमकडे होणारे स्थित्यंतर दर्शवते.
तर्कक्षमतेवर भर देणे महत्त्वाचे आहे. कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या संदर्भात, ‘तर्क’ (reasoning) हे साध्या डेटा वर्गीकरण किंवा संभाव्यता-आधारित अंदाजांच्या पलीकडे जाते. यात उच्च-स्तरीय संज्ञानात्मक कार्यांचा संच समाविष्ट आहे: गुंतागुंतीच्या माहितीचे बारकाईने विश्लेषण करण्याची क्षमता, तार्किक तत्त्वे लागू करणे, सभोवतालचा संदर्भ आणि सूक्ष्म तपशीलांचा खोलवर विचार करणे आणि शेवटी सु-स्थापित, बुद्धिमान निर्णय किंवा निष्कर्षांवर पोहोचणे. हे केवळ ‘काय’ आहे हे नव्हे, तर माहितीमागील ‘का’ समजून घेण्याबद्दल आहे. Google स्पष्टपणे आपल्या मॉडेल लाइनअपमध्ये या प्रगत तर्क क्षमता विणण्याची आपली वचनबद्धता सांगते. धोरणात्मक उद्दिष्ट स्पष्ट आहे: आपल्या AI सिस्टीमला अधिकाधिक जटिल, बहुआयामी समस्या हाताळण्यासाठी सक्षम करणे आणि अधिक अत्याधुनिक, संदर्भाविषयी जागरूक AI एजंट्ससाठी पाया म्हणून काम करणे जे सूक्ष्म संवाद आणि स्वायत्त कार्य पूर्ण करण्यास सक्षम असतील.
Google ने शेअर केलेल्या कार्यप्रदर्शन मेट्रिक्सद्वारे यावर अधिक भर दिला जातो. कंपनी अभिमानाने दावा करते की Gemini 2.5 Pro ने LMArena लीडरबोर्डवर अग्रगण्य स्थान प्राप्त केले आहे, आणि प्रतिस्पर्धकांवर ‘महत्वपूर्ण फरकाने’ (significant margin) आघाडी घेतली आहे. LMArena हे AI समुदायातील एक महत्त्वाचे स्वतंत्र बेंचमार्क म्हणून काम करते. हे एक ओपन-सोर्स प्लॅटफॉर्म आहे जे थेट मानवी पसंतीच्या तुलनेवर आधारित मोठ्या भाषेच्या मॉडेल्सचे मूल्यांकन करण्यासाठी क्राउडसोर्सिंगचा वापर करते. अशा प्लॅटफॉर्मवर उत्कृष्ट कामगिरी करणे सूचित करते की, मानवांनी न्याय केलेल्या हेड-टू-हेड मॅचअपमध्ये, Gemini 2.5 Pro चे आउटपुट इतर आघाडीच्या मॉडेल्सच्या तुलनेत त्यांच्या गुणवत्ता, प्रासंगिकता किंवा उपयुक्ततेसाठी वारंवार पसंत केले जातात. जरी बेंचमार्क निकालांचे काळजीपूर्वक विश्लेषण करणे आवश्यक असले तरी, LMArena सारख्या मानवी-पसंती-आधारित प्लॅटफॉर्मवर मजबूत कामगिरी Google च्या मॉडेलच्या वर्धित क्षमतांबद्दलच्या दाव्यांना पुष्टी देते, विशेषतः सुसंगतता, अचूकता आणि सूक्ष्म समज यांसारख्या मानवांना महत्त्वाच्या वाटणाऱ्या क्षेत्रांमध्ये.
सखोल माहिती: Gemini 2.5 Pro च्या प्रमुख क्षमता
‘विचार करणाऱ्या मॉडेल्स’च्या संकल्पनात्मक चौकटीच्या पलीकडे, प्रायोगिक Gemini 2.5 Pro मध्ये अनेक विशिष्ट सुधारणा आणि वैशिष्ट्ये आहेत जी त्याची प्रगत स्वरूप अधोरेखित करतात. या क्षमता जटिल समस्या सोडवण्यापासून ते कोडिंग सहाय्य आणि मोठ्या प्रमाणावरील डेटा विश्लेषणापर्यंत विविध क्षेत्रांमध्ये मॉडेलच्या संभाव्य प्रभावाचा ठोस पुरावा देतात.
संज्ञानात्मक क्षमतेचे मोजमाप
मॉडेलच्या प्रगत क्षमतांचे एक मोजता येण्याजोगे माप म्हणजे ज्ञान आठवणे आणि तर्क कौशल्ये या दोन्हींना आव्हान देण्यासाठी डिझाइन केलेल्या प्रमाणित चाचण्यांवरील त्याची कामगिरी. Google ने अहवाल दिला की Gemini 2.5 Pro ने ‘Humanity’s Last Exam’ नावाच्या चाचणीत 18.8% गुण मिळवले. जरी या परीक्षेचे विशिष्ट स्वरूप आणि कठीणता यासाठी अधिक संदर्भाची आवश्यकता असली तरी, असा स्कोअर सादर करण्याचा उद्देश मॉडेलच्या संज्ञानात्मक पराक्रमाला आव्हानात्मक मानवी-स्तरीय मूल्यांकनांच्या तुलनेत बेंचमार्क करणे आहे. हे सूचित करते की मॉडेल अशा समस्यांशी झुंजण्यास सक्षम आहे ज्यांना केवळ साध्या माहिती पुनर्प्राप्तीपेक्षा अधिक विश्लेषणात्मक विचार आणि तार्किक अनुमानाची आवश्यकता असते. जरी 18.8% स्कोअर परीक्षेच्या स्केल आणि कठीणतेनुसार निरपेक्ष दृष्टीने कमी वाटू शकत असला तरी, AI च्या जगात जटिल मानवी-डिझाइन केलेल्या तर्क चाचण्यांना सामोरे जाण्याच्या बाबतीत, कोणताही महत्त्वपूर्ण स्कोअर एक लक्षणीय यश दर्शवू शकतो, जो बुद्धिमत्तेच्या अधिक जटिल पैलूंची प्रतिकृती बनवण्यात प्रगती दर्शवतो.
सुधारित कोडिंग प्रवीणता
आणखी एक क्षेत्र ज्यावर विशेष लक्ष दिले जात आहे ते म्हणजे मॉडेलची कोडिंग क्षमता. Google Gemini 2.5 Pro च्या या क्षेत्रातील कामगिरीचे वर्णन ‘2.0 पासून एक मोठी झेप’ (big step up from 2.0) असे करते, जे विविध प्रोग्रामिंग भाषांमध्ये कोड समजून घेणे, तयार करणे, डीबग करणे आणि स्पष्ट करणे या क्षमतेत भरीव सुधारणा दर्शवते. ही वाढ केवळ व्यावसायिक डेव्हलपर्ससाठीच महत्त्वपूर्ण नाही जे त्यांच्या वर्कफ्लोमध्ये मदतीसाठी AI चा फायदा घेऊ शकतात, परंतु संभाव्यतः शिकणाऱ्यांसाठी किंवा स्क्रिप्टिंगमध्ये मदत किंवा तांत्रिक संकल्पना समजून घेऊ इच्छिणाऱ्या सामान्य वापरकर्त्यांसाठी देखील महत्त्वाची आहे. सुधारित कोडिंग प्रवीणतेचा अर्थ आहे चांगली तार्किक रचना, सिंटॅक्सचे पालन, अल्गोरिदमची समज आणि संभाव्यतः आवश्यकतांना कार्यात्मक कोडमध्ये अधिक प्रभावीपणे रूपांतरित करण्याची क्षमता. Google असेही सूचित करते की हे विकासाचे एक चालू क्षेत्र आहे, असे सुचवते की ‘अधिक सुधारणा क्षितिजावर आहेत’ (more enhancements [are] on the horizon), ज्यामुळे कोडिंगला Gemini कुटुंबाच्या उत्क्रांतीसाठी एक प्रमुख धोरणात्मक लक्ष म्हणून स्थान दिले जाते. यामुळे अधिक शक्तिशाली डेव्हलपमेंट टूल्स, चांगले स्वयंचलित कोड पुनरावलोकन आणि अधिक सुलभ प्रोग्रामिंग शिक्षण मिळू शकते.
दशलक्ष टोकन्सची शक्ती: मोठ्या प्रमाणावर संदर्भ समजून घेणे
कदाचित Gemini 2.5 Pro चे सर्वात जास्त चर्चेत असलेले वैशिष्ट्य म्हणजे त्याची प्रचंड 1 दशलक्ष टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो (1 million token context window). हे तांत्रिक वैशिष्ट्य थेट त्या माहितीच्या प्रमाणात रूपांतरित होते जी मॉडेल आपल्या सक्रिय मेमरीमध्ये ठेवू शकते आणि प्रतिसाद तयार करताना एकाच वेळी विचारात घेऊ शकते. याला संदर्भात ठेवायचे झाल्यास, TechCrunch सारख्या वृत्तसंस्थांनी गणना केली आहे की 1 दशलक्ष टोकन अंदाजे एकाच वेळी सुमारे 750,000 शब्द प्रक्रिया करण्याच्या क्षमतेइतके आहेत. ही थक्क करणारी क्षमता J.R.R. Tolkien च्या विस्तृत महाकाव्य, ‘The Lord of the Rings’ च्या एकूण शब्दसंख्येपेक्षा जास्त असल्याच्या तुलनेने प्रसिद्धपणे स्पष्ट केली जाते.
तथापि, महत्त्व केवळ लांबलचक कादंबऱ्यांवर प्रक्रिया करण्यापलीकडे आहे. ही प्रचंड कॉन्टेक्स्ट विंडो AI ऍप्लिकेशन्ससाठी मूलभूतपणे नवीन शक्यता उघड करते. या परिणामांचा विचार करा:
- सखोल दस्तऐवज विश्लेषण: मॉडेल अत्यंत मोठे दस्तऐवज – लांबलचक संशोधन पेपर्स, व्यापक कायदेशीर करार, संपूर्ण कोडबेस किंवा तपशीलवार आर्थिक अहवाल – त्यांच्या संपूर्णतेमध्ये ग्रहण आणि विश्लेषण करू शकते, पूर्वीच्या तपशीलांचा मागोवा न गमावता सामग्रीची समग्र समज राखू शकते. हे लहान कॉन्टेक्स्ट विंडोमुळे मर्यादित असलेल्या मॉडेल्सच्या अगदी विरुद्ध आहे, जे एका वेळी केवळ विभाग प्रक्रिया करू शकतात, संभाव्यतः महत्त्वपूर्ण क्रॉस-संदर्भ किंवा व्यापक विषय गमावू शकतात.
- विस्तारित संभाषणे: वापरकर्ते AI सोबत खूप लांब, अधिक सुसंगत संभाषण करू शकतात. मॉडेल संवादाच्या खूप आधीच्या सूक्ष्म तपशील आणि बारकावे लक्षात ठेवू शकते, ज्यामुळे अधिक नैसर्गिक, संदर्भाने समृद्ध संवाद साधता येतो आणि सतत माहिती पुन्हा सांगण्याची निराशाजनक गरज कमी होते.
- जटिल समस्या सोडवणे: मोठ्या प्रमाणात पार्श्वभूमी सामग्रीमधून माहितीचे संश्लेषण आवश्यक असलेली कार्ये व्यवहार्य बनतात. कल्पना करा की AI ला जटिल प्रश्न विचारण्यासाठी विस्तृत प्रकल्प दस्तऐवज देणे, ट्रेंड विश्लेषणासाठी ऐतिहासिक डेटा प्रदान करणे किंवा धोरणात्मक शिफारशींसाठी तपशीलवार केस स्टडी पुरवणे. मोठी कॉन्टेक्स्ट विंडो मॉडेलला सर्व संबंधित माहिती त्याच्या कार्यरत मेमरीमध्ये ‘ठेवण्यास’ (hold) अनुमती देते.
- वर्धित सारांश आणि माहिती काढणे: लांबलचक मजकुरांचा सारांश काढणे किंवा मोठ्या डेटासेटमध्ये विखुरलेली विशिष्ट माहिती काढणे अधिक अचूक आणि व्यापक बनते, कारण मॉडेल एकाच वेळी संपूर्ण स्त्रोत सामग्री पाहू शकते.
- समृद्ध सर्जनशील लेखन: सर्जनशील कार्यांसाठी, मॉडेल खूप लांब कथांमध्ये कथानकाची सुसंगतता, पात्रांचे तपशील आणि जगाच्या निर्मितीचे घटक राखू शकते.
ही दशलक्ष-टोकन क्षमता एक महत्त्वपूर्ण अभियांत्रिकी यश दर्शवते आणि वापरकर्ते आणि डेव्हलपर्स AI शी ज्या प्रमाणात संवाद साधू शकतात ते मूलभूतपणे बदलते, माहिती प्रक्रिया आणि जटिल कार्य अंमलबजावणीमध्ये काय शक्य आहे याच्या सीमा पुढे ढकलते.
उपलब्धता आणि भविष्यातील दिशा
Gemini 2.5 Pro साठी रोलआउट धोरण एका बहुआयामी दृष्टिकोन दर्शवते. Gemini ॲपचे विनामूल्य वापरकर्ते आता प्रायोगिक प्रवेश मिळवत असले तरी, मॉडेल त्याच्या सुरुवातीच्या प्रेक्षकांसाठी अधिक स्थिर किंवा वैशिष्ट्य-पूर्ण स्वरूपात उपलब्ध राहते. डेव्हलपर्सना Google AI Studio द्वारे प्रवेश सुरूच आहे, ज्यामुळे त्यांना त्याच्या क्षमतांची चाचणी घेता येते आणि ते त्यांच्या स्वतःच्या ऍप्लिकेशन्स आणि सेवांमध्ये समाकलित करता येते. त्याचप्रमाणे, Gemini Advanced चे सदस्य त्यांचा प्रवेश कायम ठेवतात, संभाव्यतः प्रीमियम ट्रॅकवर असल्याने, कदाचित उच्च वापर मर्यादा किंवा सुधारणांमध्ये लवकर प्रवेशासह फायदा मिळवतात. हे वापरकर्ते सामान्यतः डेस्कटॉप आणि मोबाइल दोन्ही प्लॅटफॉर्मवर Gemini इंटरफेसमध्ये मॉडेल ड्रॉपडाउन मेनूमधून Gemini 2.5 Pro निवडू शकतात.
शिवाय, Google ने सूचित केले आहे की लवकरच Vertex AI साठी प्रवेश नियोजित आहे. Vertex AI हे Google Cloud चे व्यापक व्यवस्थापित मशीन लर्निंग प्लॅटफॉर्म आहे, जे एंटरप्राइझ ग्राहकांना लक्ष्य करते. Vertex AI वर Gemini 2.5 Pro उपलब्ध करणे हे Google चा व्यवसायांना स्केलेबल, एंटरप्राइझ-ग्रेड AI सोल्यूशन्स तयार करण्यासाठी त्याच्या सर्वात शक्तिशाली मॉडेल्ससह सुसज्ज करण्याचा हेतू दर्शवते. ही टप्प्याटप्प्याने उपलब्धता सुनिश्चित करते की भिन्न वापरकर्ता विभाग – सामान्य वापरकर्ते, डेव्हलपर्स आणि मोठे उद्योग – त्यांच्या गरजेनुसार सर्वात योग्य स्तरावर तंत्रज्ञानाशी संलग्न होऊ शकतात, तर Google प्रायोगिक टप्प्यात व्यापक अभिप्राय गोळा करते.
अशा शक्तिशाली मॉडेलची प्रायोगिक आवृत्ती देखील विनामूल्य ऑफर करण्याचा निर्णय स्पर्धात्मक AI क्षेत्रात एक धाडसी पाऊल आहे. हे Google ला वास्तविक-जगातील वापर डेटा वेगाने गोळा करण्यास, एज केसेस ओळखण्यास आणि विविध वापरकर्ता गटांकडून मिळालेल्या अभिप्रायाच्या आधारावर मॉडेल सुधारण्यास अनुमती देते. हे Google च्या तांत्रिक प्रगतीचे एक शक्तिशाली प्रदर्शन म्हणून देखील काम करते, संभाव्यतः वापरकर्ते आणि डेव्हलपर्सना त्याच्या इकोसिस्टमकडे आकर्षित करते. तथापि, स्थिर आवृत्ती विनामूल्य राहील की Gemini Advanced पेवॉलमागे जाईल हा महत्त्वाचा प्रश्न कायम आहे. याचे उत्तर Google च्या व्यापक उपलब्धता आणि अत्याधुनिक AI मॉडेल्स विकसित करण्याच्या आणि चालवण्याच्या महत्त्वपूर्ण खर्चांमध्ये संतुलन साधण्याच्या दीर्घकालीन धोरणाबद्दल बरेच काही प्रकट करेल. सध्या, वापरकर्त्यांना Google च्या प्रायोगिक प्रकाशनामुळे AI तर्क आणि मोठ्या-संदर्भ प्रक्रियेच्या सीमांचे अन्वेषण करण्याची अभूतपूर्व संधी आहे.