مصنوعی ذہانت کی ترقی کی مسلسل رفتار تکنیکی منظر نامے کو نئی شکل دے رہی ہے، اور Google نے ابھی ایک اہم نیا چیلنج پیش کیا ہے۔ Gemini 2.5 Pro میں داخل ہوں، جو کمپنی کے اگلی نسل کے Gemini 2.5 خاندان کا افتتاحی ماڈل ہے۔ یہ صرف ایک اور اضافہ نہیں ہے؛ Google اس ملٹی موڈل استدلال انجن کو ایک زبردست قوت کے طور پر پیش کرتا ہے، جو OpenAI، Anthropic، اور DeepSeek جیسے قائم شدہ حریفوں پر بہتر کارکردگی کا دعویٰ کرتا ہے، خاص طور پر کوڈنگ، ریاضی، اور سائنسی مسائل کے حل کے مشکل میدانوں میں۔ یہ نقاب کشائی نہ صرف صلاحیت میں ایک چھلانگ کی نشاندہی کرتی ہے بلکہ اس حکمت عملی میں بھی ایک اصلاح ہے کہ Google اپنے جدید ترین AI سسٹمز تک کیسے پہنچتا ہے اور انہیں برانڈ کرتا ہے۔
فطری استدلال کی طرف ارتقاء
Gemini 2.5 Pro کے مرکز میں استدلال (reasoning) کی بہتر صلاحیت ہے۔ یہ اصطلاح، AI کے تناظر میں، ان ماڈلز کی نشاندہی کرتی ہے جو سادہ پیٹرن میچنگ یا معلومات کی بازیافت سے آگے بڑھنے کے لیے ڈیزائن کیے گئے ہیں۔ حقیقی استدلال AI کا مقصد زیادہ غور و فکر والے، انسان نما سوچ کے عمل کی تقلید کرنا ہے۔ اس میں کسی سوال کے سیاق و سباق کا بغور جائزہ لینا، پیچیدہ مسائل کو قابل انتظام مراحل میں توڑنا، پیچیدہ تفصیلات کو منظم طریقے سے پروسیس کرنا، اور جواب دینے سے پہلے اندرونی مستقل مزاجی کی جانچ یا حقائق کی تصدیق کرنا شامل ہے۔ مقصد صرف قابل فہم متن حاصل کرنا نہیں، بلکہ منطقی طور پر درست اور صحیح نتائج حاصل کرنا ہے۔
تاہم، استدلال کی گہری صلاحیتوں کا یہ حصول قیمت پر آتا ہے۔ اس طرح کے نفیس علمی عمل سادہ تخلیقی ماڈلز کے مقابلے میں نمایاں طور پر زیادہ کمپیوٹیشنل ہارس پاور کا مطالبہ کرتے ہیں۔ ان سسٹمز کی تربیت وسائل طلب ہے، اور انہیں چلانے میں زیادہ آپریشنل اخراجات آتے ہیں۔ صلاحیت اور لاگت کے درمیان یہ سمجھوتہ جدید AI کی ترقی میں ایک مرکزی چیلنج ہے۔
دلچسپ بات یہ ہے کہ Google اپنی برانڈنگ حکمت عملی کو اس بنیادی صلاحیت کے گرد آہستہ سے تبدیل کرتا نظر آتا ہے۔ جب کمپنی نے اپنی Gemini 1.5 سیریز متعارف کرائی، تو اس میں ایسے ماڈلز شامل تھے جنہیں خاص طور پر ‘Thinking’ لیبل کے ساتھ نامزد کیا گیا تھا، جیسے کہ پہلے کا Gemini 1.0 Ultra یا ممکنہ طور پر تصوراتی تغیرات جو بہتر استدلال کی طرف اشارہ کرتے ہیں۔ تاہم، Gemini 2.5 Pro کے آغاز کے ساتھ، یہ واضح ‘Thinking’ نام پس منظر میں دھندلا ہوتا نظر آتا ہے۔
Google کی 2.5 ریلیز کے ارد گرد اپنی مواصلات کے مطابق، یہ استدلال کو ترک کرنا نہیں بلکہ اس خاندان کے اندر آنے والے تمام ماڈلز میں بنیادی خصوصیت کے طور پر اس کا انضمام ہے۔ استدلال کو اب ایک علیحدہ، پریمیم خصوصیت کے طور پر پیش نہیں کیا جا رہا ہے بلکہ فن تعمیر کے ایک موروثی حصے کے طور پر پیش کیا جا رہا ہے۔ یہ ایک زیادہ متحد AI فریم ورک کی طرف ایک اقدام کی تجویز کرتا ہے جہاں جدید علمی صلاحیتوں کو بنیادی فعالیتیں سمجھا جاتا ہے، بجائے اس کے کہ الگ الگ اضافہ جات جن کے لیے الگ برانڈنگ کی ضرورت ہو۔ اس کا مطلب ٹیکنالوجی کی پختگی ہے، جہاں نفیس پروسیسنگ معیار بن جاتی ہے، استثناء نہیں۔ یہ حکمت عملی تبدیلی Google کے AI پورٹ فولیو کو ہموار کر سکتی ہے اور صارفین اور ڈویلپرز کو جدید ترین بڑے لینگویج ماڈلز (LLMs) سے کیا توقع رکھنی چاہیے، اس کے لیے ایک نیا معیار قائم کر سکتی ہے۔
انجینئرنگ میں اضافہ اور بینچ مارک پر غلبہ
کارکردگی کی اس نئی سطح کو کیا طاقت دیتا ہے؟ Google Gemini 2.5 Pro کی مہارت کو عوامل کے امتزاج سے منسوب کرتا ہے: ایک ‘نمایاں طور پر بہتر بنیادی ماڈل’ جو ‘بہتر پوسٹ ٹریننگ’ تکنیکوں کے ساتھ ملایا گیا ہے۔ اگرچہ مخصوص تعمیراتی اختراعات ملکیتی رہتی ہیں، لیکن مطلب واضح ہے: بنیادی نیورل نیٹ ورک میں بنیادی بہتری کی گئی ہے، جسے ابتدائی بڑے پیمانے پر تربیت کے بعد نفیس ٹیوننگ کے عمل سے مزید بہتر کیا گیا ہے۔ اس دوہرے نقطہ نظر کا مقصد ماڈل کے خام علم اور اس علم کو ذہانت سے لاگو کرنے کی صلاحیت دونوں کو بڑھانا ہے۔
ثبوت، جیسا کہ وہ کہتے ہیں، کھیر میں ہے - یا AI کی دنیا میں، بینچ مارکس میں۔ Google Gemini 2.5 Pro کی پوزیشن کو اجاگر کرنے میں جلدی کرتا ہے، خاص طور پر LMArena لیڈر بورڈ کی چوٹی پر اس کا دعویٰ کردہ مقام۔ یہ پلیٹ فارم ایک تسلیم شدہ، اگرچہ مسلسل ترقی پذیر، میدان ہے جہاں بڑے LLMs کو مختلف کاموں کی ایک وسیع رینج میں ایک دوسرے کے خلاف کھڑا کیا جاتا ہے، اکثر اندھے، سر بہ سر موازنہ کا استعمال کرتے ہوئے جن کا فیصلہ انسان کرتے ہیں۔ اس طرح کے لیڈر بورڈ پر سرفہرست رہنا، یہاں تک کہ عارضی طور پر بھی، انتہائی مسابقتی AI اسپیس میں ایک اہم دعویٰ ہے۔
مخصوص تعلیمی استدلال بینچ مارکس میں گہرائی میں جانے سے ماڈل کی طاقتیں مزید واضح ہوتی ہیں:
- ریاضی (AIME 2025): Gemini 2.5 Pro نے اس چیلنجنگ ریاضی کے مقابلے کے بینچ مارک پر 86.7% کا متاثر کن اسکور حاصل کیا۔ American Invitational Mathematics Examination (AIME) اپنے پیچیدہ مسائل کے لیے جانا جاتا ہے جن کے لیے گہری منطقی استدلال اور ریاضیاتی بصیرت کی ضرورت ہوتی ہے، جو عام طور پر ہائی اسکول کے طلباء کے لیے ہوتے ہیں۔ یہاں بہترین کارکردگی کا مظاہرہ کرنا تجریدی ریاضیاتی سوچ کے لیے ایک مضبوط صلاحیت کی تجویز کرتا ہے۔
- سائنس (GPQA diamond): گریجویٹ سطح کے سائنسی سوالات کے جوابات کے دائرے میں، جس کی نمائندگی GPQA diamond بینچ مارک کرتا ہے، ماڈل نے 84.0% اسکور کیا۔ یہ ٹیسٹ مختلف سائنسی شعبوں میں سمجھ بوجھ کی جانچ کرتا ہے، جس میں نہ صرف حقائق کی یاد دہانی بلکہ معلومات کی ترکیب کرنے اور پیچیدہ سائنسی منظرناموں کے ذریعے استدلال کرنے کی صلاحیت کا مطالبہ کیا جاتا ہے۔
- وسیع علم (Humanity’s Last Exam): اس جامع تشخیص پر، جو ریاضی، سائنس، اور انسانیات پر محیط ہزاروں سوالات پر مشتمل ہے، Gemini 2.5 Pro مبینہ طور پر 18.8% کے اسکور کے ساتھ آگے ہے۔ اگرچہ فیصد کم لگ سکتا ہے، لیکن اس بینچ مارک کی سراسر وسعت اور مشکل کا مطلب ہے کہ یہاں تک کہ اضافہ جاتی برتری بھی قابل ذکر ہے، جو ایک اچھی طرح سے گول علمی بنیاد اور ورسٹائل استدلال کی صلاحیت کی نشاندہی کرتی ہے۔
یہ نتائج ایک ایسے AI کی تصویر پیش کرتے ہیں جو منظم، منطقی، اور علم پر مبنی ڈومینز میں بہترین کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے۔ تعلیمی بینچ مارکس پر توجہ Google کی پیچیدہ دانشورانہ چیلنجوں سے نمٹنے کے قابل ماڈلز بنانے کی خواہش کو اجاگر کرتی ہے، جو محض بات چیت کی روانی سے آگے بڑھتے ہیں۔
کوڈ جنریشن کی باریکیوں میں نیویگیٹ کرنا
جبکہ Gemini 2.5 Pro تعلیمی استدلال میں چمکتا ہے، سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ کے مساوی طور پر اہم ڈومین میں اس کی کارکردگی ایک زیادہ پیچیدہ تصویر پیش کرتی ہے۔ اس علاقے میں بینچ مارکس ایک AI کی پروگرامنگ کی ضروریات کو سمجھنے، فعال کوڈ لکھنے، غلطیوں کو ڈی بگ کرنے، اور یہاں تک کہ موجودہ کوڈ بیسز میں ترمیم کرنے کی صلاحیت کا جائزہ لیتے ہیں۔
Google مخصوص کوڈنگ کاموں پر مضبوط نتائج کی اطلاع دیتا ہے:
- کوڈ ایڈیٹنگ (Aider Polyglot): ماڈل نے اس بینچ مارک پر 68.6% اسکور کیا، جو متعدد پروگرامنگ زبانوں میں کوڈ میں ترمیم کرنے کی صلاحیت پر مرکوز ہے۔ یہ اسکور مبینہ طور پر زیادہ تر دیگر معروف ماڈلز سے بہتر ہے، جو موجودہ کوڈ ڈھانچے کو سمجھنے اور ان میں ہیرا پھیری کرنے میں مہارت کی نشاندہی کرتا ہے - عملی سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ ورک فلوز کے لیے ایک اہم مہارت۔
تاہم، کارکردگی یکساں طور پر غالب نہیں ہے:
- وسیع تر پروگرامنگ ٹاسک (SWE-bench Verified): اس بینچ مارک پر، جو حقیقی دنیا کے GitHub مسائل کو حل کرنے کی صلاحیت کا جائزہ لیتا ہے، Gemini 2.5 Pro نے 63.8% اسکور کیا۔ اگرچہ یہ اب بھی ایک قابل احترام اسکور ہے، Google تسلیم کرتا ہے کہ یہ اسے دوسرے نمبر پر رکھتا ہے، خاص طور پر Anthropic کے Claude 3.5 Sonnet کے پیچھے (موازنہ کے وقت)۔ اس سے پتہ چلتا ہے کہ اگرچہ ایڈیٹنگ جیسے کچھ کوڈنگ کاموں میں ماہر ہے، لیکن یہ شروع سے آخر تک پیچیدہ، حقیقی دنیا کے سافٹ ویئر انجینئرنگ کے مسائل کو حل کرنے کے زیادہ جامع چیلنج میں سخت مقابلے کا سامنا کر سکتا ہے۔
معیاری ٹیسٹوں پر اس ملی جلی کارکردگی کے باوجود، Google کوڈنگ میں ماڈل کی عملی تخلیقی صلاحیتوں پر زور دیتا ہے۔ وہ زور دیتے ہیں کہ Gemini 2.5 Pro ‘بصری طور پر دلکش ویب ایپس اور ایجنٹک کوڈ ایپلی کیشنز بنانے میں بہترین کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے۔’ ایجنٹک ایپلی کیشنز سے مراد وہ سسٹمز ہیں جہاں AI خود مختار یا نیم خود مختار طور پر اقدامات کر سکتا ہے، مراحل کی منصوبہ بندی کر سکتا ہے، اور کام انجام دے سکتا ہے۔ اس کی وضاحت کے لیے، Google ایک مثال پیش کرتا ہے جہاں ماڈل نے مبینہ طور پر صرف ایک، اعلیٰ سطحی پرامپٹ کی بنیاد پر ایک فعال ویڈیو گیم تیار کیا۔ یہ قصہ، اگرچہ ایک معیاری بینچ مارک نہیں ہے، تخلیقی خیالات کو ورکنگ کوڈ میں ترجمہ کرنے میں ممکنہ طاقت کی طرف اشارہ کرتا ہے، خاص طور پر انٹرایکٹو اور خود مختار ایپلی کیشنز کے لیے۔ بینچ مارک اسکورز اور دعویٰ کردہ تخلیقی مہارت کے درمیان تضاد صرف معیاری جانچ کے ذریعے AI کوڈنگ کی صلاحیتوں کے مکمل سپیکٹرم کو حاصل کرنے کے جاری چیلنج کو اجاگر کرتا ہے۔ حقیقی دنیا کی افادیت میں اکثر منطقی درستگی، تخلیقی مسئلہ حل کرنے، اور تعمیراتی ڈیزائن کا مرکب شامل ہوتا ہے جسے بینچ مارکس مکمل طور پر شامل نہیں کر سکتے ہیں۔
ایک وسیع سیاق و سباق ونڈو کی بے پناہ صلاحیت
Gemini 2.5 Pro کی سب سے نمایاں خصوصیات میں سے ایک اس کی وسیع سیاق و سباق ونڈو (context window): ایک ملین ٹوکنز ہے۔ بڑے لینگویج ماڈلز کی زبان میں، ایک ‘ٹوکن’ متن کی ایک اکائی ہے، جو انگریزی میں تقریباً تین چوتھائی لفظ کے برابر ہے۔ لہذا، ایک ملین ٹوکن سیاق و سباق ونڈو کا مطلب ہے کہ ماڈل اپنی ‘ورکنگ میموری’ میں تقریباً 750,000 الفاظ کے برابر معلومات پر کارروائی اور اسے برقرار رکھ سکتا ہے۔
اسے تناظر میں رکھنے کے لیے، یہ تقریباً ہیری پوٹر سیریز کی پہلی چھ کتابوں کی مشترکہ لمبائی ہے۔ یہ پچھلی نسل کے بہت سے ماڈلز کی سیاق و سباق ونڈوز سے کہیں زیادہ ہے، جو اکثر دسیوں ہزار یا شاید چند لاکھ ٹوکنز پر ختم ہو جاتی تھیں۔
سیاق و سباق کی صلاحیت میں اس وسیع توسیع کے گہرے مضمرات ہیں:
- گہری دستاویز کا تجزیہ: کاروبار اور محققین پوری لمبی رپورٹس، متعدد تحقیقی مقالے، وسیع قانونی دستاویزات، یا یہاں تک کہ مکمل کوڈ بیسز کو ایک ہی پرامپٹ میں ماڈل کو فیڈ کر سکتے ہیں۔ AI پھر پہلے کی تفصیلات کو کھوئے بغیر فراہم کردہ پورے سیاق و سباق میں معلومات کا تجزیہ، خلاصہ، سوال، یا کراس ریفرنس کر سکتا ہے۔
- توسیعی گفتگو: یہ بہت طویل، زیادہ مربوط گفتگو کو قابل بناتا ہے جہاں AI تعامل میں نمایاں طور پر پہلے سے تفصیلات اور باریکیوں کو یاد رکھتا ہے۔ یہ پیچیدہ مسئلہ حل کرنے والے سیشنز، باہمی تعاون سے لکھنے، یا ذاتی نوعیت کی ٹیوشن ایپلی کیشنز کے لیے اہم ہے۔
- پیچیدہ ہدایات پر عمل کرنا: صارفین لکھنے، کوڈنگ، یا منصوبہ بندی جیسے کاموں کے لیے انتہائی تفصیلی، کثیر مرحلہ ہدایات یا بڑی مقدار میں پس منظر کی معلومات فراہم کر سکتے ہیں، اور ماڈل پوری درخواست کے ساتھ وفاداری برقرار رکھ سکتا ہے۔
- ملٹی میڈیا تفہیم (مضمر): ایک ملٹی موڈل ماڈل کے طور پر، یہ بڑی سیاق و سباق ونڈو ممکنہ طور پر متن، تصاویر، اور ممکنہ طور پر آڈیو یا ویڈیو ڈیٹا کے امتزاج پر بھی لاگو ہوتی ہے، جس سے بھرپور، مخلوط میڈیا ان پٹس کے نفیس تجزیہ کی اجازت ملتی ہے۔
مزید برآں، Google نے پہلے ہی اس حد کو مزید آگے بڑھانے کے اپنے ارادے کا اشارہ دیا ہے، مستقبل قریب میں سیاق و سباق ونڈو کی حد کو دو ملین ٹوکنز تک بڑھانے کے منصوبوں کا ذکر کرتے ہوئے۔ اس پہلے سے ہی بہت بڑی صلاحیت کو دوگنا کرنے سے مزید امکانات کھل جائیں گے، ممکنہ طور پر ماڈل کو پوری کتابیں، وسیع کارپوریٹ نالج بیسز، یا ناقابل یقین حد تک پیچیدہ پروجیکٹ کی ضروریات کو ایک ہی بار میں پروسیس کرنے کی اجازت ملے گی۔ سیاق و سباق کی یہ مسلسل توسیع AI کی ترقی میں ایک کلیدی میدان جنگ ہے، کیونکہ یہ براہ راست ان کاموں کی پیچیدگی اور پیمانے پر اثر انداز ہوتی ہے جنہیں ماڈلز مؤثر طریقے سے سنبھال سکتے ہیں۔
رسائی، دستیابی، اور مسابقتی میدان
Google Gemini 2.5 Pro کو مختلف چینلز کے ذریعے قابل رسائی بنا رہا ہے، جو مختلف صارف طبقات کو پورا کرتا ہے:
- صارفین: ماڈل فی الحال Gemini Advanced سبسکرپشن سروس کے ذریعے دستیاب ہے۔ اس میں عام طور پر ماہانہ فیس شامل ہوتی ہے (اعلان کے وقت تقریباً $20) اور یہ Google کی سب سے قابل AI ماڈلز تک رسائی فراہم کرتا ہے جو مختلف Google پروڈکٹس اور ایک اسٹینڈ اسٹون ویب/ایپ انٹرفیس میں مربوط ہیں۔
- ڈویلپرز اور انٹرپرائزز: ان لوگوں کے لیے جو ایپلی کیشنز بنانا چاہتے ہیں یا ماڈل کو اپنے سسٹمز میں ضم کرنا چاہتے ہیں، Gemini 2.5 Pro Google AI Studio کے ذریعے قابل رسائی ہے، جو پروٹو ٹائپنگ اور پرامپٹس چلانے کے لیے ایک ویب پر مبنی ٹول ہے۔
- کلاؤڈ پلیٹ فارم انٹیگریشن: آگے دیکھتے ہوئے، Google ماڈل کو Vertex AI پر دستیاب کرنے کا ارادہ رکھتا ہے، جو Google Cloud پر اس کا جامع مشین لرننگ پلیٹ فارم ہے۔ یہ انضمام انٹرپرائز گریڈ ایپلی کیشنز کے لیے حسب ضرورت، تعیناتی، انتظام، اور اسکیلنگ کے لیے زیادہ مضبوط ٹولز پیش کرے گا۔
کمپنی نے یہ بھی اشارہ کیا کہ قیمتوں کی تفصیلات، جو ممکنہ طور پر استعمال کے حجم اور ممکنہ طور پر مختلف شرح کی حدود (درخواستیں فی منٹ) پر مبنی ہوں گی، جلد ہی متعارف کرائی جائیں گی، خاص طور پر Vertex AI پیشکش کے لیے۔ یہ درجہ بند نقطہ نظر معیاری عمل ہے، جو کمپیوٹیشنل ضروریات اور بجٹ کی بنیاد پر رسائی کی مختلف سطحوں کی اجازت دیتا ہے۔
ریلیز کی حکمت عملی اور صلاحیتیں Gemini 2.5 Pro کو OpenAI کی GPT-4 سیریز (بشمول GPT-4o) اور Anthropic کی Claude 3 فیملی (بشمول حال ہی میں اعلان کردہ Claude 3.5 Sonnet) جیسے دیگر سرحدی ماڈلز کے ساتھ براہ راست مقابلے میں کھڑا کرتی ہیں۔ ہر ماڈل مختلف بینچ مارکس اور حقیقی دنیا کے کاموں میں اپنی طاقتوں اور کمزوریوں پر فخر کرتا ہے۔ استدلال پر زور، وسیع سیاق و سباق ونڈو، اور Google کی طرف سے اجاگر کردہ مخصوص بینچ مارک فتوحات اس اعلیٰ داؤ والی دوڑ میں حکمت عملی کے فرق ہیں۔ Google کے موجودہ ایکو سسٹم (Search, Workspace, Cloud) میں انضمام بھی ایک اہم تقسیم کا فائدہ فراہم کرتا ہے۔ جیسے جیسے یہ طاقتور ماڈلز زیادہ قابل رسائی ہوتے جائیں گے، مقابلہ بلاشبہ مزید جدت طرازی کو فروغ دے گا، سائنس، کاروبار، تخلیقی صلاحیتوں، اور روزمرہ کی زندگی میں AI کیا حاصل کر سکتا ہے اس کی حدود کو آگے بڑھائے گا۔ حقیقی امتحان، بینچ مارکس سے ہٹ کر، یہ ہوگا کہ ڈویلپرز اور صارفین حقیقی دنیا کے مسائل کو حل کرنے اور نئی ایپلی کیشنز بنانے کے لیے ان جدید استدلال اور سیاق و سباق کی صلاحیتوں کو کتنی مؤثر طریقے سے استعمال کر سکتے ہیں۔