Google-ன் புதிய AI தாக்குதல்: Gemini 2.5 Pro அறிமுகம்

செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) என்ற உயர் போட்டியரங்கில், வேக மாற்றங்கள் கண்மூடித்தனமான வேகத்தில் நிகழலாம். ஒரு காலத்தில், Google, இந்தத் துறையில் அதன் அடிப்படை பங்களிப்புகள் இருந்தபோதிலும், OpenAI போன்ற போட்டியாளர்கள் பொதுமக்களின் கற்பனையை ஈர்க்கும்போது, ஓரமாக இருந்து பார்ப்பது போல் தோன்றியது. இருப்பினும், சமீபத்திய வாரங்களில் இந்த தொழில்நுட்ப நிறுவனத்திடமிருந்து ஒரு குறிப்பிடத்தக்க வேக மாற்றம் காணப்படுகிறது. திறந்த-எடை மாதிரிகள் (open-weight models) மற்றும் பட உருவாக்கும் கருவிகள் முதல் இலவச AI குறியீட்டு உதவியாளர் மற்றும் அதன் Gemini பயன்பாட்டிற்கான மேம்பாடுகள் வரை - வெளியீடுகளின் ஒரு தொடர், ஒரு முன்னணி நிலையை மீண்டும் பெறுவதற்கான உறுதியான முயற்சியைக் குறிக்கிறது. இந்த சமீபத்திய எழுச்சியின் உச்சக்கட்டம் Gemini 2.5 Pro-வின் வெளியீட்டில் வந்தது, இது Google-ன் முதன்மை பெரிய மொழி மாதிரியின் (LLM) சமீபத்திய பதிப்பாகும், இது போட்டி நிலப்பரப்பை மறுவடிவமைக்க வடிவமைக்கப்பட்ட ஒரு நகர்வாகும்.

இந்த Gemini 2.5 Pro-வின் அறிமுகம், Google-ஐ மீண்டும் தீவிரமான LLM பந்தயத்தின் மையத்திற்கு கொண்டு வருகிறது என்று வாதிடலாம். முழுமையான ‘சிறந்த’ மாதிரியைத் தீர்மானிப்பது பெருகிய முறையில் அகநிலையாகிவிட்டது, இது பெரும்பாலும் பயனர் விருப்பம் மற்றும் குறிப்பிட்ட பயன்பாட்டுத் தேவைகளைப் பொறுத்தது - உறுதியான தரநிலை மேலாதிக்கத்தின் சகாப்தம் மிகவும் நுணுக்கமான மதிப்பீடுகளுக்கு வழிவகுப்பதாகத் தெரிகிறது. Gemini 2.5 Pro அதன் சொந்த குணாதிசயங்கள் மற்றும் சாத்தியமான சமரசங்கள் இல்லாமல் இல்லை என்றாலும், Google-ன் இணையற்ற விநியோக திறன்கள் மற்றும் வலுவான டெவலப்பர் உள்கட்டமைப்பு அதன் தாக்கத்தை பெருக்கவும் மற்றும் நடந்து கொண்டிருக்கும் AI போட்டியில் அதன் நிலையை வலுப்படுத்தவும் ஒரு வலிமையான தளத்தை வழங்குகிறது. இந்த வெளியீடு ஒரு புதிய மாதிரியைப் பற்றியது மட்டுமல்ல; இது குறிப்பிடத்தக்க மூலோபாய சொத்துக்களால் ஆதரிக்கப்படும் ஒரு நோக்கத்தின் அறிக்கை.

போட்டியாளரை வரையறுத்தல்: Gemini 2.5 Pro-வை வேறுபடுத்துவது எது?

Google, Gemini 2.5 Pro-வை முக்கியமாக ஒரு பகுத்தறிவு மாதிரி (reasoning model) ஆக நிலைநிறுத்துகிறது. இது வெறும் சொற்பொருள் வேறுபாடு அல்ல. ஒரு தூண்டுதலிலிருந்து (prompt) நேரடியாக பதில்களை உருவாக்கக்கூடிய மாதிரிகளைப் போலல்லாமல், ஒரு பகுத்தறிவு மாதிரி, Google விவரிப்பது போல், முதலில் ஒரு வகையான ‘சிந்தனையில்’ ஈடுபடுகிறது. இது உள் ‘சிந்தனை’ டோக்கன்களை உருவாக்குகிறது, இறுதி வெளியீட்டை உருவாக்குவதற்கு முன்பு சிக்கலின் ஒரு கட்டமைக்கப்பட்ட திட்டம் அல்லது முறிவை திறம்பட உருவாக்குகிறது. இந்த முறையான அணுகுமுறை பல-படி பகுப்பாய்வு, தர்க்கரீதியான கழித்தல் அல்லது ஆக்கப்பூர்வமான சிக்கல் தீர்க்கும் தேவைப்படும் சிக்கலான பணிகளில் செயல்திறனை மேம்படுத்துவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது. இது Gemini 2.5 Pro-வை OpenAI-ன் சமீபத்திய ‘o’ வகைகள், DeepSeek-ன் R1, அல்லது xAI-ன் Grok 3 Reasoning போன்ற அதிநவீன அறிவாற்றல் பணிகளில் கவனம் செலுத்தும் பிற மேம்பட்ட மாதிரிகளுடன் கருத்தியல் ரீதியாக இணைக்கிறது.

சுவாரஸ்யமாக, Google, குறைந்தபட்சம் ஆரம்பத்தில், இந்த ‘Pro’ பதிப்பை உள்ளார்ந்த பகுத்தறிவு திறன்களுடன் மட்டுமே வெளியிட்டுள்ளது. அதனுடன் இணையாக, பகுத்தறிவு இல்லாத மாறுபாடு அறிவிக்கப்படவில்லை. இந்த முடிவு சில சுவாரஸ்யமான கேள்விகளை எழுப்புகிறது. பகுத்தறிவு படிகளை இணைப்பது இயல்பாகவே கணக்கீட்டு மேல்நிலையை (inference costs) அதிகரிக்கிறது மற்றும் தாமதத்தை (latency) அறிமுகப்படுத்தலாம், இது மாதிரியின் மறுமொழி நேரத்தை மெதுவாக்கக்கூடும் - குறிப்பாக ஊடாடும் பயன்பாடுகளில் பயனர் அனுபவத்தை கணிசமாக பாதிக்கும் முக்கியமான ‘முதல் டோக்கனுக்கான நேரம்’ (time to first token). பகுத்தறிவு-மைய மாதிரியை பிரத்தியேகமாகத் தேர்ந்தெடுப்பது, Google இந்த முதன்மை அடுக்கில் வேகம் மற்றும் செலவுத் திறனை மேம்படுத்துவதை விட சிக்கலான பணிகளுக்கான அதிகபட்ச திறன் மற்றும் துல்லியத்திற்கு முன்னுரிமை அளிக்கக்கூடும் என்பதைக் குறிக்கிறது, ஒருவேளை மேம்பட்ட செயல்திறனுக்கான தெளிவான தரநிலையை நிறுவ நோக்கமாக இருக்கலாம்.

Gemini 2.5 Pro-வைப் பயிற்றுவிக்கப் பயன்படுத்தப்படும் குறிப்பிட்ட கட்டமைப்பு அல்லது பரந்த தரவுத்தொகுப்புகள் குறித்த வெளிப்படைத்தன்மை குறைவாகவே உள்ளது, இது இந்த மிகவும் போட்டித் துறையில் ஒரு பொதுவான பண்பு. Google-ன் அதிகாரப்பூர்வ தகவல்தொடர்பு, ‘கணிசமாக மேம்படுத்தப்பட்ட அடிப்படை மாதிரியை மேம்படுத்தப்பட்ட பிந்தைய பயிற்சியுடன் (post-training) இணைப்பதன் மூலம் செயல்திறனின் புதிய நிலையை’ அடைந்ததாகக் குறிப்பிடுகிறது. இது ஒரு பன்முக மேம்பாட்டு உத்தியைச் சுட்டிக்காட்டுகிறது. விவரங்கள் குறைவாக இருந்தாலும், இந்த அறிவிப்பு சிந்தனைச் சங்கிலி (chain-of-thought - CoT) தூண்டுதல் மற்றும் வலுவூட்டல் கற்றல் (reinforcement learning - RL) போன்ற நுட்பங்களுடன் முந்தைய பரிசோதனைகளைக் குறிப்பிடுகிறது, குறிப்பாக Gemini 2.0 Flash Thinking, இது முந்தைய பகுத்தறிவு-மைய மாதிரி தொடர்பானது. எனவே, Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.0 Pro கட்டமைப்பின் பரிணாம வளர்ச்சியைக் குறிக்கிறது, இது அதிநவீன பிந்தைய பயிற்சி முறைகள் மூலம் கணிசமாகச் செம்மைப்படுத்தப்பட்டுள்ளது, இதில் சிக்கலான பகுத்தறிவு மற்றும் அறிவுறுத்தலைப் பின்பற்றுவதற்காகச் சரிசெய்யப்பட்ட மேம்பட்ட RL நுட்பங்கள் அடங்கும் என்பது நம்பத்தகுந்ததாகும்.

முந்தைய வெளியீடுகளிலிருந்து மற்றொரு விலகல், ‘Pro’ மாதிரியின் அறிமுகத்திற்கு முன்னதாக ஒரு சிறிய, வேகமான ‘Flash’ பதிப்பு இல்லாதது. இது Gemini 2.5 Pro அடிப்படையில் Gemini 2.0 Pro-வின் அடித்தளத்தில் கட்டமைக்கப்பட்டுள்ளது என்பதையும், ஆனால் அதன் பகுத்தறிவு திறனையும் ஒட்டுமொத்த நுண்ணறிவையும் மேம்படுத்துவதில் குறிப்பாக கவனம் செலுத்தும் விரிவான கூடுதல் பயிற்சி கட்டங்களுக்கு உட்பட்டுள்ளது என்பதையும் மேலும் பரிந்துரைக்கலாம், இது தொடக்கத்திலிருந்தே தனித்தனி அளவிடப்பட்ட பதிப்புகள் தேவைப்படும் முற்றிலும் புதிய கட்டமைப்பாக இருப்பதை விட.

மில்லியன்-டோக்கன் நன்மை: சூழலில் ஒரு புதிய எல்லை

ஒருவேளை Gemini 2.5 Pro-வின் மிகவும் தலைப்புச் செய்தியாக இருக்கும் விவரக்குறிப்பு அதன் அசாதாரணமான ஒரு-மில்லியன்-டோக்கன் சூழல் சாளரம் (one-million-token context window) ஆகும். இந்த அம்சம் ஒரு குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றத்தைக் குறிக்கிறது மற்றும் விரிவான தகவல்களை உள்ளடக்கிய பணிகளுக்கு மாதிரியை தனித்துவமாக நிலைநிறுத்துகிறது. இதை ஒரு கண்ணோட்டத்தில் வைக்க, ஒரு சூழல் சாளரம் என்பது மாதிரி ஒரு பதிலை உருவாக்கும்போது ஒரே நேரத்தில் கருத்தில் கொள்ளக்கூடிய தகவல்களின் அளவை (உரை, குறியீடு, எதிர்காலத்தில் பிற முறைகள்) வரையறுக்கிறது. பல முன்னணி பகுத்தறிவு மாதிரிகள் தற்போது சுமார் 64,000 முதல் 200,000 டோக்கன்கள் வரையிலான சூழல் சாளரங்களுடன் செயல்படுகின்றன. Gemini 2.5 Pro-வின் ஒரு மில்லியன் டோக்கன்கள் வரை கையாளும் திறன் முற்றிலும் புதிய சாத்தியங்களைத் திறக்கிறது.

நடைமுறை அடிப்படையில் இதன் பொருள் என்ன?

• ஆவணப் பகுப்பாய்வு: இது ஒரே நேரத்தில் நூற்றுக்கணக்கான பக்க உரைகளைச் செயலாக்கி பகுத்தாய முடியும். ஒரு முழு புத்தகம், ஒரு நீண்ட ஆய்வுக் கட்டுரை, விரிவான சட்டக் கண்டுபிடிப்பு ஆவணங்கள் அல்லது சிக்கலான தொழில்நுட்ப கையேடுகளை அதற்கு ஊட்டி, முழுத் தொகுப்பிலிருந்தும் தகவல்களைத் தொகுக்க வேண்டிய நுணுக்கமான கேள்விகளைக் கேட்பதை கற்பனை செய்து பாருங்கள்.
• குறியீட்டுத் தள புரிதல்: மென்பொருள் மேம்பாட்டிற்கு, இந்த மிகப்பெரிய சூழல் சாளரம் ஆயிரக்கணக்கான அல்லது பல்லாயிரக்கணக்கான குறியீட்டு வரிகளைக் கொண்ட பரந்த குறியீட்டுத் தளங்களை பகுப்பாய்வு செய்யவும், புரிந்து கொள்ளவும், பிழைதிருத்தம் செய்யவும் மாதிரியை அனுமதிக்கலாம், இது சிக்கலான சார்புகளை அடையாளம் காணவும் அல்லது பல கோப்புகளில் மறுசீரமைப்பு வாய்ப்புகளை பரிந்துரைக்கவும் கூடும்.
• மல்டிமீடியா புரிதல்: முதன்மையாக உரையின் அடிப்படையில் விவாதிக்கப்பட்டாலும், எதிர்கால மறு செய்கைகள் அல்லது பயன்பாடுகள் நீண்ட வீடியோ அல்லது ஆடியோ கோப்புகளை (படியெடுத்தல்கள் அல்லது பிற வழிகளில் டோக்கன்களாக குறிப்பிடப்படுகின்றன) பகுப்பாய்வு செய்ய இந்தத் திறனைப் பயன்படுத்தலாம், இது மணிநேர உள்ளடக்கத்தின் சுருக்கங்கள், பகுப்பாய்வு அல்லது கேள்வி-பதிலளிப்பதை செயல்படுத்துகிறது.
• நிதி பகுப்பாய்வு: நீண்ட காலாண்டு அறிக்கைகள், ப்ராஸ்பெக்டஸ்கள் அல்லது சந்தை பகுப்பாய்வு ஆவணங்களை முழுமையாகச் செயலாக்குவது சாத்தியமாகிறது, இது ஆழமான நுண்ணறிவுகளுக்கும் போக்கு அடையாளத்திற்கும் அனுமதிக்கிறது.

இத்தகைய பிரம்மாண்டமான சூழல் சாளரங்களை திறமையாகக் கையாள்வது ஒரு குறிப்பிடத்தக்க தொழில்நுட்ப சவாலாகும், இது பெரும்பாலும் ‘வைக்கோல் போரில் ஊசியைத் தேடுவது’ (needle in a haystack) சிக்கல் என்று குறிப்பிடப்படுகிறது - ஒரு பரந்த தரவுக் கடலுக்குள் தொடர்புடைய தகவல்களைக் கண்டறிதல். Google இந்தத் திறனை வழங்க முடிவது, மாதிரி கட்டமைப்பு மற்றும் கவனக் பொறிமுறைகளில் கணிசமான முன்னேற்றங்களைக் குறிக்கிறது, இது Gemini 2.5 Pro-வை வழங்கப்பட்ட சூழலை செயல்திறன் தடைபடாமல் அல்லது உள்ளீட்டிற்குள் ஆழமாக புதைக்கப்பட்ட முக்கியமான விவரங்களைத் தவறவிடாமல் திறம்படப் பயன்படுத்த அனுமதிக்கிறது. இந்த நீண்ட-சூழல் திறன் Google-ஆல் Gemini 2.5 Pro குறிப்பாக சிறந்து விளங்கும் ஒரு முக்கிய பகுதியாக முன்னிலைப்படுத்தப்படுகிறது.

சக்தியை அளவிடுதல்: செயல்திறன் தர அளவீடுகள் மற்றும் சுயாதீன சரிபார்ப்பு

திறன் பற்றிய கூற்றுகள் நிரூபிக்கப்பட வேண்டும், மேலும் Google மற்ற அதிநவீன மாதிரிகளுக்கு எதிராக Gemini 2.5 Pro-வை போட்டித்தன்மையுடன் நிலைநிறுத்தும் தர அளவீட்டுத் தரவை வழங்கியுள்ளது. தர அளவீடுகள் பல்வேறு அறிவாற்றல் களங்களில் தரப்படுத்தப்பட்ட சோதனைகளை வழங்குகின்றன:

• பகுத்தறிவு மற்றும் பொது அறிவு: Humanity’s Last Exam (HHEM) போன்ற தர அளவீடுகளில் செயல்திறன் குறிப்பிடப்பட்டுள்ளது, இது பல்வேறு பாடங்களில் பரந்த புரிதல் மற்றும் பகுத்தறிவை சோதிக்கிறது.
• அறிவியல் பகுத்தறிவு: GPQA தர அளவீடு குறிப்பாக பட்டதாரி-நிலை அறிவியல் பகுத்தறிவு திறன்களை குறிவைக்கிறது.
• கணிதம்: AIME (American Invitational Mathematics Examination) சிக்கல்களில் செயல்திறன் கணித சிக்கல் தீர்க்கும் திறன்களைக் குறிக்கிறது.
• பல-முறைமை சிக்கல் தீர்க்கும்: MMMU (Massive Multi-discipline Multimodal Understanding) தர அளவீடு உரை மற்றும் படங்கள் போன்ற வெவ்வேறு தரவு வகைகளில் பகுத்தாயும் திறனை சோதிக்கிறது.
• குறியீட்டு முறை: SWE-Bench (Software Engineering Benchmark) மற்றும் Aider Polyglot போன்ற தர அளவீடுகளைப் பயன்படுத்தி புலமை அளவிடப்படுகிறது, இது பல்வேறு நிரலாக்க மொழிகளில் குறியீட்டைப் புரிந்துகொள்ளவும், எழுதவும், பிழைதிருத்தம் செய்யவும் மாதிரியின் திறனை மதிப்பிடுகிறது.

Google-ன் உள் சோதனைகளின்படி, Gemini 2.5 Pro இந்த பல நிலையான மதிப்பீடுகளில் மற்ற முன்னணி மாதிரிகளுடன் சமமாக அல்லது அதற்கு அருகில் செயல்படுகிறது, இது அதன் பன்முகத்தன்மையைக் காட்டுகிறது. முக்கியமாக, Google குறிப்பாக நீண்ட-சூழல் பகுத்தறிவு பணிகளில் (long-context reasoning tasks) சிறந்த செயல்திறனை வலியுறுத்துகிறது, இது MRCR (Multi-document Reading Comprehension) போன்ற தர அளவீடுகளால் அளவிடப்படுகிறது, இது அதன் ஒரு-மில்லியன்-டோக்கன் நன்மையை நேரடியாகப் பயன்படுத்துகிறது.

உள் சோதனைக்கு அப்பால், Gemini 2.5 Pro சுயாதீன மதிப்பாய்வாளர்கள் மற்றும் தளங்களிலிருந்தும் நேர்மறையான கவனத்தைப் பெற்றுள்ளது:

• LMArena: இந்தத் தளம் குருட்டு ஒப்பீடுகளை நடத்துகிறது, அங்கு பயனர்கள் ஒரே தூண்டுதலுக்கு வெவ்வேறு அநாமதேய மாதிரிகளிடமிருந்து வரும் பதில்களை மதிப்பீடு செய்கிறார்கள். Gemini 2.5 Pro முதலிடத்தைப் பெற்றதாகக் கூறப்படுகிறது, இது நிஜ-உலக, அகநிலை பயனர் விருப்பத் தேர்வுகளில் வலுவான செயல்திறனைக் குறிக்கிறது.
• Scale AI’s SEAL Leaderboard: இந்த லீடர்போர்டு பல்வேறு தர அளவீடுகளில் சுயாதீன மதிப்பீடுகளை வழங்குகிறது, மேலும் Gemini 2.5 Pro உயர் மதிப்பெண்களைப் பெற்றதாகக் கூறப்படுகிறது, இது மூன்றாம் தரப்பு மதிப்பீடு மூலம் அதன் திறன்களை மேலும் சரிபார்க்கிறது.

நிறுவப்பட்ட தர அளவீடுகளில் வலுவான செயல்திறன், குறிப்பாக நீண்ட-சூழல் பணிகளில் அதன் தலைமைத்துவம், மற்றும் சுயாதீன மதிப்பீடுகளிலிருந்து வரும் நேர்மறையான சமிக்ஞைகள் ஆகியவற்றின் இந்த கலவையானது மிகவும் திறமையான மற்றும் நன்கு வட்டமான AI மாதிரியின் படத்தை வரைகிறது.

கையாளுதல்: அணுகல் மற்றும் கிடைக்கும் தன்மை

Google, Gemini 2.5 Pro-வை படிப்படியாக வெளியிடுகிறது. தற்போது, இது Google AI Studio மூலம் முன்னோட்ட பயன்முறையில் (preview mode) கிடைக்கிறது. இது டெவலப்பர்கள் மற்றும் ஆர்வலர்களுக்கு மாதிரியுடன் பரிசோதனை செய்ய ஒரு வாய்ப்பை வழங்குகிறது, இருப்பினும் பயன்பாட்டு வரம்புகளுடன், பொதுவாக இலவசமாக.

மிகவும் மேம்பட்ட திறன்களைத் தேடும் நுகர்வோருக்கு, Gemini 2.5 Pro Gemini Advanced சந்தா அடுக்கிலும் (subscription tier) ஒருங்கிணைக்கப்படுகிறது. இந்த கட்டணச் சேவை (தற்போது மாதத்திற்கு சுமார் $20) Google-ன் சிறந்த மாதிரிகள் மற்றும் அம்சங்களுக்கான முன்னுரிமை அணுகலை வழங்குகிறது.

மேலும், Google அதன் Vertex AI தளத்தின் மூலம் Gemini 2.5 Pro-வை கிடைக்கச் செய்ய திட்டமிட்டுள்ளது. இது நிறுவன வாடிக்கையாளர்கள் மற்றும் டெவலப்பர்களுக்கு மாதிரியின் சக்தியை தங்கள் சொந்த பயன்பாடுகள் மற்றும் பணிப்பாய்வுகளில் பெரிய அளவில் ஒருங்கிணைக்க விரும்புவோருக்கு முக்கியமானது, Google Cloud-ன் உள்கட்டமைப்பு மற்றும் MLOps கருவிகளைப் பயன்படுத்துகிறது. Vertex AI-ல் கிடைப்பது, Gemini 2.5 Pro-வை நுகர்வோர் எதிர்கொள்ளும் அம்சமாக மட்டுமல்லாமல், அதன் நிறுவன AI வழங்கல்களின் முக்கிய அங்கமாகவும் நிலைநிறுத்தும் Google-ன் நோக்கத்தைக் குறிக்கிறது.

பெரிய படம்: Google-ன் மூலோபாய கணக்கீட்டில் Gemini 2.5 Pro

Gemini 2.5 Pro-வின் வெளியீடு, Google-ன் பிற சமீபத்திய AI முயற்சிகளுடன் சேர்ந்து, AI நிலப்பரப்பில் நிறுவனத்தின் நிலையை மறுமதிப்பீடு செய்யத் தூண்டுகிறது. Google, OpenAI மற்றும் Anthropic-க்கு மேலாதிக்க நிலையை விட்டுக்கொடுத்துவிட்டதாக நினைத்தவர்களுக்கு, இந்த முன்னேற்றங்கள் Google-ன் AI-ல் உள்ள ஆழமான வேர்கள் மற்றும் வளங்களின் சக்திவாய்ந்த நினைவூட்டலாக செயல்படுகின்றன. GPT மற்றும் Gemini போன்ற நவீன LLM-களின் அடித்தளமான Transformer கட்டமைப்பு, Google-ல் உள்ள ஆராய்ச்சியிலிருந்து உருவானது என்பதை நினைவில் கொள்வது மதிப்பு. மேலும், Google DeepMind உலகின் AI ஆராய்ச்சி திறமை மற்றும் பொறியியல் நிபுணத்துவத்தின் மிகவும் வலிமையான செறிவுகளில் ஒன்றாக உள்ளது. Gemini 2.5 Pro, Google வேகத்தைத் தக்கவைத்துக் கொண்டது மட்டுமல்லாமல், அதிநவீன AI-ன் எல்லைகளை தீவிரமாகத் தள்ளுகிறது என்பதைக் காட்டுகிறது.

இருப்பினும், அதிநவீன தொழில்நுட்பத்தைக் கொண்டிருப்பது சமன்பாட்டின் ஒரு பகுதி மட்டுமே. பெரிய, மிகவும் சிக்கலான கேள்வி Google-ன் ஒட்டுமொத்த AI உத்தியைச் சுற்றியுள்ளது. மேற்பரப்பில், Gemini பயன்பாடு OpenAI-ன் ChatGPT-ஐப் போலவே செயல்படுகிறது. பயன்பாடு ஒரு மெருகூட்டப்பட்ட பயனர் அனுபவத்தையும் பயனுள்ள அம்சங்களையும் வழங்கினாலும், ChatGPT உடன் நேரடியாகப் போட்டியிடுவது சவால்களை அளிக்கிறது. OpenAI குறிப்பிடத்தக்க பிராண்ட் அங்கீகாரத்தையும், வாராந்திர செயலில் உள்ள பயனர்களின் நூற்றுக்கணக்கான மில்லியன்களில் இருப்பதாகக் கூறப்படும் ஒரு பெரிய, நிறுவப்பட்ட பயனர் தளத்தையும் கொண்டுள்ளது. மேலும், ஒரு தனித்த AI அரட்டை பயன்பாடு Google-ன் முக்கிய வருவாய் ஆதாரமான தேடல் விளம்பரத்தை (Search advertising) பாதிக்கக்கூடும். பயனர்கள் பாரம்பரிய தேடலுக்குப் பதிலாக பதில்களுக்காக உரையாடல் AI-க்கு பெருகிய முறையில் திரும்பினால், அது Google-ன் நீண்டகால வணிக மாதிரியை சீர்குலைக்கக்கூடும். Google போட்டியாளர்களை விட ஒரு படி மேலான அனுபவத்தை வழங்க முடிந்தால் மற்றும் சந்தைப் பங்கைப் பெற அதை பெரிதும் மானியப்படுத்த முடிந்தால் தவிர, அரட்டை இடைமுக அரங்கில் OpenAI-ஐ நேரடியாக மிஞ்சுவது ஒரு கடினமான போராகத் தெரிகிறது.

Google-க்கான மிகவும் கட்டாயமான மூலோபாய வாய்ப்பு ஒருங்கிணைப்பில் (integration) உள்ளது. இங்குதான் Google-ன் சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு ஒருவேளை கடக்க முடியாத நன்மையை வழங்குகிறது. Gemini 2.5 Pro, அதன் பரந்த சூழல் சாளரத்துடன், பின்வருவனவற்றில் ஆழமாகப் பிணைக்கப்பட்டுள்ளதை கற்பனை செய்து பாருங்கள்:

• Google Workspace: Gmail-ல் நீண்ட மின்னஞ்சல் தொடர்களைச் சுருக்குதல், Sheets-ல் உள்ள தரவிலிருந்து அறிக்கைகளை உருவாக்குதல், தொடர்புடைய கோப்புகளின் முழு சூழலுடன் Docs-ல் ஆவணங்களை வரைவு செய்தல், சந்திப்புப் படியெடுத்தல் பகுப்பாய்விற்கு உதவுதல்.
• Google Search: எளிய பதில்களுக்கு அப்பால் சென்று, பல மூலங்களிலிருந்து பெறப்பட்ட ஆழமாகத் தொகுக்கப்பட்ட, தனிப்பயனாக்கப்பட்ட முடிவுகளை வழங்குதல், ஒருவேளை பயனர் தரவை (அனுமதியுடன்) மிகத் தொடர்புடைய பதில்களுக்கு இணைத்தல்.
• Android: வெவ்வேறு பயன்பாடுகளில் பயனர் செயல்பாடுகளைப் புரிந்துகொள்ளும் திறன் கொண்ட உண்மையான சூழல்-விழிப்புணர்வு மொபைல் உதவியாளரை உருவாக்குதல்.
• பிற Google தயாரிப்புகள்: Maps, Photos, YouTube மற்றும் பலவற்றில் திறன்களை மேம்படுத்துதல்.

அதன் சேவைகள் முழுவதும் தொடர்புடைய தரவுப் புள்ளிகளை Gemini 2.5 Pro-வின் பிரம்மாண்டமான சூழல் சாளரத்தில் ஊட்டக்கூடிய திறனுடன், Google உற்பத்தித்திறன் மற்றும் தகவல் அணுகலை மறுவரையறை செய்ய முடியும், AI ஒருங்கிணைப்பில் மறுக்கமுடியாத தலைவராக மாறும்.

மேலும், Google-ன் வலுவான டெவலப்பர் கருவிகள் மற்றும் உள்கட்டமைப்பு மற்றொரு குறிப்பிடத்தக்க மூலோபாய திசையனை முன்வைக்கிறது. பயனர் நட்பு AI Studio போன்ற தளங்கள் டெவலப்பர்கள் LLM-களில் பரிசோதனை செய்யவும் உருவாக்கவும் ஒரு மென்மையான வழியை வழங்குகின்றன. Vertex AI வரிசைப்படுத்தல் மற்றும் நிர்வாகத்திற்கான நிறுவன-தர கருவிகளை வழங்குகிறது. Gemini 2.5 Pro போன்ற சக்திவாய்ந்த மாதிரிகளை அணுகக்கூடியதாகவும் எளிதாக ஒருங்கிணைக்கக்கூடியதாகவும் மாற்றுவதன் மூலம், Google அடுத்த தலைமுறை AI-இயங்கும் பயன்பாடுகளை உருவாக்கும் டெவலப்பர்களுக்கான விருப்பமான தளமாக தன்னை நிலைநிறுத்திக் கொள்ள முடியும். விலை நிர்ணய உத்தி இங்கு முக்கியமானதாக இருக்கும். Gemini 2.0 Flash ஏற்கனவே போட்டி API விலையை வழங்கியிருந்தாலும், மிகவும் சக்திவாய்ந்த Gemini 2.5 Pro-க்கான செலவுக் கட்டமைப்பு, டெவலப்பர்கள் மற்றும் வணிகங்களிடையே பெரிய பகுத்தறிவு மாதிரிகளுக்கான (LRMs) வளர்ந்து வரும் சந்தையைப் பிடிக்க GPT-4 வகைகள் மற்றும் Anthropic-ன் Claude மாதிரிகள் போன்ற போட்டியாளர்களுக்கு எதிராக அதன் கவர்ச்சியைத் தீர்மானிக்கும். Google ஒரு பன்முக விளையாட்டை விளையாடுவதாகத் தெரிகிறது, அதன் தொழில்நுட்ப வலிமை, பரந்த சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு மற்றும் டெவலப்பர் உறவுகளைப் பயன்படுத்தி, வெளிவரும் AI புரட்சியில் ஒரு மேலாதிக்கப் பாத்திரத்தை செதுக்குகிறது.