مصنوعی ذہانت میں جدت کی مسلسل رفتار کم ہونے کے کوئی آثار نہیں دکھا رہی، اور Google نے اس اعلیٰ داؤ والی تکنیکی دوڑ میں اپنا تازہ ترین حملہ کیا ہے۔ کمپنی نے حال ہی میں Gemini 2.5 سے پردہ اٹھایا ہے، جو اس کے AI ماڈل کی ایک نئی نسل ہے جسے پیچیدہ علمی کاموں سے نمٹنے کے لیے انجنیئر کیا گیا ہے، بشمول پیچیدہ استدلال اور مشکل کوڈنگ چیلنجز۔ یہ نقاب کشائی صرف ایک اور اضافہ اپ ڈیٹ نہیں ہے؛ یہ ایک اہم پیش رفت کی نمائندگی کرتی ہے، جو Google کو AI ترقی میں مضبوطی سے سب سے آگے رکھتی ہے اور قائم شدہ حریفوں کو براہ راست چیلنج کرتی ہے۔ اس لانچ کا مرکز Gemini 2.5 Pro Experimental ویرینٹ ہے، جس نے پہلے ہی بااثر LMArena لیڈر بورڈ پر مائشٹھیت سرفہرست مقام حاصل کر کے لہریں پیدا کی ہیں، جو بڑے لسانی ماڈلز کی کارکردگی کا جائزہ لینے کے لیے ایک وسیع پیمانے پر معتبر بینچ مارک ہے۔
نئے معیارات قائم کرنا: کارکردگی اور استدلال کی صلاحیت
Gemini 2.5 Pro Experimental کا فوری اثر اس کی بینچ مارک کارکردگی میں واضح ہے۔ LMArena لیڈر بورڈ پر سرفہرست پوزیشن حاصل کرنا ایک قابل ذکر کارنامہ ہے، جو دیگر معروف ماڈلز کے مقابلے میں اس کی اعلیٰ صلاحیتوں کا اشارہ دیتا ہے۔ لیکن اس کا غلبہ اس واحد درجہ بندی سے آگے بڑھتا ہے۔ Google رپورٹ کرتا ہے کہ یہ جدید ماڈل کئی اہم شعبوں میں بھی سرفہرست ہے، بشمول عام کوڈنگ، ریاضی، اور سائنس بینچ مارکس۔ یہ علاقے AI کی پیچیدہ نظاموں کو سمجھنے، تجریدی تصورات کو استعمال کرنے، اور درست، فعال آؤٹ پٹس پیدا کرنے کی صلاحیت کے لیے اہم آزمائشی میدان ہیں۔ یہاں بہترین کارکردگی کا مظاہرہ تجزیاتی گہرائی اور مسئلہ حل کرنے کی مہارت کی سطح تجویز کرتا ہے جو موجودہ AI صلاحیتوں کی حدود کو آگے بڑھاتی ہے۔
جو چیز واقعی Gemini 2.5 کو ممتاز کرتی ہے، Google کے اپنے تکنیکی ماہرین کے مطابق، وہ اس کا بنیادی ڈھانچہ بطور ‘سوچنے والا ماڈل’ ہے۔ Google DeepMind کے چیف ٹیکنالوجی آفیسر، Koray Kavukcuoglu نے اس تصور پر تفصیل سے روشنی ڈالی: “Gemini 2.5 ماڈلز سوچنے والے ماڈلز ہیں، جو جواب دینے سے پہلے اپنے خیالات کے ذریعے استدلال کرنے کی صلاحیت رکھتے ہیں، جس کے نتیجے میں بہتر کارکردگی اور بہتر درستگی ہوتی ہے۔” یہ تفصیل ان ماڈلز سے انحراف کا مطلب ہے جو بنیادی طور پر پیٹرن کی شناخت یا براہ راست بازیافت پر انحصار کر سکتے ہیں۔ اس کے بجائے، Gemini 2.5 کو تجویز کیا جاتا ہے کہ وہ اپنا جواب تیار کرنے سے پہلے ایک زیادہ غور و فکر والے داخلی عمل میں مشغول ہو، جو منظم سوچ کے مترادف ہے۔ یہ داخلی استدلال کا مرحلہ اسے سادہ درجہ بندی یا پیشین گوئی کے کاموں سے آگے بڑھنے کی اجازت دیتا ہے۔ Google اس بات پر زور دیتا ہے کہ ماڈل معلومات کا گہرائی سے تجزیہ کر سکتا ہے، منطقی نتائج اخذ کر سکتا ہے، اور اہم طور پر، اپنے آؤٹ پٹس میں سیاق و سباق اور باریکی کو شامل کر سکتا ہے۔ کسی مسئلے کے مختلف پہلوؤں کا جائزہ لینے اور لطیف مضمرات کو سمجھنے کی یہ صلاحیت حقیقی دنیا کی پیچیدگیوں سے نمٹنے کے لیے بہت ضروری ہے جو سادہ جوابات کی نفی کرتی ہیں۔
اس ‘سوچنے’ والے نقطہ نظر کے عملی مضمرات تقابلی کارکردگی کے میٹرکس میں ظاہر ہوتے ہیں۔ Google دعویٰ کرتا ہے کہ Gemini 2.5 مختلف مطالباتی بینچ مارکس پر OpenAI کے o3 mini اور GPT-4.5, DeepSeek-R1, Grok 3, اور Anthropic کے Claude 3.7 Sonnet جیسے نمایاں حریفوں کے مقابلے میں اعلیٰ کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے۔ متعدد ٹیسٹ سویٹس میں یہ وسیع برتری اس تازہ ترین تکرار میں لاگو کردہ تعمیراتی اور تربیتی اضافہ کی اہمیت کو واضح کرتی ہے۔
شاید اس کے جدید استدلال کے سب سے دلچسپ مظاہروں میں سے ایک اس کی کارکردگی Humanity’s Last Exam کے نام سے جانے والے ایک منفرد بینچ مارک پر ہے۔ یہ ڈیٹاسیٹ، جسے سینکڑوں مضامین کے ماہرین نے احتیاط سے تیار کیا ہے، خاص طور پر انسانی اور مصنوعی علم اور استدلال دونوں کی حدود کی تحقیقات کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ یہ ایسے چیلنجز پیش کرتا ہے جن کے لیے گہری سمجھ، تنقیدی سوچ، اور متنوع شعبوں میں معلومات کو ترکیب کرنے کی صلاحیت درکار ہوتی ہے۔ اس چیلنجنگ ٹیسٹ پر، Gemini 2.5 نے بیرونی ٹول کے استعمال کے بغیر کام کرنے والے ماڈلز میں 18.8% کا اسکور حاصل کیا، ایک نتیجہ جسے Google جدید ترین قرار دیتا ہے۔ اگرچہ مطلق شرائط میں فیصد معمولی لگ سکتا ہے، اس کی اہمیت خود بینچ مارک کی مشکل میں مضمر ہے، جو اپنے ہم عصروں کے مقابلے میں پیچیدہ، غیر امدادی استدلال کے لیے ماڈل کی جدید صلاحیت کو اجاگر کرتی ہے۔
پس پردہ: بہتر فن تعمیر اور تربیت
Gemini 2.5 میں مجسم کارکردگی میں چھلانگ حادثاتی نہیں ہے؛ یہ Google DeepMind کے اندر پائیدار تحقیق اور ترقیاتی کوششوں کا نتیجہ ہے۔ کمپنی واضح طور پر اس پیشرفت کو طویل مدتی تحقیقات سے جوڑتی ہے جس کا مقصد AI نظاموں کو زیادہ ذہین اور پیچیدہ استدلال کے قابل بنانا ہے۔ “ایک طویل عرصے سے، ہم نے AI کو ہوشیار بنانے اور تقویتی تعلیم (reinforcement learning) اور زنجیرِ خیال پرامپٹنگ (chain-of-thought prompting) جیسی تکنیکوں کے ذریعے استدلال کی زیادہ صلاحیت پیدا کرنے کے طریقے تلاش کیے ہیں،” Google نے اپنے اعلان میں کہا۔ یہ تکنیکیں، اگرچہ قابل قدر ہیں، تازہ ترین ماڈل میں محسوس کیے گئے زیادہ مربوط نقطہ نظر کی طرف قدم بڑھانے والے پتھر ثابت ہوئی ہیں۔
Google Gemini 2.5 کی شاندار کارکردگی کو ایک طاقتور امتزاج سے منسوب کرتا ہے: ایک “نمایاں طور پر بہتر بیس ماڈل” جو “بہتر تربیت کے بعد (post-training)” کی تکنیکوں کے ساتھ ملایا گیا ہے۔ اگرچہ ان اضافہ جات کی مخصوص تفصیلات ملکیتی ہیں، لیکن مضمرات واضح ہیں۔ ماڈل کا بنیادی فن تعمیر خود ہی کافی بہتری سے گزرا ہے، جس میں ممکنہ طور پر پیمانہ، کارکردگی، یا نئے ساختی ڈیزائن شامل ہیں۔ اتنا ہی اہم وہ تطہیر کا عمل ہے جو ابتدائی بڑے پیمانے پر تربیت کے بعد ہوتا ہے۔ یہ تربیت کے بعد کا مرحلہ اکثر ماڈل کو مخصوص کاموں پر ٹھیک کرنے، اسے مطلوبہ طرز عمل (جیسے مددگاری اور حفاظت) کے ساتھ ہم آہنگ کرنے، اور ممکنہ طور پر انسانی تاثرات سے تقویتی تعلیم (RLHF) جیسی تکنیکوں کو شامل کرنے، یا، شاید، Kavukcuoglu کی طرف سے اشارہ کردہ جدید استدلال کے میکانزم کو شامل کرنے پر مشتمل ہوتا ہے۔ یہ دوہرا فوکس—بنیادی انجن اور اس کے بعد کیلیبریشن دونوں کو بہتر بنانا—Gemini 2.5 کو وہ حاصل کرنے کی اجازت دیتا ہے جسے Google “کارکردگی کی ایک نئی سطح” قرار دیتا ہے۔ ان “سوچنے کی صلاحیتوں” کا انضمام ایک بار کی خصوصیت کے طور پر نہیں بلکہ Google کے AI پورٹ فولیو میں مستقبل کی ترقی کے لیے ایک بنیادی سمت کے طور پر ہے۔ کمپنی نے واضح طور پر اپنا ارادہ بیان کیا: “آگے بڑھتے ہوئے، ہم ان سوچنے کی صلاحیتوں کو براہ راست اپنے تمام ماڈلز میں بنا رہے ہیں، تاکہ وہ زیادہ پیچیدہ مسائل کو سنبھال سکیں اور اس سے بھی زیادہ قابل، سیاق و سباق سے آگاہ ایجنٹوں کی حمایت کر سکیں۔”
وسیع تر سیاق و سباق اور کثیرالجہتی تفہیم
خالص استدلال سے ہٹ کر، جدید AI کا ایک اور اہم پہلو وسیع مقدار میں معلومات پر کارروائی کرنے اور سمجھنے کی اس کی صلاحیت ہے، جو اکثر متنوع فارمیٹس میں پیش کی جاتی ہے۔ Gemini 2.5 اس علاقے میں نمایاں پیش رفت کرتا ہے، خاص طور پر اس کی سیاق و سباق کی کھڑکی (context window) کے حوالے سے—یعنی وہ معلومات کی مقدار جسے ماڈل جواب تیار کرتے وقت بیک وقت غور کر سکتا ہے۔ نیا جاری کردہ Gemini 2.5 Pro ایک متاثر کن 1 ملین ٹوکن سیاق و سباق کی کھڑکی کے ساتھ آتا ہے۔ اس کو تناظر میں رکھنے کے لیے، ایک ملین ٹوکن سینکڑوں ہزار الفاظ کی نمائندگی کر سکتے ہیں، جو کئی طویل ناولوں یا وسیع تکنیکی دستاویزات کے برابر ہے۔ یہ وسیع کھڑکی ماڈل کو بہت طویل تعاملات پر ہم آہنگی برقرار رکھنے، پورے کوڈ بیسز کا تجزیہ کرنے، یا پہلے کی تفصیلات کو کھوئے بغیر بڑے دستاویزات کو سمجھنے کی اجازت دیتی ہے۔
Google یہیں نہیں رکرہا؛ ایک اس سے بھی بڑی 2 ملین ٹوکن سیاق و سباق کی کھڑکی مستقبل میں ریلیز کے لیے مقرر ہے، جو ماڈل کی گہری سیاق و سباق کی تفہیم کی صلاحیت کو مزید وسعت دے گی۔ اہم بات یہ ہے کہ Google دعویٰ کرتا ہے کہ یہ توسیع شدہ سیاق و سباق کی کھڑکی کارکردگی میں کمی کی قیمت پر نہیں آتی ہے۔ اس کے بجائے، وہ “مضبوط کارکردگی جو پچھلی نسلوں سے بہتر ہوتی ہے” کا دعویٰ کرتے ہیں، یہ تجویز کرتے ہوئے کہ ماڈل مؤثر طریقے سے توسیع شدہ سیاق و سباق کو مغلوب ہوئے یا توجہ کھوئے بغیر استعمال کرتا ہے۔
وسیع سیاق و سباق کو سنبھالنے کی یہ صلاحیت کثیرالجہتی صلاحیتوں (multimodal capabilities) کے ساتھ طاقتور طور پر مل جاتی ہے۔ Gemini 2.5 صرف متن تک محدود نہیں ہے؛ اسے متن، آڈیو، تصاویر، ویڈیو، اور یہاں تک کہ پورے کوڈ ریپوزٹریز کے طور پر پیش کردہ معلومات کو سمجھنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ یہ استعداد زیادہ بھرپور تعاملات اور زیادہ پیچیدہ کاموں کی اجازت دیتی ہے۔ تصور کریں کہ ماڈل کو ایک ویڈیو ٹیوٹوریل، ایک تکنیکی ڈایاگرام، اور ایک کوڈ کا ٹکڑا فراہم کیا جائے، اور اس سے کہا جائے کہ وہ تینوں ان پٹس کی بنیاد پر دستاویزات تیار کرے یا ممکنہ مسائل کی نشاندہی کرے۔ مختلف ڈیٹا کی اقسام میں یہ مربوط تفہیم واقعی ذہین ایپلی کیشنز بنانے کے لیے اہم ہے جو دنیا کے ساتھ زیادہ انسانی انداز میں تعامل کر سکتی ہیں۔ “پورے کوڈ ریپوزٹریز” پر کارروائی کرنے کی صلاحیت خاص طور پر سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ ایپلی کیشنز کے لیے قابل ذکر ہے، جو بڑے پیمانے پر ری فیکٹرنگ، پیچیدہ منصوبوں میں بگ کا پتہ لگانے، یا سافٹ ویئر سسٹم کے اندر پیچیدہ انحصارات کو سمجھنے جیسے کاموں کو ممکن بناتی ہے۔
ڈویلپر فوکس اور ایپلیکیشن کی صلاحیت
Google فعال طور پر ڈویلپرز اور کاروباری اداروں کو Gemini 2.5 Pro کی صلاحیتوں کو دریافت کرنے کی ترغیب دے رہا ہے، اسے Google AI Studio کے ذریعے فوری طور پر قابل رسائی بنا رہا ہے۔ Vertex AI، Google کے منظم AI پلیٹ فارم کے ذریعے انٹرپرائز کلائنٹس کے لیے دستیابی جلد متوقع ہے۔ یہ رول آؤٹ حکمت عملی ماڈل کو ان بلڈرز کے ہاتھوں میں پہنچانے کو ترجیح دیتی ہے جو نئی ایپلی کیشنز اور ورک فلوز بنانا شروع کر سکتے ہیں۔
کمپنی خاص طور پر مخصوص قسم کے ترقیاتی کاموں کے لیے ماڈل کی اہلیت کو اجاگر کرتی ہے۔ “2.5 Pro بصری طور پر دلکش ویب ایپس اور ایجنٹک کوڈ ایپلی کیشنز بنانے میں مہارت رکھتا ہے، ساتھ ہی کوڈ کی تبدیلی اور ترمیم کے ساتھ،” Google نے نوٹ کیا۔ “ایجنٹک کوڈ ایپلی کیشنز” کا ذکر خاص طور پر دلچسپ ہے۔ اس سے مراد وہ AI نظام ہیں جو زیادہ خود مختاری سے کام کر سکتے ہیں، شاید پیچیدہ کوڈنگ کے کاموں کو چھوٹے مراحل میں توڑ سکتے ہیں، کوڈ لکھ سکتے ہیں، اسے ٹیسٹ کر سکتے ہیں، اور یہاں تک کہ کم انسانی مداخلت کے ساتھ اسے ڈی بگ بھی کر سکتے ہیں۔ SWE-Bench Verified بینچ مارک پر کارکردگی، جہاں Gemini 2.5 Pro ایک کسٹم ایجنٹ سیٹ اپ کا استعمال کرتے ہوئے 63.8% اسکور کرتا ہے، ان دعووں کو تقویت دیتا ہے۔ SWE-Bench (Software Engineering Benchmark) خاص طور پر ماڈلز کی حقیقی دنیا کے GitHub مسائل کو حل کرنے کی صلاحیت کی جانچ کرتا ہے، جس سے ایک اعلی اسکور عملی کوڈنگ امدادی صلاحیتوں کا اشارہ دیتا ہے۔
ان جدید خصوصیات سے فائدہ اٹھانے کے خواہشمند ڈویلپرز کے لیے، ماڈل Google AI Studio میں تجربات کے لیے تیار ہے۔ آگے دیکھتے ہوئے، Google ان صارفین کے لیے آنے والے ہفتوں میں قیمتوں کا تعین کا ڈھانچہ متعارف کرانے کا ارادہ رکھتا ہے جنہیں پیداواری ماحول کے لیے موزوں اعلی شرح کی حدود کی ضرورت ہوتی ہے۔ یہ درجہ بند رسائی ابتدائی طور پر وسیع تجربات کی اجازت دیتی ہے، جس کے بعد تجارتی ایپلی کیشنز کے لیے قابل توسیع تعیناتی کے اختیارات آتے ہیں۔ ڈویلپرز کو فعال کرنے پر زور یہ بتاتا ہے کہ Google Gemini 2.5 کو نہ صرف ایک تحقیقی سنگ میل کے طور پر دیکھتا ہے بلکہ AI سے چلنے والے ٹولز اور خدمات کی اگلی نسل کے لیے ایک طاقتور انجن کے طور پر بھی دیکھتا ہے۔
Gemini 2.5 کو Google کے AI ایکو سسٹم میں رکھنا
Gemini 2.5 کا آغاز تنہائی میں نہیں ہوتا؛ یہ Google میں سامنے آنے والی ایک وسیع تر، کثیر جہتی AI حکمت عملی کا حصہ ہے۔ یہ Google Gemma 3 کی ریلیزکے فوراً بعد آتا ہے، جو کمپنی کے اوپن ویٹ ماڈلز کے خاندان میں تازہ ترین تکرار ہے۔ جبکہ Gemini ماڈلز Google کی جدید ترین، کلوزڈ سورس پیشکشوں کی نمائندگی کرتے ہیں، Gemma فیملی اوپن سورس کمیونٹی اور محققین کے لیے طاقتور، زیادہ قابل رسائی ماڈلز فراہم کرتی ہے، جس سے وسیع تر جدت کو فروغ ملتا ہے۔ اعلیٰ درجے کے ملکیتی ماڈلز اور اوپن ویٹ متبادلات دونوں کی متوازی ترقی AI منظر نامے کے لیے Google کے جامع نقطہ نظر کو ظاہر کرتی ہے۔
مزید برآں، Google نے حال ہی میں اپنے Gemini 2.0 Flash ماڈل کو مقامی امیج جنریشن کی صلاحیتیں متعارف کروا کر بہتر بنایا ہے۔ یہ خصوصیت ملٹی موڈل ان پٹ تفہیم (جیسے ٹیکسٹ پرامپٹس) کو جدید استدلال اور قدرتی زبان کی پروسیسنگ کے ساتھ مربوط کرتی ہے تاکہ براہ راست AI تعامل کے اندر اعلیٰ معیار کے بصری مواد تیار کیا جا سکے۔ یہ اقدام حریفوں کی پیشرفت کی عکاسی کرتا ہے اور مربوط ملٹی موڈیلٹی کی بڑھتی ہوئی اہمیت کو واضح کرتا ہے، جہاں AI ایک ہی بات چیت کے سیاق و سباق میں متن، تصاویر، کوڈ، اور دیگر ڈیٹا کی اقسام کو سمجھنے اور پیدا کرنے کے درمیان بغیر کسی رکاوٹ کے منتقلی کر سکتا ہے۔ Gemini 2.5، اپنی موروثی ملٹی موڈل تفہیم کے ساتھ، اس بنیاد پر استوار ہوتا ہے، جو مختلف قسم کی معلومات کو ملانے والی ایپلی کیشنز کے لیے ایک اور بھی زیادہ طاقتور پلیٹ فارم پیش کرتا ہے۔
مسابقتی شطرنج کی بساط: حریفوں کا جواب
Gemini 2.5 کے ساتھ Google کی پیشرفت ایک شدید مسابقتی ماحول میں ہو رہی ہے جہاں بڑے کھلاڑی مسلسل قیادت کے لیے کوشاں ہیں۔ Google کی طرف سے حوالہ کردہ بینچ مارکس واضح طور پر Gemini 2.5 کو OpenAI, Anthropic, اور دیگر کے ماڈلز کے مقابلے میں رکھتے ہیں، جو اس مقابلے کی براہ راست نوعیت کو اجاگر کرتے ہیں۔
OpenAI، ایک بنیادی حریف، بھی فعال رہا ہے، خاص طور پر اپنا GPT-4o ماڈل لانچ کیا ہے، جس میں خود متاثر کن ملٹی موڈل صلاحیتیں شامل ہیں، بشمول جدید ترین ریئل ٹائم آواز اور بصارت کا تعامل، ساتھ ہی مربوط امیج جنریشن خصوصیات جو تصور میں Gemini Flash میں شامل کی گئی خصوصیات سے ملتی جلتی ہیں۔ یہ دوڑ واضح طور پر ایسے AI بنانے پر مرکوز ہے جو نہ صرف متن پر مبنی استدلال میں ذہین ہو بلکہ متعدد طریقوں سے سمجھدار اور متعامل بھی ہو۔
دریں اثنا، ایک اور اہم کھلاڑی، DeepSeek، نے Google کے اعلان کے ساتھ ہی سرخیاں بنائیں۔ Google کے انکشاف سے پہلے پیر کو، DeepSeek نے اپنے عمومی مقصد کے AI ماڈل کی اپ ڈیٹ کا اعلان کیا، جسے DeepSeek-V3 نامزد کیا گیا ہے۔ اپ ڈیٹ شدہ ورژن، ‘DeepSeek V3-0324’، نے ایک قابل ذکر امتیاز حاصل کیا: اس نے بعض بینچ مارکس پر تمام ‘غیر استدلالی’ ماڈلز میں سب سے زیادہ درجہ بندی حاصل کی۔ Artificial Analysis، AI ماڈل بینچ مارکنگ میں مہارت رکھنے والا ایک پلیٹ فارم، نے اس کامیابی کی اہمیت پر تبصرہ کیا: “یہ پہلا موقع ہے جب کوئی اوپن ویٹ ماڈل معروف غیر استدلالی ماڈل ہے، جو اوپن سورس کے لیے ایک سنگ میل کی نشاندہی کرتا ہے۔” DeepSeek V3 نے پلیٹ فارم کے ‘انٹیلی جنس انڈیکس’ پر اس زمرے میں سرفہرست پوائنٹس حاصل کیے، جو اوپن ویٹ ماڈلز کی بڑھتی ہوئی طاقت اور مسابقت کو ظاہر کرتا ہے، چاہے وہ Gemini 2.5 جیسے ماڈلز کے ذریعے نشانہ بنائے گئے پیچیدہ، کثیر مرحلہ استدلال کے لیے واضح طور پر بہتر نہ ہوں۔
اس دلچسپی میں اضافہ کرتے ہوئے، رپورٹس سامنے آئیں، خاص طور پر Reuters سے، جو اس بات کی نشاندہی کرتی ہیں کہ DeepSeek اپنے منصوبوں کو تیز کر رہا ہے۔ کمپنی اپنا اگلا بڑا ماڈل، ممکنہ طور پر R2 نامی، “جلد از جلد” جاری کرنے کا ارادہ رکھتی ہے۔ ابتدائی طور پر مئی کے اوائل میں منصوبہ بندی کی گئی تھی، ٹائم لائن اب اس سے بھی جلد ہو سکتی ہے، جس سے پتہ چلتا ہے کہ DeepSeek Google اور OpenAI کی طرف سے کیے گئے اقدامات کا مقابلہ کرنے اور ممکنہ طور پر اپنی جدید استدلال کی صلاحیتیں متعارف کرانے کے لیے بے تاب ہے۔
Google, OpenAI, اور DeepSeek کی جانب سے سرگرمیوں کا یہ طوفان AI فیلڈ کی متحرک اور تیزی سے بدلتی ہوئی نوعیت کو واضح کرتا ہے۔ ہر بڑی ریلیز حدود کو مزید آگے بڑھاتی ہے، حریفوں کو اپنی جدت طرازی کے ساتھ تیزی سے جواب دینے پر اکساتی ہے۔ استدلال، ملٹی موڈیلٹی، سیاق و سباق کی کھڑکی کے سائز، اور بینچ مارک کارکردگی پر توجہ ان کلیدی میدان جنگ کی نشاندہی کرتی ہے جہاں AI کا مستقبل تشکیل دیا جا رہا ہے۔ Google کا Gemini 2.5، ‘سوچ’، وسیع سیاق و سباق، اور مضبوط بینچ مارک نتائج پر زور دینے کے ساتھ، اس جاری تکنیکی شطرنج کے کھیل میں ایک طاقتور اقدام کی نمائندگی کرتا ہے، جو صارفین اور ڈویلپرز کے لیے بہتر صلاحیتوں کا وعدہ کرتا ہے جبکہ بیک وقت حریفوں کے لیے بار کو بلند کرتا ہے۔ آنے والے مہینوں میں ممکنہ طور پر مسلسل تیز رفتار پیشرفت دیکھنے کو ملے گی کیونکہ یہ ٹیک کمپنیاں مصنوعی ذہانت کی سرحدوں کو ہمیشہ آگے بڑھاتی رہیں گی۔