தொழில்நுட்ப உலகில், AI மாதிரிகளின் சமீபத்திய வெளியீடுகள் விவாதத்தின் மையமாக உள்ளன, குறிப்பாக OpenAI’s GPT-4.1 தொடர். GPT-4o ஐ விட இது குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றங்களைக் கொண்டிருந்தாலும், ஆரம்ப மதிப்பீடுகள் Google இன் Gemini தொடரை விட சில முக்கிய செயல்திறன் அளவீடுகளில் இது இன்னும் பின்தங்கியிருப்பதாகக் கூறுகின்றன. இந்த கட்டுரை GPT-4.1 இன் ஆரம்ப செயல்திறன் தரவுகளை ஆராய்கிறது, அதன் பலம் மற்றும் பலவீனங்களை அதன் போட்டியாளர்களுடன் ஒப்பிடுகிறது.
AI மாதிரிகளை தரப்படுத்தல்: ஒரு சிக்கலான நிலப்பரப்பு
GPT-4.1 மற்றும் Gemini போன்ற பெரிய மொழி மாதிரிகளின் (LLMs) திறன்களை மதிப்பிடுவது ஒரு பலதரப்பட்ட முயற்சியாகும். குறியீடாக்கம், பகுத்தறிவு மற்றும் பொது அறிவு உள்ளிட்ட பல்வேறு பணிகளில் அவற்றின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கு பல்வேறு தரநிலைகள் மற்றும் சோதனைகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. இந்த தரநிலைகள் வெவ்வேறு மாதிரிகளை ஒப்பிடுவதற்கு ஒரு தரப்படுத்தப்பட்ட கட்டமைப்பை வழங்குகின்றன, ஆனால் அவற்றின் வரம்புகளைப் புரிந்துகொள்வதும், பரந்த சூழலில் முடிவுகளை விளக்குவதும் முக்கியம்.
அத்தகைய ஒரு தரநிலை SWE-bench Verified ஆகும், இது AI மாதிரிகளின் குறியீட்டு திறன்களை குறிப்பாக இலக்காகக் கொண்டுள்ளது. இந்த சோதனையில், GPT-4.1 GPT-4o ஐ விட ஒரு குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றத்தை நிரூபித்தது, GPT-4o க்கு 21.4% மற்றும் GPT-4.5 க்கு 26.6% உடன் ஒப்பிடும்போது 54.6% மதிப்பெண் பெற்றது. இந்த முன்னேற்றம் பாராட்டத்தக்கது என்றாலும், ஒட்டுமொத்த செயல்திறனை மதிப்பிடும்போது இது மட்டுமே கருத்தில் கொள்ள வேண்டிய அளவீடு அல்ல.
GPT-4.1 vs. Gemini: நேருக்கு நேர் ஒப்பீடு
SWE-bench Verified இல் காட்டப்பட்ட முன்னேற்றம் இருந்தபோதிலும், GPT-4.1 Google இன் Gemini தொடரை விட மற்ற முக்கியமான பகுதிகளில் குறைவாக இருப்பதாகத் தெரிகிறது. ஒரு உற்பத்தி-தர உலாவி ஆட்டோமேஷன் கட்டமைப்பான Stagehand இலிருந்து வரும் தரவுகள், Gemini 2.0 Flash GPT-4.1 ஐ விட கணிசமாக குறைந்த பிழை விகிதத்தையும் (6.67%) மற்றும் அதிக சரியான பொருத்தம் விகிதத்தையும் (90%) வெளிப்படுத்துகிறது. மேலும், Gemini 2.0 Flash துல்லியமானது மட்டுமல்ல, OpenAI ஐ விட செலவு குறைந்ததாகவும் வேகமாகவும் உள்ளது. Stagehand இன் தரவுகளின்படி, GPT-4.1 இன் பிழை விகிதம் 16.67% ஆக உள்ளது, மேலும் இதன் விலை Gemini 2.0 Flash ஐ விட பத்து மடங்கு அதிகமாக இருப்பதாக கூறப்படுகிறது.
ஹார்வர்ட் பல்கலைக்கழகத்தில் RNA விஞ்ஞானியான Pierre Bongrand இலிருந்து வரும் தரவுகளால் இந்த கண்டுபிடிப்புகள் மேலும் உறுதிப்படுத்தப்படுகின்றன. Gemini 2.0 Flash, Gemini 2.5 Pro மற்றும் DeepSeek உள்ளிட்ட போட்டியிடும் மாடல்களை விட GPT-4.1 இன் விலை-செயல்திறன் விகிதம் குறைவான சாதகமானது என்று அவரது பகுப்பாய்வு தெரிவிக்கிறது.
சிறப்பு குறியீட்டு சோதனைகளில், GPT-4.1 Gemini ஐ விட சிறப்பாக செயல்பட போராடுகிறது. Aider Polyglot இன் சோதனை முடிவுகள் GPT-4.1 52% குறியீட்டு மதிப்பெண்ணை அடைகிறது என்பதைக் குறிக்கிறது, அதே நேரத்தில் Gemini 2.5 73% மதிப்பெண்ணுடன் முன்னிலை வகிக்கிறது. இந்த முடிவுகள் குறியீட்டு தொடர்பான பணிகளில் Google இன் Gemini தொடரின் பலத்தை எடுத்துக்காட்டுகின்றன.
AI மாதிரி மதிப்பீட்டின் நுணுக்கங்களைப் புரிந்துகொள்வது
பெஞ்ச்மார்க் முடிவுகளின் ஒரு தொகுதியின் அடிப்படையில் மிகவும் எளிமையான முடிவுகளை எடுப்பதைத் தவிர்ப்பது அவசியம். AI மாதிரிகளின் செயல்திறன் குறிப்பிட்ட பணி, மதிப்பீட்டிற்காகப் பயன்படுத்தப்படும் தரவுத்தொகுப்பு மற்றும் மதிப்பீட்டு முறையைப் பொறுத்து மாறுபடலாம். வெவ்வேறு மாதிரிகளை ஒப்பிடும்போது மாதிரி அளவு, பயிற்சி தரவு மற்றும் கட்டமைப்பு வேறுபாடுகள் போன்ற காரணிகளையும் கருத்தில் கொள்வது முக்கியம்.
மேலும், AI துறையில் விரைவான கண்டுபிடிப்புகளின் வேகம் புதிய மாதிரிகள் மற்றும் புதுப்பிப்புகள் தொடர்ந்து வெளியிடப்படுகின்றன என்பதாகும். இதன் விளைவாக, வெவ்வேறு மாதிரிகளின் ஒப்பீட்டு செயல்திறன் விரைவாக மாறக்கூடும். எனவே, சமீபத்திய முன்னேற்றங்களைப் பற்றி அறிந்திருப்பது மற்றும் மிகவும் புதுப்பித்த தரவுகளின் அடிப்படையில் மாதிரிகளை மதிப்பிடுவது அவசியம்.
GPT-4.1: குறியீட்டுத் திறனுடன் கூடிய ஒரு காரணமற்ற மாதிரி
GPT-4.1 இன் ஒரு குறிப்பிடத்தக்க அம்சம் என்னவென்றால், இது ஒரு காரணமற்ற மாதிரியாக வகைப்படுத்தப்படுகிறது. இதன் பொருள் இது சிக்கலான பகுத்தறிவு பணிகளைச் செய்ய வெளிப்படையாக வடிவமைக்கப்படவில்லை. இருப்பினும், இந்த வரம்பு இருந்தபோதிலும், இது இன்னும் தொழில்துறையில் சிறந்த செயல்திறன் மிக்க ஒன்றாக இருப்பதால், அது குறியீட்டு திறன்களை கொண்டுள்ளது.
பகுத்தறிவு மற்றும் பகுத்தறிவற்ற மாதிரிகளுக்கு இடையிலான வேறுபாடு ஒரு முக்கியமான ஒன்றாகும். பகுத்தறிவு மாதிரிகள் பொதுவாக தர்க்கரீதியான குறைப்பு, சிக்கல் தீர்க்கும் மற்றும் அனுமானம் தேவைப்படும் பணிகளைச் செய்ய பயிற்சி அளிக்கப்படுகின்றன. மறுபுறம், பகுத்தறிவற்ற மாதிரிகள் பெரும்பாலும் உரை உருவாக்கம், மொழிபெயர்ப்பு மற்றும் குறியீடு நிறைவு போன்ற பணிகளுக்கு உகந்ததாக இருக்கும்.
GPT-4.1 ஒரு காரணமற்ற மாதிரியாக இருந்தபோதிலும் குறியீட்டில் சிறந்து விளங்குகிறது என்பது, இது குறியீட்டின் பெரிய தரவுத்தொகுப்பில் திறம்பட பயிற்சி பெற்றது என்பதையும், அந்த வடிவங்களின் அடிப்படையில் வடிவங்களை அடையாளம் கண்டு குறியீட்டை உருவாக்க கற்றுக்கொண்டது என்பதையும் குறிக்கிறது. இது ஆழமான கற்றலின் சக்தியையும், வெளிப்படையான பகுத்தறிவு திறன்கள் இல்லாமல் கூட AI மாதிரிகள் ஈர்க்கக்கூடிய முடிவுகளை அடைய முடியும் என்பதையும் எடுத்துக்காட்டுகிறது.
உருவாக்குநர்கள் மற்றும் வணிகங்களுக்கான தாக்கங்கள்
GPT-4.1 மற்றும் Gemini போன்ற AI மாதிரிகளின் செயல்திறன் உருவாக்குநர்கள் மற்றும் வணிகங்களுக்கு குறிப்பிடத்தக்க தாக்கங்களை ஏற்படுத்துகிறது. இந்த மாதிரிகள் குறியீடு உருவாக்கம், உள்ளடக்க உருவாக்கம் மற்றும் வாடிக்கையாளர் சேவை உள்ளிட்ட பல்வேறு பணிகளை தானியங்குபடுத்த பயன்படுத்தப்படலாம். AI இன் சக்தியை மேம்படுத்துவதன் மூலம், வணிகங்கள் செயல்திறனை மேம்படுத்தலாம், செலவுகளைக் குறைக்கலாம் மற்றும் வாடிக்கையாளர் அனுபவத்தை மேம்படுத்தலாம்.
இருப்பினும், கையில் இருக்கும் குறிப்பிட்ட பணிக்கு சரியான AI மாதிரியைத் தேர்ந்தெடுப்பது முக்கியம். துல்லியம், வேகம், செலவு மற்றும் பயன்பாட்டின் எளிமை போன்ற காரணிகள் கருத்தில் கொள்ளப்பட வேண்டும். சில சந்தர்ப்பங்களில், மிகவும் விலையுயர்ந்த மற்றும் துல்லியமான மாதிரி நியாயப்படுத்தப்படலாம், மற்ற சந்தர்ப்பங்களில், மலிவான மற்றும் வேகமான மாதிரி போதுமானதாக இருக்கலாம்.
AI மாதிரி மேம்பாட்டின் எதிர்காலம்
AI இன் களம் தொடர்ந்து வளர்ந்து வருகிறது, மேலும் புதிய மாதிரிகள் மற்றும் நுட்பங்கள் முன்னோடியில்லாத விகிதத்தில் உருவாக்கப்படுகின்றன. எதிர்காலத்தில், இன்னும் சக்திவாய்ந்த மற்றும் பல்துறை AI மாதிரிகளை நாம் எதிர்பார்க்கலாம், அவை இன்னும் பரந்த அளவிலான பணிகளைச் செய்யக்கூடியவை.
ஒரு நம்பிக்கைக்குரிய ஆராய்ச்சிப் பகுதி என்னவென்றால், பகுத்தறிவு மற்றும் பகுத்தறிவற்ற திறன்களை ஒருங்கிணைக்கும் மாதிரிகளின் வளர்ச்சி. இந்த மாதிரிகள் உரை மற்றும் குறியீட்டை உருவாக்க மட்டுமல்லாமல், சிக்கலான சிக்கல்களைப் பற்றி பகுத்தறிவு செய்து தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுக்கவும் முடியும்.
மற்றொரு முக்கிய பகுதி மிகவும் திறமையான மற்றும் நிலையான AI மாதிரிகளின் வளர்ச்சி. பெரிய மொழி மாதிரிகளுக்கு பயிற்சி அளிக்கஅதிக அளவு கணினி சக்தி தேவைப்படுகிறது, இது குறிப்பிடத்தக்க சுற்றுச்சூழல் தாக்கத்தை ஏற்படுத்தும். எனவே ஆராய்ச்சியாளர்கள் மாதிரிகளை மிகவும் திறமையாக பயிற்சி செய்வதற்கும், அவற்றின் ஆற்றல் நுகர்வு குறைப்பதற்கும் புதிய நுட்பங்களை ஆராய்ந்து வருகின்றனர்.
முடிவு
முடிவில், OpenAI இன் GPT-4.1 AI மாதிரி மேம்பாட்டில் ஒரு படி முன்னேற்றத்தைக் குறிக்கும் அதே வேளையில், ஆரம்ப செயல்திறன் தரவு சில முக்கிய பகுதிகளில் Google இன் Gemini தொடரை விட இது இன்னும் பின்தங்கியிருப்பதாகக் கூறுகிறது. இருப்பினும், AI மாதிரி மதிப்பீட்டின் நுணுக்கங்களைக் கருத்தில் கொள்வது மற்றும் ஒரு பெஞ்ச்மார்க் முடிவுகளின் அடிப்படையில் மிகவும் எளிமையான முடிவுகளை எடுப்பதைத் தவிர்ப்பது முக்கியம். AI இன் களம் தொடர்ந்து வளர்ந்து வருகிறது, மேலும் வெவ்வேறு மாதிரிகளின் ஒப்பீட்டு செயல்திறன் விரைவாக மாறக்கூடும். எனவே, சமீபத்திய முன்னேற்றங்களைப் பற்றி அறிந்திருப்பது மற்றும் மிகவும் புதுப்பித்த தரவுகளின் அடிப்படையில் மாதிரிகளை மதிப்பிடுவது முக்கியம். AI தொழில்நுட்பம் தொடர்ந்து முன்னேறி வருவதால், வணிகங்கள் மற்றும் உருவாக்குநர்கள் பல்வேறு சவால்களை எதிர்கொள்ளவும், புதிய வாய்ப்புகளைத் திறக்கவும் உதவும் ஒரு விரிவான கருவித்தொகுப்பைக் கொண்டிருப்பார்கள். OpenAI மற்றும் Google மற்றும் பிற AI உருவாக்குநர்களுக்கு இடையிலான போட்டி இறுதியில் புதுமைகளை ஊக்குவிக்கிறது மற்றும் பயனர்களுக்கு பெருகிய முறையில் சக்திவாய்ந்த மற்றும் பல்துறை AI கருவிகளை வழங்குவதன் மூலம் பயனடைகிறது.