مصنوعی ذہانت (Artificial intelligence) کا مسلسل ارتقاء ایک اور اہم جست لے چکا ہے۔ Google، ٹیکنالوجی کے میدان میں ایک دائمی ہیوی ویٹ، نے باضابطہ طور پر اپنی تازہ ترین اختراع متعارف کرائی ہے: Gemini 2.5۔ یہ محض ایک اضافی اپ ڈیٹ نہیں ہے؛ یہ AI ماڈلز کی ایک نئی فیملی کی نمائندگی کرتا ہے جو انسانی ادراک کے ایک بنیادی پہلو کی نقل کرنے والی بنیادی صلاحیت کے ساتھ انجنیئر کیا گیا ہے - جواب فراہم کرنے سے پہلے رکنے، غور کرنے اور استدلال کرنے کی صلاحیت۔ یہ دانستہ ‘سوچنے’ کا عمل پہلے کی AI نسلوں کی خصوصیت والے فوری، بعض اوقات کم سوچے سمجھے، ردعمل سے ایک اہم تبدیلی کی نشاندہی کرتا ہے۔
Gemini 2.5 Pro Experimental کا تعارف: سوچ سمجھ کر کام کرنے والے AI کا ہراول دستہ
اس نئی نسل کی قیادت Gemini 2.5 Pro Experimental کر رہا ہے۔ Google اس ملٹی موڈل استدلالی ماڈل کو نہ صرف ایک بہتری کے طور پر پیش کر رہا ہے، بلکہ ممکنہ طور پر آج تک کی اپنی سب سے ذہین تخلیق کے طور پر۔ اس جدید ٹیکنالوجی تک رسائی کو حکمت عملی کے تحت فراہم کیا جا رہا ہے۔ ڈویلپرز فوری طور پر Google AI Studio کے ذریعے اس کی صلاحیتوں سے فائدہ اٹھانا شروع کر سکتے ہیں، جو AI کی تلاش اور ایپلیکیشن بنانے کے لیے کمپنی کا وقف شدہ پلیٹ فارم ہے۔ ساتھ ہی، Google کی پریمیم AI سروس، Gemini Advanced کے سبسکرائبرز - جس کی ماہانہ فیس $20 ہے - اپنی Gemini ایپ کے تجربے میں بہتر استدلالی طاقت کو مربوط پائیں گے۔
یہ ابتدائی لانچ Google کے لیے ایک وسیع تر اسٹریٹجک سمت کا اشارہ دیتا ہے۔ کمپنی نے واضح طور پر کہا ہے کہ اس کی لیبز سے ابھرنے والے مستقبل کے تمام AI ماڈلز ان جدید استدلالی صلاحیتوں کو شامل کریں گے۔ یہ ایک اعلان ہے کہ ‘سوچنے والا’ AI صرف ایک خصوصیت نہیں ہے، بلکہ وہ بنیادی اصول ہے جس پر Google اپنا AI مستقبل تعمیر کرنے کا ارادہ رکھتا ہے۔ یہ عزم پیٹرن کی شناخت اور امکانی متن کی تخلیق سے آگے بڑھ کر ایسے نظاموں کی طرف بڑھنے کی سمجھی جانے والی اہمیت کو واضح کرتا ہے جو زیادہ مضبوط تجزیاتی اور مسئلہ حل کرنے کی مہارتیں ظاہر کرتے ہیں۔
مصنوعی استدلال کے لیے صنعت گیر جستجو
Google کا یہ اقدام خلا میں نہیں ہو رہا ہے۔ Gemini 2.5 کی نقاب کشائی AI کو استدلالی صلاحیتوں سے آراستہ کرنے پر مرکوز بڑھتی ہوئی تکنیکی دوڑ میں تازہ ترین حملہ ہے۔ اس مخصوص مقابلے کی شروعاتی بندوق ممکنہ طور پر ستمبر 2024 میں چلی، جب OpenAI نے o1 متعارف کرایا، جو اس کا پہلا ماڈل تھا جسے خاص طور پر پیچیدہ استدلالی کاموں کے لیے ڈیزائن کیا گیا تھا۔ تب سے، مسابقتی منظر نامہ تیزی سے شدید ہو گیا ہے۔
دنیا بھر کے بڑے کھلاڑی اپنے اپنے دعویداروں کو تیار کرنے اور تعینات کرنے کے لیے ہاتھ پاؤں مار رہے ہیں:
- Anthropic، جو AI سیفٹی اور اس کے Claude سیریز کے ماڈلز پر اپنی توجہ کے لیے جانا جاتا ہے۔
- DeepSeek، چین سے شروع ہونے والی ایک پرجوش AI لیب، جو ماڈل کی کارکردگی میں نمایاں پیش رفت کر رہی ہے۔
- xAI، Elon Musk کا منصوبہ جس کا مقصد AI کے ذریعے کائنات کی حقیقی نوعیت کو سمجھنا ہے۔
- اور اب، Google، Gemini 2.5 فیملی کے ساتھ اپنے وسیع وسائل اور گہری تحقیقی مہارت کا فائدہ اٹھا رہا ہے۔
ان استدلالی ماڈلز کے پیچھے بنیادی تصور ایک سمجھوتے پر مشتمل ہے۔ وہ جان بوجھ کر اپنے تیز ردعمل والے ہم منصبوں کے مقابلے میں اضافی کمپیوٹیشنل وسائل اور وقت صرف کرتے ہیں۔ یہ ‘وقفہ’ AI کو زیادہ پیچیدہ داخلی عملوں میں مشغول ہونے کی اجازت دیتا ہے۔ ان میں شامل ہو سکتے ہیں:
- پیچیدہ پرامپٹس کو ڈی کنسٹرکٹ کرنا: پیچیدہ سوالات یا ہدایات کو چھوٹے، قابل انتظام ذیلی مسائل میں توڑنا۔
- اندرونی علم کی حقائق کی جانچ: اس کے تربیتی ڈیٹا یا ممکنہ طور پر بیرونی ذرائع (اگر فعال ہو) کے خلاف معلومات کی تصدیق کرنا۔
- متعدد ممکنہ حل کے راستوں کا جائزہ لینا: سب سے زیادہ منطقی یا درست پر قائم ہونے سے پہلے استدلال کی مختلف لائنوں کو تلاش کرنا۔
- مرحلہ وار مسئلہ حل کرنا: منطقی ترتیبوں کے ذریعے منظم طریقے سے کام کرنا، خاص طور پر ریاضیاتی اور کوڈنگ چیلنجز کے لیے اہم۔
اس دانستہ نقطہ نظر نے متاثر کن نتائج حاصل کیے ہیں، خاص طور پر ان ڈومینز میں جو درستگی اور منطقی سختی کا مطالبہ کرتے ہیں۔
استدلال کیوں اہم ہے: ریاضی کے ماہرین سے لے کر خود مختار ایجنٹس تک
استدلالی صلاحیتوں میں سرمایہ کاری ان ٹھوس فوائد سے چلتی ہے جو مختلف مطالباتی کاموں میں دیکھے گئے ہیں۔ ان تکنیکوں سے لیس AI ماڈلز نے ان شعبوں میں نمایاں طور پر بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کیا ہے جنہوں نے روایتی طور پر لینگویج ماڈلز کو چیلنج کیا ہے، جیسے:
- ریاضی: پیچیدہ مساوات حل کرنا، تھیورمز ثابت کرنا، اور تجریدی ریاضیاتی تصورات کو سمجھنا۔
- کوڈنگ اور سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ: زیادہ قابل اعتماد کوڈ تیار کرنا، پیچیدہ پروگراموں کو ڈی بگ کرنا، پیچیدہ کوڈ بیسز کو سمجھنا، اور یہاں تک کہ سافٹ ویئر آرکیٹیکچرز ڈیزائن کرنا۔
مسائل کو مرحلہ وار حل کرنے، منطقی غلطیوں کی نشاندہی کرنے، اور حل کی تصدیق کرنے کی صلاحیت ان ماڈلز کو ڈویلپرز، انجینئرز اور سائنسدانوں کے لیے طاقتور اوزار بناتی ہے۔
ان فوری ایپلی کیشنز سے ہٹ کر، ٹیکنالوجی سیکٹر کے اندر بہت سے ماہرین استدلالی ماڈلز کو ایک زیادہ پرجوش مقصد کی طرف ایک اہم قدم کے طور پر دیکھتے ہیں: AI ایجنٹس۔ ان کا تصور خود مختار نظاموں کے طور پر کیا جاتا ہے جو مقاصد کو سمجھنے، کثیر مرحلہ کارروائیوں کی منصوبہ بندی کرنے، اور کم سے کم انسانی نگرانی کے ساتھ کاموں کو انجام دینے کے قابل ہوں۔ ایک ایسے AI ایجنٹ کا تصور کریں جو آپ کے شیڈول کا انتظام کرنے، سفر بک کرنے، پیچیدہ تحقیق کرنے، یا یہاں تک کہ خود مختار طور پر سافٹ ویئر ڈیپلائمنٹ پائپ لائنز کا انتظام کرنے کے قابل ہو۔ مضبوط استدلال، منصوبہ بندی، اور خود اصلاح کی صلاحیت اس وژن کو سمجھنے کے لیے بنیادی ہے۔
تاہم، یہ بہتر صلاحیت ایک حقیقی قیمت پر آتی ہے۔ بڑھے ہوئے کمپیوٹیشنل مطالبات براہ راست زیادہ آپریشنل اخراجات میں ترجمہ ہوتے ہیں۔ استدلالی ماڈلز کو چلانے کے لیے زیادہ طاقتور ہارڈویئر کی ضرورت ہوتی ہے اور زیادہ توانائی استعمال ہوتی ہے، جس سے وہ چلانے کے لیے فطری طور پر زیادہ مہنگے ہو جاتے ہیں اور، نتیجتاً، اختتامی صارفین یا APIs کے ذریعے ان کو مربوط کرنے والے ڈویلپرز کے لیے ممکنہ طور پر زیادہ مہنگے ہوتے ہیں۔ یہ معاشی عنصر ممکنہ طور پر ان کی تعیناتی کو متاثر کرے گا، ممکنہ طور پر انہیں اعلیٰ قیمت والے کاموں کے لیے مخصوص کر دے گا جہاں بہتر درستگی اور وشوسنییتا اضافی اخراجات کا جواز پیش کرتی ہے۔
گوگل کا اسٹریٹجک گیمبٹ: Gemini سلسلے کو بلند کرنا
اگرچہ Google نے پہلے ‘سوچنے کے وقت’ کو شامل کرنے والے ماڈلز کی کھوج کی ہے، جیسے کہ دسمبر میں جاری کردہ Gemini کا ایک پرانا ورژن، Gemini 2.5 فیملی ایک کہیں زیادہ مربوط اور اسٹریٹجک طور پر اہم کوشش کی نمائندگی کرتی ہے۔ یہ لانچ واضح طور پر حریفوں، خاص طور پر OpenAI کی ‘o’ سیریز، جس نے اپنی استدلالی صلاحیت کے لیے کافی توجہ حاصل کی ہے، کے ذریعے قائم کردہ سمجھے جانے والے برتری کو چیلنج کرنے کا ہدف رکھتا ہے۔
Google جرات مندانہ کارکردگی کے دعووں کے ساتھ Gemini 2.5 Pro کی پشت پناہی کر رہا ہے۔ کمپنی کا دعویٰ ہے کہ یہ نیا ماڈل نہ صرف اس کے اپنے پچھلے اعلیٰ درجے کے AI ماڈلز کو پیچھے چھوڑتا ہے بلکہ کئی صنعتی معیاری بینچ مارکس پر حریفوں کے معروف ماڈلز کے مقابلے میں بھی بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے۔ Google کے مطابق، ڈیزائن کی توجہ خاص طور پر دو اہم شعبوں میں بہترین کارکردگی دکھانے پر مرکوز تھی:
- بصری طور پر دلکش ویب ایپ تخلیق: ایسی صلاحیتوں کا مشورہ دینا جو ٹیکسٹ جنریشن سے آگے بڑھ کر یوزر انٹرفیس ڈیزائن کے اصولوں اور فرنٹ اینڈ ڈویلپمنٹ منطق کو سمجھنے اور نافذ کرنے تک پھیلی ہوئی ہیں۔
- ایجنٹک کوڈنگ ایپلی کیشنز: اس خیال کو تقویت دینا کہ یہ ماڈل سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ ڈومین کے اندر منصوبہ بندی، ٹول کے استعمال، اور پیچیدہ مسئلہ حل کرنے کی ضرورت والے کاموں کے لیے بنایا گیا ہے۔
یہ دعوے Gemini 2.5 Pro کو ایک ورسٹائل ٹول کے طور پر پیش کرتے ہیں جس کا ہدف سیدھا ڈویلپرز اور تخلیق کار ہیں جو AI ایپلیکیشن کی حدود کو آگے بڑھا رہے ہیں۔
دماغی طاقت کا بینچ مارکنگ: Gemini 2.5 Pro کیسے مقابلہ کرتا ہے
AI کے دائرے میں کارکردگی کو اکثر معیاری ٹیسٹوں، یا بینچ مارکس کے ذریعے ماپا جاتا ہے، جو مخصوص صلاحیتوں کی جانچ کے لیے ڈیزائن کیے گئے ہیں۔ Google نے Gemini 2.5 Pro Experimental کا اس کے حریفوں کے ساتھ کئی کلیدی جائزوں پر موازنہ کرنے والا ڈیٹا جاری کیا ہے:
Aider Polyglot: یہ بینچ مارک خاص طور پر ایک ماڈل کی متعدد پروگرامنگ زبانوں میں موجودہ کوڈ میں ترمیم کرنے کی صلاحیت کو ماپتا ہے۔ یہ ایک عملی ٹیسٹ ہے جو حقیقی دنیا کے ڈویلپر ورک فلوز کی عکاسی کرتا ہے۔ اس ٹیسٹ پر، Google رپورٹ کرتا ہے کہ Gemini 2.5 Pro 68.6% کا اسکور حاصل کرتا ہے۔ Google کے مطابق، یہ اعداد و شمار اسے اس مخصوص کوڈ ایڈیٹنگ ٹاسک میں OpenAI، Anthropic، اور DeepSeek کے ٹاپ ماڈلز سے آگے رکھتا ہے۔ یہ پیچیدہ کوڈ بیسز کو سمجھنے اور ان میں ترمیم کرنے میں مضبوط صلاحیتوں کا مشورہ دیتا ہے۔
SWE-bench Verified: سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ پر مرکوز ایک اور اہم بینچ مارک، SWE-bench حقیقی دنیا کے GitHub مسائل کو حل کرنے کی صلاحیت کا جائزہ لیتا ہے، بنیادی طور پر سافٹ ویئر انجینئرنگ میں عملی مسئلہ حل کرنے کی جانچ کرتا ہے۔ یہاں، نتائج ایک زیادہ باریک تصویر پیش کرتے ہیں۔ Gemini 2.5 Pro 63.8% اسکور کرتا ہے۔ اگرچہ یہ OpenAI کے o3-mini اور DeepSeek کے R1 ماڈل سے بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے، یہ Anthropic کے Claude 3.7 Sonnet سے پیچھے رہ جاتا ہے، جو اس مخصوص بینچ مارک میں 70.3% کے اسکور کے ساتھ آگے ہے۔ یہ میدان کی مسابقتی نوعیت کو اجاگر کرتا ہے، جہاں مختلف ماڈلز سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ جیسے پیچیدہ کام کے مختلف پہلوؤں پر سبقت لے جا سکتے ہیں۔
Humanity’s Last Exam (HLE): یہ ایک چیلنجنگ ملٹی موڈل بینچ مارک ہے، یعنی یہ AI کی مختلف قسم کے ڈیٹا (متن، تصاویر، وغیرہ) کو سمجھنے اور استدلال کرنے کی صلاحیت کی جانچ کرتا ہے۔ یہ ریاضی، انسانیات، اور قدرتی علوم پر محیط ہزاروں کراؤڈ سورس سوالات پر مشتمل ہے، جو انسانوں اور AI دونوں کے لیے مشکل ہونے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ Google کا کہنا ہے کہ Gemini 2.5 Pro HLE پر 18.8% کا اسکور حاصل کرتا ہے۔ اگرچہ یہ فیصد مطلق معنوں میں کم لگ سکتا ہے، Google اشارہ کرتا ہے کہ یہ ایک مضبوط کارکردگی کی نمائندگی کرتا ہے، جو اس بدنام زمانہ مشکل اور وسیع رینج والے ٹیسٹ پر زیادہ تر حریف فلیگ شپ ماڈلز کو پیچھے چھوڑتا ہے۔ یہاں کامیابی زیادہ عمومی استدلال اور علم کے انضمام کی صلاحیتوں کی طرف اشارہ کرتی ہے۔
یہ بینچ مارک نتائج، اگرچہ Google کی طرف سے منتخب طور پر پیش کیے گئے ہیں، قیمتی ڈیٹا پوائنٹس فراہم کرتے ہیں۔ وہ تجویز کرتے ہیں کہ Gemini 2.5 Pro ایک انتہائی مسابقتی ماڈل ہے، خاص طور پر کوڈ ایڈیٹنگ اور عمومی ملٹی موڈل استدلال میں مضبوط ہے، جبکہ ان شعبوں کو تسلیم کرتے ہوئے جہاں Anthropic جیسے حریف فی الحال برتری رکھتے ہیں (مخصوص سافٹ ویئر انجینئرنگ کے کام)۔ یہ اس خیال کو واضح کرتا ہے کہ ضروری نہیں کہ کوئی ایک ‘بہترین’ ماڈل ہو، بلکہ مخصوص ایپلیکیشن کے لحاظ سے مختلف طاقتوں اور کمزوریوں والے ماڈلز ہوں۔
افق کو وسیع کرنا: بے پناہ سیاق و سباق کی ونڈو
خالص استدلالی طاقت سے ہٹ کر، Gemini 2.5 Pro کی ایک اور اہم خصوصیت اس کی بڑی سیاق و سباق کی ونڈو (massive context window) ہے۔ شروع کرنے کے لیے، ماڈل ایک ہی ان پٹ میں 1 ملین ٹوکنز پر کارروائی کرنے کی صلاحیت کے ساتھ بھیجا جا رہا ہے۔ ٹوکنز ڈیٹا کی بنیادی اکائیاں ہیں (جیسے الفاظ یا الفاظ کے حصے) جن پر AI ماڈلز کارروائی کرتے ہیں۔ 1 ملین ٹوکن ونڈو تقریباً 750,000 الفاظ کو ایک ساتھ لینے اور غور کرنے کی صلاحیت میں ترجمہ کرتی ہے۔
اسے تناظر میں رکھنے کے لیے:
- یہ صلاحیت J.R.R. Tolkien کی ‘Lord of The Rings’ ٹرائیلوجی کے کل الفاظ کی تعداد سے زیادہ ہے۔
- یہ ماڈل کو وسیع کوڈ ریپوزٹریز، وسیع قانونی دستاویزات، طویل تحقیقی مقالے، یا پوری کتابوں کا تجزیہ کرنے کی اجازت دیتا ہے بغیر پہلے پیش کی گئی معلومات کا ٹریک کھوئے۔
یہ بہت بڑی سیاق و سباق کی ونڈو نئے امکانات کھولتی ہے۔ ماڈلز ناقابل یقین حد تک طویل تعاملات یا دستاویزات میں ہم آہنگی برقرار رکھ سکتے ہیں اور معلومات کا حوالہ دے سکتے ہیں، جس سے بڑے ڈیٹاسیٹس پر زیادہ پیچیدہ تجزیہ، خلاصہ، اور سوال جواب ممکن ہو جاتا ہے۔
مزید برآں، Google نے پہلے ہی اشارہ دیا ہے کہ یہ صرف نقطہ آغاز ہے۔ کمپنی جلد ہی اس صلاحیت کو دوگنا کرنے کا ارادہ رکھتی ہے، جس سے Gemini 2.5 Pro 2 ملین ٹوکنز تک کے ان پٹس کو سپورٹ کر سکے گا۔ سیاق و سباق کو سنبھالنے کی صلاحیت میں یہ مسلسل توسیع ایک اہم رجحان ہے، جو AI کو بڑھتے ہوئے پیچیدہ اور معلومات سے بھرپور کاموں سے نمٹنے کی اجازت دیتا ہے جو پہلے ناقابل حل تھے۔ یہ AI کو سادہ سوال جواب والے بوٹس سے مزید دور لے جا کر طاقتور تجزیاتی شراکت دار بننے کی طرف لے جاتا ہے جو وسیع مقدار میں معلومات کو ترکیب کرنے کے قابل ہیں۔
آگے دیکھتے ہوئے: قیمتوں کا تعین اور مستقبل کی پیشرفت
اگرچہ تکنیکی وضاحتیں اور بینچ مارک کارکردگیاں دلچسپ ہیں، عملی طور پر اپنانا اکثر رسائی اور لاگت پر منحصر ہوتا ہے۔ فی الحال، Google نے Gemini 2.5 Pro کے لیے ایپلیکیشن پروگرامنگ انٹرفیس (API) کی قیمتوں کا تعین جاری نہیں کیا ہے۔ یہ معلومات ان ڈویلپرز اور کاروباروں کے لیے اہم ہے جو ماڈل کو اپنی ایپلی کیشنز اور خدمات میں ضم کرنے کا منصوبہ بنا رہے ہیں۔ Google نے اشارہ کیا ہے کہ قیمتوں کے ڈھانچے سے متعلق تفصیلات آنے والے ہفتوں میں شیئر کی جائیں گی۔
Gemini 2.5 Pro Experimental کا لانچ Google کی AI کوششوں کے لیے ایک نئے باب کا آغاز کرتا ہے۔ Gemini 2.5 فیملی میں پہلے داخل ہونے والے کے طور پر، یہ مستقبل کے ماڈلز کے لیے اسٹیج مرتب کرتا ہے جو ممکنہ طور پر اسی طرح کی استدلالی صلاحیتوں کو شامل کریں گے، ممکنہ طور پر مختلف پیمانوں، لاگتوں، یا مخصوص طریقوں کے لیے تیار کیے گئے ہیں۔ استدلال پر توجہ، وسیع ہوتی ہوئی سیاق و سباق کی ونڈو کے ساتھ مل کر، واضح طور پر Google کے اس عزائم کا اشارہ دیتی ہے کہ وہ مصنوعی ذہانت کے تیزی سے آگے بڑھتے ہوئے میدان میں سب سے آگے رہے، ایسے اوزار فراہم کرے جو نہ صرف مواد تیار کرنے کے قابل ہوں، بلکہ گہرے، زیادہ انسان نما سوچ کے عمل میں مشغول ہوں۔ مقابلہ بلاشبہ جواب دے گا، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ زیادہ ذہین اور قابل AI کی طرف دوڑ تیز رفتاری سے جاری رہے۔