کوڈنگ کے کاموں کے لیے مخصوص مصنوعی ذہانت کے خصوصی شعبے میں ایک ممکنہ ہلچل پیدا ہو رہی ہے۔ کافی عرصے سے، Anthropic کے تیار کردہ ماڈلز، خاص طور پر اس کی Claude سیریز، کو اکثر ڈویلپرز کو کوڈ لکھنے، ڈیبگ کرنے اور سمجھنے میں مدد کرنے میں سب سے آگے قرار دیا جاتا رہا ہے۔ تاہم، حالیہ پیش رفت سے پتہ چلتا ہے کہ ایک زبردست نیا چیلنجر میدان میں داخل ہوا ہے: Google کا Gemini 2.5۔ ابتدائی اشارے، بشمول بینچ مارک کارکردگی اور ابتدائی ڈویلپر فیڈ بیک، اس تازہ ترین تکرار کی طرف اشارہ کرتے ہیں جو ممکنہ طور پر AI سے چلنے والی کوڈنگ امداد کے معیارات کو از سر نو متعین کر سکتی ہے، جس سے یہ سوالات پیدا ہوتے ہیں کہ کیا قائم شدہ درجہ بندی میں ردوبدل ہونے والا ہے۔ خاص طور پر Gemini 2.5 Pro Experimental کا ظہور، ڈویلپر کمیونٹی کے اندر شدید بحث و مباحثے اور موازنہ کو جنم دے رہا ہے۔
بینچ مارکنگ کی مہارت: ایک مقداری برتری؟
معروضی میٹرکس اکثر ایک نئے ماڈل کی صلاحیتوں کی پہلی جھلک فراہم کرتے ہیں، اور اس سلسلے میں، Gemini 2.5 نے ایک اہم داخلہ لیا ہے۔ ایک خاص طور پر متعلقہ تشخیص Aider Polyglot لیڈر بورڈ ہے، جو ایک بینچ مارک ہے جسے بڑی لینگویج ماڈلز (LLMs) کی عملی مہارت کا جائزہ لینے کے لیے احتیاط سے ڈیزائن کیا گیا ہے جو متعدد پروگرامنگ زبانوں میں نیا کوڈ تیار کرنے اور موجودہ کوڈ بیسز میں ترمیم کرنے کے کاموں میں ہیں۔ اس مطالباتی تشخیص کے اندر، Gemini 2.5 Pro کے تجرباتی ورژن نے 72.9% کا قابل ذکر اسکور حاصل کیا۔ یہ اعداد و شمار اسے مضبوط حریفوں سے نمایاں طور پر آگے رکھتا ہے، بشمول Anthropic کا Claude 3.7 Sonnet، جس نے 64.9% رجسٹر کیا۔ اس نے OpenAI کی پیشکشوں کو بھی پیچھے چھوڑ دیا، جیسے o1 ماڈل (61.7%) اور o3-mini ہائی ویرینٹ (60.4%)۔ کوڈنگ کے مخصوص بینچ مارک میں ایسی برتری اس شعبے میں Gemini 2.5 کی اہلیت کے لیے ایک مضبوط مقداری دلیل ہے۔
کوڈنگ پر مرکوز جائزوں سے ہٹ کر، Gemini 2.5 نے استدلال اور علم کے اطلاق کے وسیع تر ٹیسٹوں میں غیر معمولی کارکردگی کا مظاہرہ کیا ہے۔ اس نے GPQA (Graduate-Level Google-Proof Q&A) بینچ مارک میں سرفہرست مقام حاصل کیا، جو ایک سخت ٹیسٹ ہے جو AI ماڈلز کو مختلف سائنسی شعبوں پر محیط پیچیدہ سوالات کے ساتھ چیلنج کرتا ہے جو عام طور پر گریجویٹ اسٹڈی کی سطح پر سامنے آتے ہیں۔ Gemini 2.5 نے اس بینچ مارک پر 83% کا اسکور حاصل کیا۔ اس کارکردگی نے OpenAI کے o1-Pro ماڈل کو گرہن لگا دیا، جس نے 79% اسکور کیا، اور Anthropic کے Claude 3.7 Sonnet نے 77% حاصل کیا، یہاں تک کہ توسیع شدہ سوچ کے وقت کی تکنیکوں کو استعمال کرتے ہوئے بھی۔ متنوع بینچ مارکس میں مسلسل اعلی درجہ بندی، بشمول وہ جو کوڈنگ جیسی خصوصی مہارتوں کے ساتھ عمومی استدلال کی جانچ کرتے ہیں، ایک مضبوط اور ورسٹائل بنیادی فن تعمیر کی تجویز کرتے ہیں۔ خصوصی کوڈنگ کی صلاحیت اور وسیع دانشورانہ صلاحیت کا یہ امتزاج ایک جامع AI اسسٹنٹ کی تلاش میں ڈویلپرز کے لیے ایک کلیدی تفریق کار ہو سکتا ہے۔
ڈویلپر کی تعریف اور حقیقی دنیا کی توثیق
جبکہ بینچ مارکس قیمتی مقداری بصیرت پیش کرتے ہیں، AI کوڈنگ اسسٹنٹ کا اصل امتحان حقیقی دنیا کے منصوبوں سے نمٹنے والے ڈویلپرز کے ذریعے اس کے عملی اطلاق میں ہے۔ ابتدائی رپورٹس اور تعریفیں بتاتی ہیں کہ Gemini 2.5 نہ صرف کنٹرول شدہ ٹیسٹوں میں اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کر رہا ہے بلکہ صارفین کو ان کے روزمرہ کے ورک فلو میں بھی متاثر کر رہا ہے۔ Mckay Wrigley، ایک ڈویلپر جو نئے ماڈل کے ساتھ فعال طور پر تجربہ کر رہا ہے، نے ایک مضبوط توثیق پیش کی، غیر واضح طور پر بیان کرتے ہوئے، ‘Gemini 2.5 Pro اب آسانی سے کوڈ کے لیے بہترین ماڈل ہے‘۔ اس کے مشاہدات محض کوڈ جنریشن سے آگے بڑھے؛ اس نے ایسے واقعات کو اجاگر کیا جہاں ماڈل نے وہ ظاہر کیا جسے اس نے ‘حقیقی ذہانت کی چمک‘ قرار دیا۔ مزید برآں، Wrigley نے ایک ممکنہ طور پر اہم خصوصیت کی نشاندہی کی: ماڈل صرف صارف کے اشارے سے اتفاق کرنے پر ڈیفالٹ نہیں ہوتا بلکہ زیادہ تنقیدی طور پر مشغول ہوتا ہے، جو سمجھ یا نقلی استدلال کی گہری سطح کی تجویز کرتا ہے۔ اس کا نتیجہ پر زور تھا: ‘Google نے یہاں ایک حقیقی فاتح فراہم کیا ہے‘۔
یہ مثبت جذبہ دوسروں کے ساتھ بھی مشترک نظر آتا ہے، خاص طور پر جب Anthropic کے انتہائی معتبر Claude 3.7 Sonnet کے ساتھ براہ راست موازنہ کیا جائے۔ متعدد ڈویلپرز کو معلوم ہو رہا ہے کہ ان کے عملی تجربات بینچ مارک کے نتائج سے ہم آہنگ ہیں جو Gemini 2.5 کے حق میں ہیں۔ ایک مثالی اکاؤنٹ Reddit پر ایک صارف سے سامنے آیا جس نے Claude 3.7 Sonnet کا استعمال کرتے ہوئے کئی گھنٹوں تک ایک ایپلیکیشن بنانے کی اپنی جدوجہد کی تفصیل بیان کی۔ صارف کے مطابق، نتیجہ بڑی حد تک غیر فعال کوڈ تھا جو خراب سیکیورٹی طریقوں سے دوچار تھا، جیسے کہ API کیز کو براہ راست کوڈ کے اندر ایمبیڈ کرنا (ہارڈ کوڈنگ)۔ مایوس ہو کر، ڈویلپر نے Gemini 2.5 پر سوئچ کیا۔ انہوں نے Claude کے ذریعے تیار کردہ پورا ناقص کوڈ بیس ان پٹ کے طور پر فراہم کیا۔ Gemini 2.5 نے مبینہ طور پر نہ صرف اہم خامیوں کی نشاندہی کی اور انہیں واضح طور پر بیان کیا بلکہ پوری ایپلیکیشن کو دوبارہ لکھنے کے لیے آگے بڑھا، جس کے نتیجے میں ایک فعال اور زیادہ محفوظ ورژن سامنے آیا۔ یہ قصہ پیچیدہ ڈیبگنگ اور ری فیکٹرنگ کے کاموں کو مؤثر طریقے سے سنبھالنے کے لیے Gemini 2.5 کی صلاحیت کو واضح کرتا ہے۔
مزید تقابلی ٹیسٹوں نے ترقی کے مختلف پہلوؤں پر توجہ مرکوز کی ہے۔ سوشل پلیٹ فارم X پر دستاویز کردہ ایک مثال میں، ایک صارف نے Gemini 2.5 کو Claude 3.7 Sonnet کے خلاف ایک بصری کام میں کھڑا کیا: ChatGPT کے یوزر انٹرفیس (UI) کو دوبارہ بنانا۔ صارف کے جائزے کے مطابق، Gemini 2.5 نے اپنے Anthropic ہم منصب کے مقابلے میں ہدف UI کی زیادہ درست بصری نمائندگی تیار کی۔ جبکہ UI کی نقل تیار کرنا ترقی کا صرف ایک پہلو ہے، ایسے کاموں میں درستگی ماڈل کی تفصیلات پر باریک بینی سے توجہ اور پیچیدہ وضاحتوں یا مثالوں کو ٹھوس آؤٹ پٹ میں ترجمہ کرنے کی اس کی صلاحیت کی نشاندہی کر سکتی ہے۔
بہتریاں صرف حریفوں کے مقابلے میں نہیں ہیں بلکہ Google کے اپنے پچھلے ماڈلز پر بھی ایک اہم پیش رفت کی نمائندگی کرتی ہیں۔ ڈویلپر Alex Mizrahi نے ایک تجربہ شیئر کیا جس میں اس داخلی پیش رفت کو اجاگر کیا گیا۔ اس نے Gemini 2.5 کا استعمال کیا اور پایا کہ یہ Rell (ایک مخصوص پروگرامنگ زبان) کے نحو کا تقریباً 80-90% خالصتاً اپنے داخلی علمی بنیاد سے یاد کر سکتا ہے۔ یہ پہلے کے Gemini ورژنز کے مقابلے میں ایک خاطر خواہ چھلانگ تھی، جو Mizrahi کے مطابق، Rell نحو کے ساتھ نمایاں طور پر جدوجہد کرتے تھے یہاں تک کہ جب پرامپٹ کے اندر واضح طور پر مثالیں فراہم کی جائیں۔ یہ ماڈل کے بنیادی تربیتی ڈیٹا اور کم عام زبانوں یا نحو کے لیے یاد کرنے کی صلاحیتوں میں بہتری کی تجویز کرتا ہے۔
باہمی تعاون پر مبنی کوڈنگ اور سیاق و سباق کے فوائد
خام کوڈ جنریشن اور درستگی سے ہٹ کر، AI ماڈل کا تعامل کا انداز اور سیاق و سباق کی صلاحیت کوڈنگ پارٹنر کے طور پر اس کی افادیت کو نمایاں طور پر متاثر کرتی ہے۔ صارفین Gemini 2.5 کے ساتھ کام کرتے وقت زیادہ باہمی تعاون کا احساس رپورٹ کر رہے ہیں۔ ڈویلپر Matthew Berman نے X پر ایک مخصوص رویے کو نوٹ کیا: ‘یہ (Gemini 2.5 Pro) راستے میں مجھ سے واضح کرنے والے سوالات پوچھتا ہے، جو کسی دوسرے ماڈل نے نہیں کیا ہے۔‘ اس نے اس کی تشریح اس طرح کی کہ تعامل ‘بہت زیادہ‘ باہمی تعاون پر مبنی ہو گیا۔ یہ فعال مشغولیت — مفروضے بنانے کے بجائے وضاحت طلب کرنا — زیادہ درست نتائج کا باعث بن سکتی ہے، تکرار کو کم کر سکتی ہے، اور ممکنہ طور پر غلط فہمیوں کو روک سکتی ہے، خاص طور پر پیچیدہ یا مبہم طور پر بیان کردہ کاموں میں جو اکثر ‘vibe coding’ میں پیش آتے ہیں جہاں ڈویلپر کے پاس ایک عمومی خیال ہوتا ہے لیکن کوئی قطعی تفصیلات نہیں ہوتیں۔
ایک بڑا تکنیکی عنصر جو پیچیدہ کوڈنگ منظرناموں میں Gemini 2.5 کی ممکنہ برتری میں حصہ ڈالتا ہے وہ اس کا وسیع سیاق و سباق ونڈو ہے۔ ماڈل 1 ملین ان پٹ ٹوکنز تک سپورٹ کا حامل ہے۔ یہ موجودہ حریفوں پر ایک خاطر خواہ فائدہ کی نمائندگی کرتا ہے۔ OpenAI کے معروف ماڈلز، o1 اور o3-mini، فی الحال 250,000 ٹوکنز کی سیاق و سباق ونڈو کو سپورٹ کرتے ہیں۔ جبکہ Anthropic مبینہ طور پر اپنی سیاق و سباق ونڈو کو بڑھانے پر کام کر رہا ہے، ممکنہ طور پر 500,000 ٹوکنز تک، Gemini 2.5 کی موجودہ صلاحیت ان اعداد و شمار سے نمایاں طور پر تجاوز کرتی ہے۔
کوڈنگ کے لیے ایک بڑی سیاق و سباق ونڈو اتنی اہم کیوں ہے؟ جدید سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ میں اکثر وسیع کوڈ بیسز، متعدد فائلز، پیچیدہ انحصار، اور تبدیلیوں کی طویل تاریخوں کے ساتھ کام کرنا شامل ہوتا ہے۔ ایک بڑی سیاق و سباق ونڈو والا ماڈل اس ارد گرد کی مزید معلومات کو بیک وقت داخل اور پروسیس کر سکتا ہے۔ یہ اسے بڑے منصوبوں میں بہتر مستقل مزاجی برقرار رکھنے، مختلف کوڈ ماڈیولز کے درمیان پیچیدہ باہمی تعلقات کو سمجھنے، فائلوں میں متغیر کے استعمال اور فنکشن کی تعریفوں کو ٹریک کرنے، اور ممکنہ طور پر ایسا کوڈ تیار کرنے کی اجازت دیتا ہے جو موجودہ ڈھانچے میں زیادہ بغیر کسی رکاوٹ کے ضم ہوجائے بغیر ڈویلپر کو دستی طور پر متعلقہ سیاق و سباق کے ٹکڑوں کو مسلسل فیڈ کرنے کی ضرورت ہو۔ بڑے پیمانے پر ری فیکٹرنگ، لیگیسی سسٹمز کو سمجھنے، یا ایسی خصوصیات تیار کرنے جیسے کاموں کے لیے جو ایپلیکیشن کے بہت سے حصوں کو چھوتی ہیں، ایک ملین ٹوکن سیاق و سباق ونڈو گیم چینجر ہو سکتی ہے، غلطیوں کو کم کر سکتی ہے اور AI کے تعاون کے معیار اور مطابقت کو بہتر بنا سکتی ہے۔
باقی خامیاں اور نگرانی کی ضرورت
متاثر کن پیش رفت اور مثبت فیڈ بیک کے باوجود، نقطہ نظر کو برقرار رکھنا بہت ضروری ہے: Gemini 2.5، خاص طور پر اس کے موجودہ ‘Pro Experimental’ عہدہ میں، کوئی بے عیب کوڈنگ اوریکل نہیں ہے۔ یہ اب بھی کچھ کلاسک چیلنجز اور ممکنہ نقصانات کو ظاہر کرتا ہے جو سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ کے لیے بڑی لینگویج ماڈلز کے استعمال سے وابستہ ہیں۔ انسانی فیصلے اور مستعد نگرانی کی بنیادی ضرورت بالکل مطلق رہتی ہے۔
تشویش کا ایک اہم شعبہ سیکیورٹی ہے۔ ڈویلپر Kaden Bilyeu نے X پر ایک مثال شیئر کی جہاں Gemini 2.5 نے ایسا کوڈ تیار کرنے کی کوشش کی جو چیٹ کے جوابات کو سنبھالنے کے لیے کلائنٹ سائیڈ API بنائے گا۔ یہ نقطہ نظر فطری طور پر غیر محفوظ ہے کیونکہ یہ لامحالہ کلائنٹ سائیڈ کوڈ کے اندر API کلید کے افشاء یا لیک کا باعث بنے گا، جس سے یہ اختتامی صارفین کے لیے قابل رسائی ہو جائے گا۔ یہ اس بات کو اجاگر کرتا ہے کہ یہاں تک کہ جدید ترین ماڈلز میں بھی سیکیورٹی کے بہترین طریقوں کی بنیادی سمجھ کی کمی ہو سکتی ہے، اگر ان کے آؤٹ پٹ پر آنکھیں بند کر کے بھروسہ کیا جائے تو ممکنہ طور پر اہم کمزوریاں متعارف ہو سکتی ہیں۔ ڈویلپرز کو AI سے تیار کردہ کوڈ کا سختی سے جائزہ لینا چاہیے، خاص طور پر تصدیق، اجازت، اور ڈیٹا ہینڈلنگ کے حوالے سے۔
مزید برآں، بہت بڑے کوڈ بیسز کو مؤثر طریقے سے منظم کرنے کی ماڈل کی صلاحیت کو ملے جلے جائزے ملے ہیں، جس سے پتہ چلتا ہے کہ اس کی متاثر کن سیاق و سباق ونڈو ہمیشہ بھاری بوجھ کے تحت عملی کارکردگی میں بالکل ترجمہ نہیں ہو سکتی۔ ڈویلپر Louie Bacaj نے تقریباً 3,500 لائنوں پر مشتمل کوڈ بیس پر آپریشنز کے ساتھ Gemini 2.5 کو کام سونپتے وقت اہم جدوجہد کی اطلاع دی۔ Bacaj نے نوٹ کیا کہ سیاق و سباق کو سنبھالنے میں ماڈل کی مبینہ اضافہ اور کامیاب API کالز کے باوجود جو یہ ظاہر کرتی ہیں کہ سیاق و سباق موصول ہوا تھا، یہ اکثر اس بڑے پروجیکٹ کے دائرہ کار میں درخواست کردہ کاموں کو درست یا جامع طور پر انجام دینے میں ناکام رہا۔ یہ کافی موجودہ کوڈ کے اندر پیچیدہ استدلال یا ہیرا پھیری کے کاموں کے لیے پوری سیاق و سباق ونڈو کو مؤثر طریقے سے استعمال کرنے میں ممکنہ حدود، یا شاید کوڈ کی مخصوص نوعیت اور کام کے لحاظ سے کارکردگی میں عدم مطابقت کی تجویز کرتا ہے۔
فی الحال دستیاب Gemini 2.5 Pro ورژن سے منسلک ‘Experimental’ لیبل بھی اہم ہے۔ یہ اشارہ کرتا ہے کہ Google اب بھی فعال طور پر ماڈل کو بہتر بنا رہا ہے۔ صارفین کو ممکنہ عدم استحکام، کارکردگی میں تغیرات، اور جاری تبدیلیوں کی توقع کرنی چاہیے کیونکہ Google فیڈ بیک اکٹھا کرتا ہے اور ٹیکنالوجی پر تکرار کرتا ہے۔ جبکہ یہ مرحلہ جدید ترین صلاحیتوں تک ابتدائی رسائی کی اجازت دیتا ہے، اس کا مطلب یہ بھی ہے کہ ماڈل میں ابھی تک وہ مکمل وشوسنییتا یا پالش نہیں ہو سکتی جس کی حتمی پروڈکشن ریلیز سے توقع کی جاتی ہے۔ مسلسل بہتری کا امکان ہے، لیکن موجودہ صارفین مؤثر طریقے سے بڑے پیمانے پر بیٹا ٹیسٹ میں حصہ لے رہے ہیں۔ یہ خامیاں لوپ میں انسانی ڈویلپر کے ناقابل تلافی کردار کو واضح کرتی ہیں - نہ صرف غلطیوں کو پکڑنے کے لیے، بلکہ آرکیٹیکچرل فیصلوں، اسٹریٹجک منصوبہ بندی، اور اس بات کو یقینی بنانے کے لیے کہ حتمی مصنوعات ضروریات اور معیار کے معیارات کے مطابق ہو۔
وسیع تر چیلنج: طاقت کو تجربے میں پیک کرنا
جبکہ Google DeepMind Gemini 2.5 جیسے ماڈلز کے ساتھ قابل ذکر تکنیکی سنگ میل حاصل کرتا نظر آتا ہے، ایک بار بار آنے والا موضوع سامنے آتا ہے: خام تکنیکی طاقت کو مجبور، قابل رسائی، اور مشغول صارف کے تجربات میں ترجمہ کرنے کا چیلنج جو مارکیٹ کی توجہ حاصل کرتے ہیں۔ ایک تاثر یہ ہے کہ یہاں تک کہ جب Google ممکنہ طور پر دنیا کی معروف AI صلاحیتیں تیار کرتا ہے، تب بھی وہ ان صلاحیتوں کو اس طرح پیک کرنے اور پیش کرنے میں کبھی کبھی لڑکھڑا جاتا ہے جو صارفین کے ساتھ وسیع پیمانے پر گونجتی ہیں، خاص طور پر OpenAI جیسے حریفوں کے مقابلے میں۔
اس مسئلے کو اینجل انویسٹر Nikunj Kothari نے اجاگر کیا، جنہوں نے Google DeepMind ٹیم کے لیے ہمدردی کا اظہار کیا۔ ‘مجھے Google DeepMind ٹیم کے لیے تھوڑا سا افسوس ہے‘، انہوں نے طاقتور ماڈلز کے آغاز اور حریفوں کے ذریعے اکثر پیدا ہونے والے وائرل مظاہر کے درمیان تضاد کا مشاہدہ کرتے ہوئے تبصرہ کیا۔ ‘آپ ایک دنیا بدلنے والا ماڈل بناتے ہیں اور ہر کوئی اس کے بجائے Ghibli-fied تصاویر پوسٹ کر رہا ہے‘، انہوں نے OpenAI کی GPT-4o امیج جنریشن کی صلاحیتوں کے ارد گرد ہونے والی ہلچل کا حوالہ دیتے ہوئے مزید کہا، جس نے تیزی سے عوامی تخیل کو اپنی گرفت میں لے لیا۔ Kothari نے اسے Google کے لیے ایک مستقل چیلنج کے طور پر شناخت کیا: بہترین درجے کی AI بنانے کی صلاحیت رکھنے والی بے پناہ تکنیکی صلاحیتوں کا مالک ہونا، لیکن ممکنہ طور پر صارف کا سامنا کرنے والے پروڈکٹ ڈیزائن اور تجربے کی اہم پرت میں کم سرمایہ کاری کرنا۔ ‘میں ان سے التجا کرتا ہوں کہ وہ اپنے بہترین باصلاحیت لوگوں کا 20% لیں اور انہیں عالمی معیار کے صارف کے تجربات بنانے پر آزادانہ لگام دیں‘، انہوں نے زور دیا۔
یہ جذبہ ماڈلز کی سمجھی جانے والی ‘شخصیت’ تک پھیلا ہوا ہے۔ Kothari نے نوٹ کیا کہ Gemini 2.5 کا انٹرایکٹو انداز دیگر معروف ماڈلز کے مقابلے میں ‘کافی بنیادی‘ محسوس ہوا۔ یہ موضوعی عنصر، اگرچہ مقدار درست کرنا مشکل ہے، صارف کی مصروفیت اور AI کے ساتھ تعاون کے احساس کو متاثر کرتا ہے۔ کئی دوسرے صارفین نے اس مشاہدے کی بازگشت کی، یہ تجویز کرتے ہوئے کہ تکنیکی طور پر ماہر ہونے کے باوجود، ماڈل میں حریفوں کے ذریعے کاشت کیے گئے زیادہ مشغول یا باریک تعامل کے انداز کی کمی ہو سکتی ہے۔
عملی استعمال کے مسائل بھی سامنے آئے ہیں۔ مثال کے طور پر، Gemini 2.0 Flash ماڈل کے اندر مقامی امیج جنریشن کا اجراء، تکنیکی طور پر اس کی صلاحیتوں کے لیے سراہا گیا۔ تاہم، بہت سے صارفین نے محض فیچر کو تلاش کرنے اور استعمال کرنے میں دشواری کی اطلاع دی۔ یوزر انٹرفیس کو غیر بدیہی قرار دیا گیا، جس میں اختیارات غیر ضروری طور پر مینوز کے اندر گھونسلے ہوئے تھے۔ ایک طاقتور فیچر تک رسائی میں یہ رگڑ صارف کے جوش و خروش اور اپنانے کو نمایاں طور پر کم کر سکتی ہے، قطع نظر اس کے کہ بنیادی ٹیکنالوجی کا معیار کچھ بھی ہو۔ اگر کوئی صارف کسی کام کو شروع کرنے میں بھی جدوجہد کرتا ہے، تو ماڈل کی طاقت ان کے لیے غیر متعلقہ ہو جاتی ہے۔
GPT-4o کی امیج جنریشن کے ارد گرد ‘Ghibli mania’ پر غور کرتے ہوئے، صورتحال شاید Google کی مارکیٹنگ میں سراسر ناکامی کے بارے میں کم اور OpenAI کی صارف نفسیات کو سمجھنے اور اس سے فائدہ اٹھانے میں مہارت کے بارے میں زیادہ ہو سکتی ہے۔ جیسا کہ X پر ایک صارف نے OpenAI کے شوکیس کے بارے میں نشاندہی کی، ‘آپ دو تصاویر پوسٹ کرتے ہیں اور ہر کوئی اسے سمجھ جاتا ہے۔‘ مظاہرے کی بصری، آسانی سے شیئر کی جانے والی، اور فطری طور پر تخلیقی نوعیت نے فوری صارف کی دلچسپی کو ٹیپ کیا۔ اس کے برعکس، Gemini 2.5 جیسے لینگویج ماڈل میں باریک بینی سے ہونے والی بہتریوں کا جائزہ لینے کے لیے زیادہ کوشش کی ضرورت ہوتی ہے۔ ‘آپ انہی لوگوں سے 2.0 کے ذریعے تیار کردہ رپورٹ پڑھنے اور اس کا 2.5 سے موازنہ کرنے کو کہتے ہیں، اور اس کے لیے اسکرولنگ اور لائک کرنے سے زیادہ وقت درکار ہوتا ہے‘، صارف نے وضاحت کی۔
یہ منظرنامے موجودہ AI منظر نامے میں ایک اہم سبق کو واضح کرتے ہیں: تکنیکی برتری اکیلے مارکیٹ کی قیادت یا صارف کی ترجیح کی ضمانت نہیں دیتی۔ استعمال میں آسانی، بدیہی ڈیزائن، صلاحیتوں کا مؤثر مواصلت، اور یہاں تک کہ AI کا سمجھا جانے والا شخصیت یا مشغولیت کا عنصر جیسے عوامل اہم کردار ادا کرتے ہیں۔ اوسط صارف، بشمول پیداواری صلاحیت پر مرکوز بہت سے ڈویلپرز، اکثر ایسے ٹولز کی طرف متوجہ ہوتے ہیں جو نہ صرف طاقتور ہوتے ہیں بلکہ لطف اندوز، متعلقہ، اور ان کے ورک فلو میں بغیر کسی رکاوٹ کے مربوط ہوتے ہیں۔ Google کے لیے Gemini 2.5 جیسے ماڈلز کی صلاحیت سے پوری طرح فائدہ اٹھانے کے لیے، خاص طور پر کوڈنگ اسسٹنس جیسے مسابقتی شعبوں میں، جدید ترین تحقیق اور غیر معمولی صارف کے تجربے کے درمیان فرق کو ختم کرنا ایک اہم کام ہے۔