कृत्रिम बुद्धिमत्तेतील (AI) नवनवीन शोधांचा वेग कमी होण्याची कोणतीही चिन्हे दिसत नाहीत आणि Google ने या उच्च-तंत्रज्ञानाच्या शर्यतीत आपले नवीनतम अस्त्र सादर केले आहे. कंपनीने नुकतेच Gemini 2.5 या आपल्या AI मॉडेलच्या नवीन पिढीचे अनावरण केले आहे, जे गुंतागुंतीची तर्कक्षमता आणि जटिल कोडींग आव्हानांसह अत्याधुनिक संज्ञानात्मक कार्ये हाताळण्यासाठी तयार केले गेले आहे. हे अनावरण केवळ एक वाढीव अपडेट नाही; तर ते एक महत्त्वपूर्ण प्रगती दर्शवते, ज्यामुळे Google AI विकासात आघाडीवर आले आहे आणि स्थापित प्रतिस्पर्धकांना थेट आव्हान देत आहे. या लाँचच्या केंद्रस्थानी Gemini 2.5 Pro Experimental व्हेरिएंट आहे, ज्याने प्रभावशाली LMArena लीडरबोर्डवर, जे मोठ्या भाषिक मॉडेल्सच्या कामगिरीचे मूल्यांकन करण्यासाठी एक व्यापकपणे प्रतिष्ठित बेंचमार्क आहे, प्रतिष्ठित अव्वल स्थान मिळवून आधीच लक्ष वेधून घेतले आहे.
नवीन बेंचमार्क स्थापित करणे: कार्यप्रदर्शन आणि तर्क क्षमता
Gemini 2.5 Pro Experimental चा तात्काळ प्रभाव त्याच्या बेंचमार्क कामगिरीमध्ये स्पष्ट दिसतो. LMArena लीडरबोर्डवर अव्वल स्थान मिळवणे हे एक उल्लेखनीय यश आहे, जे इतर आघाडीच्या मॉडेल्सच्या तुलनेत त्याच्या श्रेष्ठ क्षमतांचे संकेत देते. परंतु त्याचे वर्चस्व केवळ या एका रँकिंगपुरते मर्यादित नाही. Google च्या अहवालानुसार, हे प्रगत मॉडेल सामान्य कोडींग, गणित आणि विज्ञान बेंचमार्क यांसारख्या अनेक महत्त्वपूर्ण क्षेत्रांमध्येही आघाडीवर आहे. ही क्षेत्रे AI च्या जटिल प्रणाली समजून घेण्याची, अमूर्त संकल्पना हाताळण्याची आणि अचूक, कार्यात्मक आउटपुट तयार करण्याच्या क्षमतेची चाचणी घेण्यासाठी महत्त्वपूर्ण आहेत. येथे उत्कृष्ट कामगिरी करणे हे विश्लेषणात्मक खोली आणि समस्या सोडवण्याच्या कौशल्याची पातळी दर्शवते, जी सध्याच्या AI क्षमतांच्या सीमांना आव्हान देते.
Google च्या स्वतःच्या तंत्रज्ञांच्या मते, Gemini 2.5 ला खऱ्या अर्थाने वेगळे ठरवणारी गोष्ट म्हणजे त्याची ‘विचार करणारे मॉडेल’ (thinking model) म्हणून असलेली मूलभूत रचना. Google DeepMind चे मुख्य तंत्रज्ञान अधिकारी (Chief Technology Officer) Koray Kavukcuoglu यांनी या संकल्पनेवर अधिक स्पष्टीकरण दिले: “Gemini 2.5 मॉडेल्स विचार करणारे मॉडेल्स आहेत, जे प्रतिसाद देण्यापूर्वी त्यांच्या विचारांमधून तर्क करण्यास सक्षम आहेत, ज्यामुळे कार्यक्षमतेत वाढ होते आणि अचूकता सुधारते.” हे वर्णन अशा मॉडेल्सपासून वेगळेपण दर्शवते जे प्रामुख्याने पॅटर्न ओळखण्यावर किंवा थेट माहिती पुनर्प्राप्त करण्यावर अवलंबून असू शकतात. त्याऐवजी, Gemini 2.5 प्रतिसाद तयार करण्यापूर्वी संरचित विचारांसारख्या अधिक विचारपूर्वक अंतर्गत प्रक्रियेत गुंतलेले असल्याचे सुचवले आहे. ही अंतर्गत तार्किक पायरी त्याला साध्या वर्गीकरण किंवा भविष्यवाणीच्या कार्यांच्या पलीकडे जाण्यास अनुमती देते. Google जोर देते की हे मॉडेल माहितीचे सखोल विश्लेषण करू शकते, तार्किक निष्कर्ष काढू शकते, आणि महत्त्वाचे म्हणजे, त्याच्या आउटपुटमध्ये संदर्भ आणि बारकावे समाविष्ट करू शकते. समस्येच्या विविध पैलूंचे वजन करण्याची आणि सूक्ष्म अर्थ समजून घेण्याची ही क्षमता वास्तविक-जगातील गुंतागुंत हाताळण्यासाठी महत्त्वपूर्ण आहे, जी साध्या उत्तरांना आव्हान देते.
या ‘विचार’ करण्याच्या दृष्टिकोनाचे व्यावहारिक परिणाम तुलनात्मक कार्यप्रदर्शन मेट्रिक्समध्ये दिसून येतात. Google दावा करते की Gemini 2.5 विविध मागणी असलेल्या बेंचमार्कवर OpenAI चे o3 mini आणि GPT-4.5, DeepSeek-R1, Grok 3, आणि Anthropic चे Claude 3.7 Sonnet यांसारख्या प्रमुख प्रतिस्पर्धकांच्या तुलनेत उत्कृष्ट कामगिरी दर्शवते. अनेक चाचणी संचांमध्ये हे व्यापक श्रेष्ठत्व या नवीनतम आवृत्तीमध्ये लागू केलेल्या आर्किटेक्चरल आणि प्रशिक्षण सुधारणांचे महत्त्व अधोरेखित करते.
कदाचित त्याच्या प्रगत तर्काचे सर्वात वेधक प्रात्यक्षिक म्हणजे Humanity’s Last Exam नावाच्या एका अद्वितीय बेंचमार्कवरील त्याची कामगिरी. शेकडो विषय तज्ञांनी काळजीपूर्वक तयार केलेला हा डेटासेट, मानवी आणि कृत्रिम ज्ञान आणि तर्काच्या मर्यादा तपासण्यासाठी खास डिझाइन केलेला आहे. हे अशी आव्हाने सादर करते ज्यासाठी सखोल समज, चिकित्सक विचार आणि विविध क्षेत्रांमधील माहिती एकत्रित करण्याची क्षमता आवश्यक आहे. या आव्हानात्मक चाचणीवर, Gemini 2.5 ने बाह्य साधनांचा वापर न करता कार्यरत असलेल्या मॉडेल्समध्ये 18.8% गुण मिळवले, ज्याला Google ‘स्टेट-ऑफ-द-आर्ट’ (state-of-the-art) म्हणून वर्णन करते. जरी टक्केवारी निरपेक्ष दृष्टीने माफक वाटू शकते, तरी त्याचे महत्त्व बेंचमार्कच्या स्वतःच्या कठीणतेमध्ये आहे, जे त्याच्या समकक्षांच्या तुलनेत जटिल, मदतीशिवाय तर्क करण्याच्या मॉडेलच्या प्रगत क्षमतेवर प्रकाश टाकते.
पडद्यामागे: सुधारित आर्किटेक्चर आणि प्रशिक्षण
Gemini 2.5 मध्ये दिसून येणारी कार्यक्षमतेतील झेप अपघाती नाही; ती Google DeepMind मधील निरंतर संशोधन आणि विकास प्रयत्नांचा कळस आहे. कंपनीने या प्रगतीला AI प्रणालींना अधिक बुद्धिमान आणि अत्याधुनिक तर्कासाठी सक्षम बनवण्याच्या उद्देशाने केलेल्या दीर्घकालीन अन्वेषणांशी स्पष्टपणे जोडले आहे. “बऱ्याच काळापासून, आम्ही रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (reinforcement learning) आणि चेन-ऑफ-थॉट प्रॉम्प्टिंग (chain-of-thought prompting) सारख्या तंत्रांद्वारे AI ला अधिक स्मार्ट आणि तर्क करण्यास अधिक सक्षम बनवण्याचे मार्ग शोधले आहेत,” असे Google ने आपल्या घोषणेत म्हटले आहे. ही तंत्रे, जरी मौल्यवान असली तरी, नवीनतम मॉडेलमध्ये साकारलेल्या अधिक एकात्मिक दृष्टिकोनाकडे जाणारे टप्पे असल्याचे दिसते.
Google Gemini 2.5 च्या उत्कृष्ट कामगिरीचे श्रेय एका शक्तिशाली संयोजनाला देते: एक “लक्षणीयरीत्या सुधारित बेस मॉडेल” (significantly enhanced base model) आणि “सुधारित पोस्ट-ट्रेनिंग” (improved post-training) तंत्रे. या सुधारणांचे विशिष्ट तपशील मालकीचे असले तरी, गर्भितार्थ स्पष्ट आहे. मॉडेलची मूलभूत रचना स्वतःच मोठ्या प्रमाणात सुधारणांमधून गेली आहे, ज्यात संभाव्यतः स्केल, कार्यक्षमता किंवा नवीन संरचनात्मक डिझाइनचा समावेश आहे. तितकेच महत्त्वाचे म्हणजे सुरुवातीच्या मोठ्या प्रमाणावरील प्रशिक्षणानंतर होणारी परिष्करण प्रक्रिया. या पोस्ट-ट्रेनिंग टप्प्यात अनेकदा विशिष्ट कार्यांवर मॉडेलला फाइन-ट्यून करणे, त्याला इच्छित वर्तनांशी (जसे की उपयुक्तता आणि सुरक्षितता) संरेखित करणे आणि संभाव्यतः मानवी अभिप्रायातून रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (RLHF) सारखी तंत्रे किंवा कदाचित, Kavukcuoglu यांनी सूचित केलेल्या प्रगत तर्क यंत्रणा समाविष्ट करणे यांचा समावेश असतो. हा दुहेरी फोकस - मूळ इंजिन आणि त्यानंतरचे कॅलिब्रेशन दोन्ही सुधारणे - Gemini 2.5 ला Google ने “कार्यक्षमतेची नवीन पातळी” (new level of performance) म्हणून वर्णन केलेले यश मिळविण्यास अनुमती देते. या “विचार क्षमतांचे” (thinking capabilities) एकत्रीकरण हे एक-वेळचे वैशिष्ट्य म्हणून नाही तर Google च्या AI पोर्टफोलिओमधील भविष्यातील विकासासाठी एक मुख्य दिशा म्हणून अभिप्रेत आहे. कंपनीने आपला हेतू स्पष्टपणे सांगितला: “पुढे जाऊन, आम्ही या विचार क्षमता थेट आमच्या सर्व मॉडेल्समध्ये तयार करत आहोत, जेणेकरून ते अधिक जटिल समस्या हाताळू शकतील आणि आणखी सक्षम, संदर्भ-जागरूक एजंट्सना समर्थन देऊ शकतील.”
विस्तारित संदर्भ आणि मल्टीमोडल समज
शुद्ध तर्काच्या पलीकडे, आधुनिक AI चा आणखी एक महत्त्वाचा पैलू म्हणजे प्रचंड प्रमाणात माहितीवर प्रक्रिया करण्याची आणि समजून घेण्याची क्षमता, जी अनेकदा विविध स्वरूपांमध्ये सादर केली जाते. Gemini 2.5 या क्षेत्रात महत्त्वपूर्ण प्रगती करते, विशेषतः त्याच्या कॉन्टेक्स्ट विंडो (context window) संदर्भात - म्हणजे प्रतिसाद तयार करताना मॉडेल एकाच वेळी विचारात घेऊ शकणाऱ्या माहितीचे प्रमाण. नव्याने प्रसिद्ध झालेले Gemini 2.5 Pro एका प्रभावी 1 दशलक्ष टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो सह येते. याला संदर्भात ठेवायचे झाल्यास, एक दशलक्ष टोकन म्हणजे लाखो शब्द, जे अनेक लांबलचक कादंबऱ्या किंवा विस्तृत तांत्रिक दस्तऐवजीकरणाच्या बरोबरीचे आहे. ही मोठी विंडो मॉडेलला खूप लांब संवादांमध्ये सुसंगतता राखण्यास, संपूर्ण कोडबेसचे विश्लेषण करण्यास किंवा मोठ्या दस्तऐवजांना पूर्वीचे तपशील न गमावता समजून घेण्यास अनुमती देते.
Google इथेच थांबत नाहीये; आणखी मोठी 2 दशलक्ष टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो भविष्यात रिलीजसाठी नियोजित आहे, ज्यामुळे मॉडेलची सखोल संदर्भात्मक समजण्याची क्षमता आणखी वाढेल. महत्त्वाचे म्हणजे, Google दावा करते की ही विस्तारित कॉन्टेक्स्ट विंडो कार्यक्षमतेच्या घसरणीच्या किंमतीवर येत नाही. त्याऐवजी, ते “मागील पिढ्यांपेक्षा सुधारलेली मजबूत कामगिरी” (strong performance that improves over previous generations) चा दावा करतात, जे सूचित करते की मॉडेल विस्तारित संदर्भाचा प्रभावीपणे वापर करते आणि गोंधळून जात नाही किंवा लक्ष गमावत नाही.
विस्तृत संदर्भ हाताळण्याची ही क्षमता मल्टीमोडल क्षमतां (multimodal capabilities) सह शक्तिशालीपणे एकत्रित केली आहे. Gemini 2.5 केवळ मजकुरापुरते मर्यादित नाही; ते मजकूर, ऑडिओ, प्रतिमा, व्हिडिओ आणि अगदी संपूर्ण कोड रिपॉझिटरीज (code repositories) म्हणून सादर केलेली माहिती समजून घेण्यासाठी डिझाइन केलेले आहे. ही अष्टपैलुत्व अधिक समृद्ध संवाद आणि अधिक जटिल कार्यांना अनुमती देते. कल्पना करा की मॉडेलला व्हिडिओ ट्युटोरियल, तांत्रिक आकृती आणि कोड स्निपेट देऊन, आणि त्या तिन्ही इनपुटच्या आधारे दस्तऐवजीकरण तयार करण्यास किंवा संभाव्य समस्या ओळखण्यास सांगणे. वेगवेगळ्या डेटा प्रकारांमधील ही एकात्मिक समज खऱ्या अर्थाने बुद्धिमान अनुप्रयोग तयार करण्यासाठी महत्त्वपूर्ण आहे जे जगाशी अधिक मानवासारख्या पद्धतीने संवाद साधू शकतात. “संपूर्ण कोड रिपॉझिटरीज” (full code repositories) वर प्रक्रिया करण्याची क्षमता सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंट ऍप्लिकेशन्ससाठी विशेषतः उल्लेखनीय आहे, ज्यामुळे मोठ्या प्रमाणावर रिफॅक्टरिंग, जटिल प्रकल्पांमध्ये बग शोधणे किंवा सॉफ्टवेअर सिस्टममधील गुंतागुंतीचे अवलंबित्व समजून घेणे यासारखी कार्ये सक्षम होतात.
डेव्हलपर फोकस आणि ऍप्लिकेशनची क्षमता
Google डेव्हलपर्स आणि एंटरप्रायझेसना Gemini 2.5 Pro च्या क्षमतांचा शोध घेण्यासाठी सक्रियपणे प्रोत्साहित करत आहे, ते Google AI Studio द्वारे त्वरित उपलब्ध करून देत आहे. Google च्या व्यवस्थापित AI प्लॅटफॉर्म Vertex AI द्वारे एंटरप्राइझ क्लायंटसाठी उपलब्धता लवकरच अपेक्षित आहे. ही रोलआउट रणनीती मॉडेलला बिल्डर्सच्या हातात देण्यास प्राधान्य देते जे नवीन ऍप्लिकेशन्स आणि वर्कफ्लो तयार करणे सुरू करू शकतात.
कंपनी विशेषतः विशिष्ट प्रकारच्या डेव्हलपमेंट कार्यांसाठी मॉडेलच्या योग्यतेवर प्रकाश टाकते. “2.5 Pro दृष्यदृष्ट्या आकर्षक वेब ऍप्स (visually compelling web apps) आणि एजेंटिक कोड ऍप्लिकेशन्स (agentic code applications) तयार करण्यात, तसेच कोड ट्रान्सफॉर्मेशन आणि एडिटिंगमध्ये उत्कृष्ट आहे,” असे Google ने नमूद केले. “एजेंटिक कोड ऍप्लिकेशन्स” चा उल्लेख विशेषतः मनोरंजक आहे. हे अशा AI प्रणालींचा संदर्भ देते जे अधिक स्वायत्तपणे कार्य करू शकतात, कदाचित जटिल कोडींग कार्यांना लहान पायऱ्यांमध्ये विभाजित करणे, कोड लिहिणे, त्याची चाचणी करणे आणि अगदी कमी मानवी हस्तक्षेपासह डीबग करणे. SWE-Bench Verified बेंचमार्कवरील कामगिरी, जिथे Gemini 2.5 Pro ने कस्टम एजंट सेटअप वापरून 63.8% गुण मिळवले, या दाव्यांना पुष्टी देते. SWE-Bench (Software Engineering Benchmark) विशेषतः वास्तविक-जगातील GitHub समस्या सोडवण्याच्या मॉडेल्सच्या क्षमतेची चाचणी करते, ज्यामुळे उच्च गुण व्यावहारिक कोडींग सहाय्य क्षमतांचे सूचक ठरतात.
या प्रगत वैशिष्ट्यांचा लाभ घेण्यासाठी उत्सुक असलेल्या डेव्हलपर्ससाठी, मॉडेल Google AI Studio मध्ये प्रयोगासाठी तयार आहे. पुढे पाहता, Google उत्पादन वातावरणासाठी योग्य असलेल्या उच्च दर मर्यादांची आवश्यकता असलेल्या वापरकर्त्यांसाठी येत्या आठवड्यात किंमत संरचना (pricing structure) सादर करण्याची योजना आखत आहे. ही स्तरीय प्रवेश सुरुवातीला व्यापक प्रयोगांना अनुमती देते, त्यानंतर व्यावसायिक ऍप्लिकेशन्ससाठी स्केलेबल उपयोजन पर्याय उपलब्ध होतात. डेव्हलपर्सना सक्षम करण्यावर भर दिल्याने असे सूचित होते की Google Gemini 2.5 ला केवळ एक संशोधन मैलाचा दगड म्हणून पाहत नाही, तर AI-शक्तीवर चालणाऱ्या साधनांच्या आणि सेवांच्या पुढील पिढीसाठी एक शक्तिशाली इंजिन म्हणून पाहते.
Google च्या AI इकोसिस्टममध्ये Gemini 2.5 चे स्थान
Gemini 2.5 चे लाँच एकाकी होत नाही; ते Google मध्ये उलगडत असलेल्या व्यापक, बहुआयामी AI धोरणाचा भाग आहे. हे कंपनीच्या ओपन-वेट मॉडेल्सच्या कुटुंबातील नवीनतम आवृत्ती Google Gemma 3 च्या प्रकाशनानंतर लगेचच आले आहे. जिथे Gemini मॉडेल्स Google च्या अत्याधुनिक, क्लोज्ड-सोर्स ऑफरिंगचे प्रतिनिधित्व करतात, तिथे Gemma कुटुंब ओपन-सोर्स समुदाय आणि संशोधकांसाठी शक्तिशाली, अधिक सुलभ मॉडेल्स प्रदान करते, ज्यामुळे व्यापक नवोपक्रमाला चालना मिळते. हाय-एंड प्रोप्रायटरी मॉडेल्स आणि ओपन-वेट पर्याय या दोन्हींचा समांतर विकास AI लँडस्केपसाठी Google चा व्यापक दृष्टिकोन दर्शवतो.
शिवाय, Google ने अलीकडेच आपल्या Gemini 2.0 Flash मॉडेलमध्ये नेटिव्ह इमेज जनरेशन क्षमता सादर करून सुधारणा केली आहे. हे वैशिष्ट्य मल्टीमोडल इनपुट समज (जसे की टेक्स्ट प्रॉम्प्ट्स) प्रगत तर्क आणि नैसर्गिक भाषा प्रक्रियेसह एकत्रित करते, ज्यामुळे AI संवादात थेट उच्च-गुणवत्तेची व्हिज्युअल्स तयार होतात. ही हालचाल प्रतिस्पर्धकांच्या विकासाचे प्रतिबिंब दर्शवते आणि एकात्मिक मल्टीमोडॅलिटीचे वाढते महत्त्व अधोरेखित करते, जिथे AI एकाच संवादात्मक संदर्भात मजकूर, प्रतिमा, कोड आणि इतर डेटा प्रकार समजून घेणे आणि तयार करणे यामध्ये अखंडपणे संक्रमण करू शकते. Gemini 2.5, त्याच्या अंगभूत मल्टीमोडल समजासह, या पायावर आधारित आहे, जे विविध प्रकारच्या माहितीचे मिश्रण करणाऱ्या ऍप्लिकेशन्ससाठी आणखी शक्तिशाली प्लॅटफॉर्म ऑफर करते.
स्पर्धात्मक बुद्धिबळ पट: प्रतिस्पर्धकांची प्रतिक्रिया
Google ची Gemini 2.5 सह प्रगती एका अत्यंत स्पर्धात्मक वातावरणात होत आहे जिथे प्रमुख खेळाडू सतत नेतृत्वासाठी स्पर्धा करत आहेत. Google ने उद्धृत केलेले बेंचमार्क स्पष्टपणे Gemini 2.5 ला OpenAI, Anthropic, आणि इतरांच्या मॉडेल्सच्या विरोधात स्थान देतात, ज्यामुळे या स्पर्धेचे थेट स्वरूप दिसून येते.
OpenAI, एक प्राथमिक प्रतिस्पर्धी, देखील सक्रिय आहे, विशेषतः त्यांचे GPT-4o मॉडेल लाँच केले आहे, ज्यात स्वतःच प्रभावी मल्टीमोडल क्षमता आहेत, ज्यात अत्याधुनिक रिअल-टाइम व्हॉइस आणि व्हिजन इंटरॅक्शनचा समावेश आहे, तसेच Gemini Flash मध्ये जोडलेल्या संकल्पनेसारख्या एकात्मिक इमेज जनरेशन वैशिष्ट्यांचा समावेश आहे. शर्यत स्पष्टपणे असे AI तयार करण्याची आहे जे केवळ मजकूर-आधारित तर्कामध्ये बुद्धिमान नाही तर अनेक पद्धतींमध्ये समजदार आणि परस्परसंवादी देखील आहे.
दरम्यान, आणखी एक महत्त्वपूर्ण खेळाडू, DeepSeek, ने Google च्या घोषणेच्या बरोबरीने मथळे बनवले. Google च्या अनावरणाच्या आधीच्या सोमवारी, DeepSeek ने आपल्या सामान्य-उद्देशीय AI मॉडेलमध्ये अपडेटची घोषणा केली, ज्याला DeepSeek-V3 असे नाव दिले आहे. अद्यतनित आवृत्ती, ‘DeepSeek V3-0324’, ने एक उल्लेखनीय वेगळेपण प्राप्त केले: काही बेंचमार्कवर सर्व “नॉन-रीझनिंग” (non-reasoning) मॉडेल्समध्ये ते सर्वोच्च क्रमांकावर आले. Artificial Analysis, AI मॉडेल बेंचमार्किंगमध्ये विशेषज्ञ असलेले प्लॅटफॉर्म, या यशाच्या महत्त्वावर टिप्पणी केली: “ही पहिलीच वेळ आहे की ओपन वेट्स मॉडेल आघाडीचे नॉन-रीझनिंग मॉडेल आहे, जे ओपन सोर्ससाठी एक मैलाचा दगड आहे.” DeepSeek V3 ने या श्रेणीतील प्लॅटफॉर्मच्या ‘इंटेलिजन्स इंडेक्स’ (Intelligence Index) वर अव्वल गुण मिळवले, ज्यामुळे ओपन-वेट मॉडेल्सची वाढती शक्ती आणि स्पर्धात्मकता दिसून येते, जरी ते Gemini 2.5 सारख्या मॉडेल्सद्वारे लक्ष्यित केलेल्या जटिल, बहु-चरण तर्कासाठी स्पष्टपणे ऑप्टिमाइझ केलेले नसले तरीही.
या उत्सुकतेत भर घालत, Reuters कडून विशेषतः अहवाल समोर आले, जे सूचित करतात की DeepSeek आपल्या योजनांना गती देत आहे. कंपनी आपले पुढील प्रमुख मॉडेल, संभाव्यतः R2 नावाचे, “शक्य तितक्या लवकर” रिलीज करण्याचा मानस आहे. सुरुवातीला मे महिन्याच्या सुरुवातीला नियोजित असलेली टाइमलाइन आता आणखी लवकर असू शकते, जे सूचित करते की DeepSeek Google आणि OpenAI ने केलेल्या चालींना प्रत्युत्तर देण्यास उत्सुक आहे आणि संभाव्यतः स्वतःच्या प्रगत तर्क क्षमता सादर करू शकते.
Google, OpenAI, आणि DeepSeek कडील या हालचालींची गर्दी AI क्षेत्राच्या गतिशील आणि वेगाने विकसित होणाऱ्या स्वरूपावर जोर देते. प्रत्येक मोठे प्रकाशन सीमांना आणखी पुढे ढकलते, ज्यामुळे प्रतिस्पर्धकांना त्यांच्या स्वतःच्या नवोपक्रमांसह त्वरीत प्रतिसाद देण्यास प्रवृत्त करते. तर्क, मल्टीमोडॅलिटी, कॉन्टेक्स्ट विंडो आकार आणि बेंचमार्क कामगिरीवर लक्ष केंद्रित करणे हे मुख्य रणांगण दर्शवते जिथे AI चे भविष्य घडवले जात आहे. Google चे Gemini 2.5, त्याच्या “विचार” करण्यावर भर, विस्तृत संदर्भ आणि मजबूत बेंचमार्क परिणामांसह, या चालू असलेल्या तांत्रिक बुद्धिबळाच्या खेळात एक शक्तिशाली चाल दर्शवते, जे वापरकर्त्यांसाठी आणि डेव्हलपर्ससाठी सुधारित क्षमतांचे वचन देते आणि त्याच वेळी प्रतिस्पर्धकांसाठी स्तर उंचावते. येणारे महिने सतत जलद प्रगती पाहण्याची शक्यता आहे कारण हे टेक दिग्गज कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या सीमांना नेहमी बाहेर ढकलत आहेत.