कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या (AI) विकासाचा वेग तंत्रज्ञानाच्या जगात सतत बदल घडवत आहे आणि Google ने नुकतेच एक महत्त्वपूर्ण आव्हान उभे केले आहे. सादर आहे Gemini 2.5 Pro, कंपनीच्या पुढील पिढीतील Gemini 2.5 कुटुंबातील पहिले मॉडेल. हे केवळ एक किरकोळ अपडेट नाही; Google या मल्टीमोडल रिझनिंग इंजिनला एक शक्तिशाली प्रतिस्पर्धी म्हणून स्थान देत आहे. विशेषतः कोडिंग, गणित आणि वैज्ञानिक समस्या सोडवण्याच्या आव्हानात्मक क्षेत्रांमध्ये OpenAI, Anthropic आणि DeepSeek सारख्या प्रस्थापित प्रतिस्पर्धकांपेक्षा उत्कृष्ट कामगिरीचा दावा करत आहे. हे अनावरण केवळ क्षमतेतील झेपच दर्शवत नाही, तर Google आपल्या सर्वात प्रगत AI प्रणालींकडे कसे पाहते आणि त्यांची ब्रँडिंग कशी करते यात एक धोरणात्मक सुधारणा देखील दर्शवते.
उपजत तर्काकडे उत्क्रांती
Gemini 2.5 Pro च्या केंद्रस्थानी तर्क (reasoning) करण्याची वाढीव क्षमता आहे. AI च्या संदर्भात, या शब्दाचा अर्थ साध्या पॅटर्न मॅचिंग किंवा माहिती पुनर्प्राप्तीपलीकडे जाण्यासाठी डिझाइन केलेले मॉडेल आहे. खरे रिझनिंग AI अधिक विचारपूर्वक, मानवासारख्या विचार प्रक्रियेचे अनुकरण करण्याचे उद्दिष्ट ठेवते. यात क्वेरीच्या संदर्भाचे बारकाईने मूल्यांकन करणे, गुंतागुंतीच्या समस्यांना व्यवस्थापित करण्यायोग्य चरणांमध्ये मोडणे, गुंतागुंतीच्या तपशीलांवर पद्धतशीरपणे प्रक्रिया करणे आणि प्रतिसाद देण्यापूर्वी अंतर्गत सुसंगतता तपासणी किंवा तथ्य-पडताळणी करणे समाविष्ट आहे. केवळ संभाव्य वाटणारा मजकूरच नव्हे, तर तार्किकदृष्ट्या योग्य आणि अचूक आउटपुट मिळवणे हे ध्येय आहे.
तथापि, खोल तर्क क्षमतांचा हा पाठपुरावा किंमतीसह येतो. अशा अत्याधुनिक संज्ञानात्मक प्रक्रियांना सोप्या जनरेटिव्ह मॉडेल्सच्या तुलनेत लक्षणीयरीत्या अधिक संगणकीय शक्तीची आवश्यकता असते. या प्रणालींना प्रशिक्षित करणे संसाधन-केंद्रित आहे आणि त्यांना चालवण्यासाठी जास्त कार्यान्वयन खर्च येतो. क्षमता आणि खर्च यांच्यातील हा समतोल प्रगत AI च्या विकासातील एक केंद्रीय आव्हान आहे.
विशेष म्हणजे, Google या मुख्य क्षमतेभोवती आपली ब्रँडिंग रणनीती हळूवारपणे बदलत असल्याचे दिसते. जेव्हा कंपनीने आपली Gemini 1.5 मालिका सादर केली, तेव्हा त्यात पूर्वीच्या Gemini 1.0 Ultra किंवा संभाव्य संकल्पनात्मक बदलांसारख्या ‘Thinking’ लेबलसह विशेषतः नियुक्त केलेले मॉडेल समाविष्ट होते, जे वाढीव तर्काकडे निर्देश करत होते. तथापि, Gemini 2.5 Pro च्या लॉन्चसह, हे स्पष्ट ‘Thinking’ नाव मागे पडत असल्याचे दिसते.
Google च्या 2.5 प्रकाशनासंदर्भातील स्वतःच्या संप्रेषणानुसार, हे तर्काचा त्याग नाही तर या कुटुंबातील सर्व आगामी मॉडेल्समध्ये एक मूलभूत वैशिष्ट्य म्हणून त्याचे एकत्रीकरण आहे. तर्क आता एक वेगळे, प्रीमियम वैशिष्ट्य म्हणून सादर केले जात नाही तर आर्किटेक्चरचा एक अंतर्भूत भाग म्हणून सादर केले जात आहे. हे एका अधिक एकीकृत AI फ्रेमवर्ककडे वाटचाल दर्शवते जिथे प्रगत संज्ञानात्मक क्षमता अपेक्षित मूलभूत कार्यक्षमता आहेत, वेगळ्या ब्रँडिंगची आवश्यकता असलेल्या वेगळ्या सुधारणा नाहीत. हे तंत्रज्ञानाच्या परिपक्वतेचे सूचित करते, जिथे अत्याधुनिक प्रक्रिया मानक बनते, अपवाद नाही. हा धोरणात्मक बदल Google च्या AI पोर्टफोलिओला सुव्यवस्थित करू शकतो आणि वापरकर्ते व डेव्हलपर्सनी अत्याधुनिक लार्ज लँग्वेज मॉडेल्स (LLMs) कडून काय अपेक्षा करावी यासाठी एक नवीन बेंचमार्क सेट करू शकतो.
अभियांत्रिकी सुधारणा आणि बेंचमार्क वर्चस्व
या नवीन स्तरावरील कामगिरीला काय सामर्थ्य देते? Google Gemini 2.5 Pro च्या पराक्रमाचे श्रेय अनेक घटकांच्या संयोजनाला देते: ‘लक्षणीयरीत्या वर्धित बेस मॉडेल’ आणि ‘सुधारित पोस्ट-ट्रेनिंग’ तंत्र. विशिष्ट आर्किटेक्चरल नवकल्पना मालकीच्या असल्या तरी, याचा अर्थ स्पष्ट आहे: मूळ न्यूरल नेटवर्कमध्ये मूलभूत सुधारणा केल्या गेल्या आहेत, ज्या सुरुवातीच्या मोठ्या प्रमाणावरील प्रशिक्षणानंतर अत्याधुनिक ट्यूनिंग प्रक्रियेद्वारे आणखी परिष्कृत केल्या गेल्या आहेत. या दुहेरी दृष्टिकोनाचा उद्देश मॉडेलचे मूळ ज्ञान आणि ते ज्ञान हुशारीने लागू करण्याची क्षमता या दोन्हींना चालना देणे आहे.
पुरावा, जसे ते म्हणतात, पुडिंगमध्ये आहे – किंवा AI च्या जगात, बेंचमार्कमध्ये. Google Gemini 2.5 Pro च्या स्थानावर, विशेषतः LMArena लीडरबोर्डच्या शिखरावर असल्याचा दावा केलेल्या स्थानावर प्रकाश टाकण्यास तत्पर आहे. हे प्लॅटफॉर्म एक मान्यताप्राप्त, जरी सतत विकसित होणारे, क्षेत्र आहे जिथे प्रमुख LLMs विविध प्रकारच्या कार्यांमध्ये एकमेकांविरुद्ध उभे केले जातात, अनेकदा मानवांनी न्याय केलेल्या अंध, हेड-टू-हेड तुलनेचा वापर करून. अशा लीडरबोर्डवर अव्वल स्थान मिळवणे, जरी क्षणिक असले तरी, अत्यंत स्पर्धात्मक AI क्षेत्रात एक महत्त्वपूर्ण दावा आहे.
विशिष्ट शैक्षणिक तर्क बेंचमार्कमध्ये खोलवर गेल्यास मॉडेलची ताकद अधिक स्पष्ट होते:
- गणित (AIME 2025): Gemini 2.5 Pro ने या आव्हानात्मक गणित स्पर्धा बेंचमार्कवर 86.7% चा प्रभावी स्कोअर मिळवला. अमेरिकन इन्व्हिटेशनल मॅथेमॅटिक्स एक्झामिनेशन (AIME) त्याच्या गुंतागुंतीच्या समस्यांसाठी ओळखले जाते ज्यांना खोल तार्किक तर्क आणि गणितीय अंतर्दृष्टी आवश्यक असते, सामान्यतः हाय-स्कूलच्या विद्यार्थ्यांसाठी हे लक्ष्यित असते. येथे उत्कृष्ट कामगिरी करणे अमूर्त गणितीय विचारांसाठी मजबूत क्षमता दर्शवते.
- विज्ञान (GPQA diamond): पदवी-स्तरीय वैज्ञानिक प्रश्न उत्तरांच्या क्षेत्रात, GPQA डायमंड बेंचमार्कद्वारेदर्शविलेल्या, मॉडेलने 84.0% गुण मिळवले. ही चाचणी विविध वैज्ञानिक शाखांमधील समजूतदारपणा तपासते, केवळ तथ्यात्मक आठवणच नव्हे तर माहितीचे संश्लेषण करण्याची आणि गुंतागुंतीच्या वैज्ञानिक परिस्थितींमधून तर्क करण्याची क्षमता देखील आवश्यक असते.
- व्यापक ज्ञान (Humanity’s Last Exam): या व्यापक मूल्यांकनावर, ज्यात गणित, विज्ञान आणि मानव्यशास्त्र या विषयांवरील हजारो प्रश्न समाविष्ट आहेत, Gemini 2.5 Pro 18.8% गुणांसह आघाडीवर असल्याचे म्हटले जाते. टक्केवारी कमी वाटू शकते, परंतु या बेंचमार्कची निव्वळ व्याप्ती आणि अडचण यामुळे किरकोळ आघाडी देखील लक्षणीय आहे, जी एक चांगली गोलाकार ज्ञान आधार आणि अष्टपैलू तर्क क्षमता दर्शवते.
हे परिणाम एका AI चे चित्र रंगवतात जे संरचित, तार्किक आणि ज्ञान-केंद्रित डोमेनमध्ये उत्कृष्ट आहे. शैक्षणिक बेंचमार्कवरील लक्ष Google च्या केवळ संभाषणात्मक प्रवाहीपणापलीकडे जाऊन, गुंतागुंतीच्या बौद्धिक आव्हानांना सामोरे जाण्यास सक्षम मॉडेल तयार करण्याच्या महत्त्वाकांक्षेला अधोरेखित करते.
कोड जनरेशनच्या बारकाव्यांमध्ये नेव्हिगेट करणे
Gemini 2.5 Pro शैक्षणिक तर्कामध्ये चमकत असले तरी, सॉफ्टवेअर विकासाच्या तितक्याच महत्त्वाच्या डोमेनमधील त्याची कामगिरी अधिक गुंतागुंतीचे चित्र सादर करते. या क्षेत्रातील बेंचमार्क AI ची प्रोग्रामिंग आवश्यकता समजून घेण्याची, कार्यात्मक कोड लिहिण्याची, त्रुटी डीबग करण्याची आणि विद्यमान कोडबेसमध्ये बदल करण्याची क्षमता तपासतात.
Google विशिष्ट कोडिंग कार्यांवर मजबूत परिणाम नोंदवते:
- कोड एडिटिंग (Aider Polyglot): मॉडेलने या बेंचमार्कवर 68.6% गुण मिळवले, जे एकाधिक प्रोग्रामिंग भाषांमध्ये कोड संपादित करण्याच्या क्षमतेवर लक्ष केंद्रित करते. हा स्कोअर इतर बहुतेक आघाडीच्या मॉडेल्सना मागे टाकतो, असे म्हटले जाते, जे विद्यमान कोड संरचना समजून घेण्यास आणि हाताळण्यास प्रवीणता दर्शवते – व्यावहारिक सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंट वर्कफ्लोसाठी एक महत्त्वपूर्ण कौशल्य.
तथापि, कामगिरी एकसमान वर्चस्व दर्शवत नाही:
- व्यापक प्रोग्रामिंग कार्ये (SWE-bench Verified): या बेंचमार्कवर, जे वास्तविक-जगातील GitHub समस्यांचे निराकरण करण्याच्या क्षमतेचे मूल्यांकन करते, Gemini 2.5 Pro ने 63.8% गुण मिळवले. हा अजूनही एक आदरणीय स्कोअर असला तरी, Google मान्य करते की हे त्याला दुसऱ्या स्थानावर ठेवते, विशेषतः Anthropic च्या Claude 3.5 Sonnet च्या मागे (तुलनेच्या वेळी). हे सूचित करते की संपादन सारख्या विशिष्ट कोडिंग कार्यांमध्ये निपुण असले तरी, सुरुवातीपासून शेवटपर्यंत गुंतागुंतीच्या, वास्तविक-जगातील सॉफ्टवेअर अभियांत्रिकी समस्या सोडवण्याच्या अधिक समग्र आव्हानात त्याला कठीण स्पर्धेचा सामना करावा लागू शकतो.
प्रमाणित चाचण्यांवरील या मिश्र प्रदर्शनानंतरही, Google कोडिंगमधील मॉडेलच्या व्यावहारिक सर्जनशील क्षमतांवर जोर देते. ते दावा करतात की Gemini 2.5 Pro ‘दृष्यदृष्ट्या आकर्षक वेब अॅप्स आणि एजंटिक कोड अॅप्लिकेशन्स तयार करण्यात उत्कृष्ट आहे.’ एजंटिक अॅप्लिकेशन्स अशा प्रणालींचा संदर्भ देतात जिथे AI क्रिया करू शकते, चरणांचे नियोजन करू शकते आणि स्वायत्तपणे किंवा अर्ध-स्वायत्तपणे कार्ये पार पाडू शकते. हे स्पष्ट करण्यासाठी, Google एका उदाहरणावर प्रकाश टाकते जिथे मॉडेलने केवळ एका, उच्च-स्तरीय प्रॉम्प्टवर आधारित एक कार्यात्मक व्हिडिओ गेम तयार केला. हा किस्सा, प्रमाणित बेंचमार्क नसला तरी, सर्जनशील कल्पनांना कार्यरत कोडमध्ये रूपांतरित करण्याच्या संभाव्य सामर्थ्याकडे निर्देश करतो, विशेषतः परस्परसंवादी आणि स्वायत्त अनुप्रयोगांसाठी. बेंचमार्क स्कोअर आणि दावा केलेल्या सर्जनशील पराक्रमातील तफावत केवळ प्रमाणित चाचणीद्वारे AI कोडिंग क्षमतांच्या संपूर्ण स्पेक्ट्रमला कॅप्चर करण्याच्या चालू असलेल्या आव्हानाला अधोरेखित करते. वास्तविक-जगातील उपयुक्ततेमध्ये अनेकदा तार्किक अचूकता, सर्जनशील समस्या-निवारण आणि आर्किटेक्चरल डिझाइन यांचे मिश्रण असते जे बेंचमार्क पूर्णपणे समाविष्ट करू शकत नाहीत.
विस्तृत कॉन्टेक्स्ट विंडोची प्रचंड क्षमता
Gemini 2.5 Pro च्या सर्वात लक्षवेधी वैशिष्ट्यांपैकी एक म्हणजे त्याचा प्रचंड कॉन्टेक्स्ट विंडो: एक दशलक्ष टोकन. लार्ज लँग्वेज मॉडेल्सच्या भाषेत, ‘टोकन’ हे मजकुराचे एकक आहे, जे इंग्रजीतील सुमारे तीन-चतुर्थांश शब्दाच्या बरोबरीचे आहे. म्हणून, एक दशलक्ष-टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो म्हणजे मॉडेल अंदाजे 750,000 शब्दांच्या बरोबरीची माहिती त्याच्या ‘वर्किंग मेमरी’ मध्ये प्रक्रिया करू शकते आणि ठेवू शकते.
याला संदर्भात ठेवण्यासाठी, हे हॅरी पॉटर मालिकेतील पहिल्या सहा पुस्तकांच्या एकत्रित लांबीइतके आहे. हे मागील पिढीतील अनेक मॉडेल्सच्या कॉन्टेक्स्ट विंडोना मागे टाकते, जे अनेकदा दहा हजार किंवा कदाचित काही लाख टोकनवर थांबत होते.
कॉन्टेक्स्ट क्षमतेतील या प्रचंड विस्ताराचे गंभीर परिणाम आहेत:
- खोल दस्तऐवज विश्लेषण: व्यवसाय आणि संशोधक संपूर्ण लांबलचक अहवाल, अनेक संशोधन पेपर, विस्तृत कायदेशीर दस्तऐवज किंवा अगदी संपूर्ण कोडबेस एकाच प्रॉम्प्टमध्ये मॉडेलला देऊ शकतात. AI नंतर पूर्वीच्या तपशीलांचा मागोवा न गमावता प्रदान केलेल्या संपूर्ण संदर्भात माहितीचे विश्लेषण, सारांश, क्वेरी किंवा क्रॉस-रेफरन्स करू शकते.
- विस्तारित संभाषणे: हे खूप लांब, अधिक सुसंगत संभाषणांना सक्षम करते जिथे AI संवादाच्या सुरुवातीच्या काळातील तपशील आणि बारकावे लक्षात ठेवते. हे गुंतागुंतीच्या समस्या-निवारण सत्रांसाठी, सहयोगी लेखनासाठी किंवा वैयक्तिकृत शिकवणी अनुप्रयोगांसाठी महत्त्वपूर्ण आहे.
- गुंतागुंतीच्या सूचनांचे पालन: वापरकर्ते लेखन, कोडिंग किंवा नियोजनासारख्या कार्यांसाठी अत्यंत तपशीलवार, बहु-चरण सूचना किंवा मोठ्या प्रमाणात पार्श्वभूमी माहिती प्रदान करू शकतात आणि मॉडेल संपूर्ण विनंतीशी निष्ठा राखू शकते.
- मल्टीमीडिया समज (निहित): मल्टीमोडल मॉडेल म्हणून, हा मोठा कॉन्टेक्स्ट विंडो मजकूर, प्रतिमा आणि संभाव्यतः ऑडिओ किंवा व्हिडिओ डेटाच्या संयोजनांना देखील लागू होतो, ज्यामुळे समृद्ध, मिश्र-मीडिया इनपुटचे अत्याधुनिक विश्लेषण शक्य होते.
शिवाय, Google ने आधीच ही मर्यादा आणखी पुढे ढकलण्याचा आपला इरादा दर्शविला आहे, नजीकच्या भविष्यात कॉन्टेक्स्ट विंडो थ्रेशोल्ड दोन दशलक्ष टोकनपर्यंत वाढवण्याची योजना असल्याचे म्हटले आहे. या आधीच प्रचंड क्षमतेला दुप्पट केल्याने आणखी शक्यता उघडतील, संभाव्यतः मॉडेलला संपूर्ण पुस्तके, विस्तृत कॉर्पोरेट ज्ञान आधार किंवा अविश्वसनीयपणे गुंतागुंतीच्या प्रकल्प आवश्यकता एकाच वेळी प्रक्रिया करण्याची परवानगी मिळेल. कॉन्टेक्स्टचा हा अथक विस्तार AI विकासातील एक महत्त्वाचे युद्धक्षेत्र आहे, कारण ते मॉडेल्स प्रभावीपणे हाताळू शकणाऱ्या कार्यांची गुंतागुंत आणि प्रमाणावर थेट परिणाम करते.
प्रवेश, उपलब्धता आणि स्पर्धात्मक क्षेत्र
Google Gemini 2.5 Pro ला अनेक चॅनेल्सद्वारे उपलब्ध करत आहे, जे वेगवेगळ्या वापरकर्ता विभागांना पूर्ण करते:
- ग्राहक: हे मॉडेल सध्या Gemini Advanced सबस्क्रिप्शन सेवेद्वारे उपलब्ध आहे. यात सामान्यतः मासिक शुल्क (घोषणेच्या वेळी सुमारे $20) समाविष्ट असते आणि विविध Google उत्पादनांमध्ये आणि स्टँडअलोन वेब/अॅप इंटरफेसमध्ये एकत्रित केलेल्या Google च्या सर्वात सक्षम AI मॉडेल्समध्ये प्रवेश प्रदान करते.
- डेव्हलपर्स आणि एंटरप्रायझेस: जे अनुप्रयोग तयार करू इच्छितात किंवा मॉडेलला त्यांच्या स्वतःच्या सिस्टममध्ये समाकलित करू इच्छितात, त्यांच्यासाठी Gemini 2.5 Pro Google AI Studio द्वारे उपलब्ध आहे, जे प्रोटोटाइपिंग आणि प्रॉम्प्ट चालवण्यासाठी वेब-आधारित साधन आहे.
- क्लाउड प्लॅटफॉर्म इंटिग्रेशन: पुढे पाहता, Google हे मॉडेल Vertex AI वर उपलब्ध करण्याची योजना आखत आहे, जे Google Cloud वरील त्याचे व्यापक मशीन लर्निंग प्लॅटफॉर्म आहे. हे इंटिग्रेशन एंटरप्राइझ-ग्रेड अनुप्रयोगांसाठी कस्टमायझेशन, उपयोजन, व्यवस्थापन आणि स्केलिंगसाठी अधिक मजबूत साधने ऑफर करेल.
कंपनीने असेही सूचित केले आहे की किंमतीचे तपशील, संभाव्यतः वापराच्या प्रमाणावर आधारित आणि संभाव्यतः भिन्न दर मर्यादा (प्रति मिनिट विनंत्या), लवकरच सादर केले जातील, विशेषतः Vertex AI ऑफरिंगसाठी. हा टायर्ड दृष्टिकोन मानक सराव आहे, जो संगणकीय गरजा आणि बजेटवर आधारित प्रवेशाचे भिन्न स्तर प्रदान करतो.
रिलीज स्ट्रॅटेजी आणि क्षमता Gemini 2.5 Pro ला OpenAI च्या GPT-4 मालिका (GPT-4o सह) आणि Anthropic च्या Claude 3 कुटुंब (नुकत्याच घोषित केलेल्या Claude 3.5 Sonnet सह) सारख्या इतर फ्रंटियर मॉडेल्सच्या थेट स्पर्धेत ठेवतात. प्रत्येक मॉडेल विविध बेंचमार्क आणि वास्तविक-जगातील कार्यांमध्ये स्वतःची ताकद आणि कमकुवतता दर्शवते. तर्क, प्रचंड कॉन्टेक्स्ट विंडो आणि Google ने हायलाइट केलेले विशिष्ट बेंचमार्क विजय या उच्च-स्टेक शर्यतीत धोरणात्मक भिन्नता आहेत. Google च्या विद्यमान इकोसिस्टममध्ये (Search, Workspace, Cloud) एकत्रीकरण देखील एक महत्त्वपूर्ण वितरण फायदा प्रदान करते. जसजसे हे शक्तिशाली मॉडेल अधिक सुलभ होतील, तसतसे स्पर्धा निःसंशयपणे पुढील नवकल्पनांना चालना देईल, विज्ञान, व्यवसाय, सर्जनशीलता आणि दैनंदिन जीवनात AI काय साध्य करू शकते याच्या सीमा पुढे ढकलेल. बेंचमार्कच्या पलीकडे खरी कसोटी ही असेल की डेव्हलपर आणि वापरकर्ते वास्तविक-जगातील समस्या सोडवण्यासाठी आणि नवीन अनुप्रयोग तयार करण्यासाठी या प्रगत तर्क आणि संदर्भित क्षमतांचा किती प्रभावीपणे उपयोग करू शकतात.