مصنوعی ذہانت کی مسلسل پیش قدمی صنعتوں کو نئی شکل دے رہی ہے اور تکنیکی حدود کو از سر نو متعین کر رہی ہے۔ اس بلند داؤ والے ماحول میں، جہاں اختراعی چکر مہینوں، اگر ہفتوں نہیں، میں ناپے جاتے ہیں، بڑے کھلاڑی مسلسل پوزیشن کے لیے کوشاں ہیں۔ Google، ڈیجیٹل دنیا کا ایک دیو، نے ابھی Gemini 2.5 کے اعلان کے ساتھ ایک نیا چیلنج پیش کیا ہے، جو جدید AI ماڈلز کا ایک مجموعہ ہے جسے وہ اعتماد کے ساتھ اپنی ‘سب سے ذہین’ تخلیقات قرار دیتا ہے۔ یہ لانچ نہ صرف ایک اضافی اپ گریڈ کا اشارہ دیتا ہے بلکہ ممکنہ طور پر ڈویلپرز اور بالآخر وسیع تر عوام کے لیے قابل رسائی صلاحیتوں میں ایک اہم پیش رفت ہے۔
اس نئی نسل میں سب سے آگے Gemini 2.5 Pro Experimental ہے۔ جیسا کہ نام سے ظاہر ہے، یہ ابتدائی ریلیز تحقیق اور تاثرات کے لیے پوزیشن میں ہے، بنیادی طور پر ڈویلپرز اور AI کے شوقین افراد کو نشانہ بناتی ہے جو موجودہ ٹیکنالوجی کی حدود کو آگے بڑھانے کے خواہشمند ہیں۔ Google اس بات پر زور دیتا ہے کہ Gemini 2.5 بنیادی طور پر ایک ‘سوچنے والا ماڈل’ ہے، جو خاص طور پر بڑھتی ہوئی پیچیدگی کے مسائل سے نمٹنے کے لیے انجنیئر کیا گیا ہے۔ کمپنی اپنی کامیابیوں کے بارے میں شرمندہ نہیں ہے، یہ بتاتے ہوئے کہ یہ تجرباتی تکرار پہلے سے ہی قائم شدہ بینچ مارکس کو ‘معنی خیز مارجن’ سے پیچھے چھوڑ دیتی ہے، خاص طور پر استدلال اور کوڈ جنریشن میں مضبوط قابلیت کا مظاہرہ کرتی ہے۔ یہ دعویٰ AI کمیونٹی کے اندر شدید جانچ پڑتال اور موازنہ کے لیے اسٹیج مرتب کرتا ہے، کیونکہ بینچ مارک کی کارکردگی، اگرچہ کسی ماڈل کی قدر کا واحد پیمانہ نہیں ہے، اس کی خام پروسیسنگ پاور اور مسئلہ حل کرنے کی مہارت کا ایک اہم اشارہ بنی ہوئی ہے۔
بہتر ذہانت اور استدلال کا وعدہ
ایک AI کے لیے ‘سوچنے والا ماڈل’ ہونے کا کیا مطلب ہے؟ Google کی فریمنگ محض پیٹرن کی شناخت یا متن کی تخلیق سے آگے توجہ مرکوز کرنے کا مشورہ دیتی ہے۔ یہ گہری تفہیم، منطقی کٹوتی، اور پیچیدہ کثیر مرحلہ کاموں کو نیویگیٹ کرنے کی صلاحیت کے لیے ڈیزائن کردہ فن تعمیر کی طرف اشارہ کرتا ہے۔ مضبوط استدلال کی صلاحیتوں پر زور اہم ہے۔ عملی اصطلاحات میں، اس کا ترجمہ AI میں ہو سکتا ہے جو صارف کے ارادے کو بہتر طور پر سمجھ سکتا ہے، پیچیدہ ہدایات پر عمل کر سکتا ہے، چیلنجنگ مسائل کو قابل انتظام حصوں میں تقسیم کر سکتا ہے، اور زیادہ مربوط، منطقی طور پر درست آؤٹ پٹ تیار کر سکتا ہے۔ چاہے وہ ایک پیچیدہ قانونی دلیل کا مسودہ تیار کر رہا ہو، ایک کثیر جہتی تکنیکی مسئلے کی تشخیص کر رہا ہو، یا ایک نفیس منصوبے کی منصوبہ بندی کر رہا ہو، اعلیٰ استدلال والا ماڈل، نظریاتی طور پر، زیادہ قابل اعتماد اور بصیرت انگیز مدد فراہم کرے۔
Pro ورژن کے ساتھ منسلک ‘Experimental’ ٹیگ توجہ کا مستحق ہے۔ یہ اشارہ کرتا ہے کہ اگرچہ ماڈل طاقتور صلاحیتوں کا مظاہرہ کرتا ہے، یہ اب بھی تطہیر سے گزر رہا ہے۔ یہ مرحلہ Google کو حقیقی دنیا کے استعمال کا ڈیٹا اکٹھا کرنے، ممکنہ کمزوریوں یا تعصبات کی نشاندہی کرنے، اور وسیع تر، ممکنہ طور پر زیادہ مستحکم ریلیز سے پہلے کارکردگی کو ٹھیک کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ اس ورژن کے ساتھ مشغول صارفین بنیادی طور پر ترقیاتی عمل میں شراکت دار ہیں، اس کی طاقتوں اور حدود کو تلاش کر رہے ہیں۔ یہ نقطہ نظر تیزی سے آگے بڑھنے والے AI سیکٹر میں عام ہے، جو پیداواری تیاری کے بارے میں توقعات کا انتظام کرتے ہوئے تیزی سے تکرار کو قابل بناتا ہے۔ ابتدائی اختیار کرنے والے جدید ٹیکنالوجی تک رسائی حاصل کرتے ہیں، جبکہ فراہم کنندہ انمول تاثرات سے فائدہ اٹھاتا ہے۔
بینچ مارکس میں غلبہ: ایک قریبی نظر
Google کا اعلان Gemini 2.5 Pro Experimental کی مخصوص، مطالبہ کرنے والے بینچ مارکس میں کارکردگی کی قیادت کو نمایاں کرتا ہے۔ AIME 2025 (ممکنہ طور پر امریکن انویٹیشنل میتھمیٹکس ایگزامینیشن کی پیچیدگی میں ملتے جلتے مسائل کا حوالہ دیتے ہوئے) اور LiveCodeBench v5 میں کامیابیوں کی طرف اشارہ کرنا دو اہم ڈومینز میں ماڈل کی مہارت کو واضح کرتا ہے: جدید ریاضیاتی استدلال اور پیچیدہ کوڈ جنریشن۔
- ریاضیاتی مہارت: AIME سے متاثرہ جیسے ریاضیاتی بینچ مارکس میں مہارت حاصل کرنا سادہ ریاضی سے آگے کی صلاحیتوں کا مشورہ دیتا ہے۔ اس کا مطلب ہے تجریدی تصورات کو سمجھنے، ثبوتوں یا مسئلہ حل کرنے میں منطقی اقدامات پر عمل کرنے، اور ممکنہ طور پر مقداری چیلنجوں کے لیے نئے طریقے دریافت کرنے کی صلاحیت۔ یہ سائنسی تحقیق، مالیاتی ماڈلنگ، انجینئرنگ، اور کسی بھی شعبے کے لیے اہم ہے جس کے لیے سخت تجزیاتی سوچ کی ضرورت ہوتی ہے۔ ایک AI جو اعلیٰ سطح کی ریاضی میں قابل اعتماد مدد کر سکتا ہے وہ دریافت اور اختراع کو نمایاں طور پر تیز کر سکتا ہے۔
- کوڈنگ میں پیشرفت: اس کے پیشرو، Gemini 2.0، پر کوڈنگ کی کارکردگی میں رپورٹ کردہ ‘بڑی چھلانگ’ خاص طور پر قابل ذکر ہے۔ Google کا دعویٰ ہے کہ یہ 2.5 ورژن کو ویب ایپلیکیشنز بنانے، موجودہ کوڈ بیسز میں ترمیم کرنے، پیچیدہ سافٹ ویئر کو ڈی بگ کرنے، اور مختلف پروگرامنگ زبانوں کے درمیان کوڈ کا ترجمہ کرنے جیسے کاموں میں نمایاں طور پر بہتر بناتا ہے۔ یہ سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ کمیونٹی کے ساتھ گہرائی سے گونجتا ہے، جہاں AI کوڈنگ اسسٹنٹ تیزی سے ناگزیر اوزار بن رہے ہیں۔ بہتر مہارت کا مطلب تیز تر ترقیاتی چکر، کم غلطیاں، بہتر کوڈ کا معیار، اور ممکنہ طور پر خواہشمند پروگرامرز کے لیے داخلے میں کم رکاوٹیں ہو سکتی ہیں۔ زیادہ پیچیدہ کوڈنگ کے کاموں کو سنبھالنے کی صلاحیت بتاتی ہے کہ ماڈل نہ صرف نحو بلکہ پروگرامنگ منطق، آرکیٹیکچرل پیٹرن، اور بہترین طریقوں کو بھی سمجھ سکتا ہے۔
اگرچہ بینچ مارک کی فتوحات متاثر کن پروموشنل پوائنٹس ہیں، ان کا حقیقی دنیا میں ترجمہ کلیدی ہے۔ یہ مقداری بہتری روزمرہ کے کوڈنگ کے کاموں، سائنسی تحقیقات، یا تخلیقی مسئلہ حل کرنے میں کیسے ظاہر ہوتی ہے یہ بالآخر ماڈل کے عملی اثر کا تعین کرے گی۔ بہر حال، نفیس بینچ مارکس کی قیادت کرنا Gemini 2.5 فن تعمیر میں موجود بنیادی طاقت اور صلاحیت کا ایک مضبوط اشارہ فراہم کرتا ہے۔
تکنیکی فن تعمیر اور صلاحیتیں
Gemini 2.5 Pro Experimental کی تکنیکی بنیادوں کو سمجھنا اس کی ممکنہ ایپلی کیشنز اور حدود پر روشنی ڈالتا ہے۔ Google نے کئی کلیدی وضاحتیں شیئر کی ہیں جو ایک ورسٹائل اور طاقتور ماڈل کی تصویر پینٹ کرتی ہیں:
- ملٹی موڈل ان پٹ: ایک اہم خصوصیت ان پٹ کے طور پر ڈیٹا کی وسیع رینج پر کارروائی کرنے کی صلاحیت ہے۔ یہ نہ صرف Text بلکہ Image, Video, اور Audio کو بھی قبول کرتا ہے۔ یہ ملٹی موڈیلٹی حقیقی دنیا کے مسائل سے نمٹنے کے لیے اہم ہے، جو شاذ و نادر ہی ایک ہی فارمیٹ میں موجود ہوتے ہیں۔ تصور کریں کہ AI کو ایک خراب مشین کی ویڈیو اس کے تکنیکی دستی (text) اور اس کی عجیب آوازوں کی آڈیو ریکارڈنگ کے ساتھ فیڈ کیا جائے۔ ایک حقیقی ملٹی موڈل ماڈل ممکنہ طور پر مسئلے کی تشخیص کے لیے ان تمام ذرائع سے معلومات کو ترکیب کر سکتا ہے۔ یہ صلاحیت طبی تشخیص (اسکینز، مریض کی تاریخ، اور آڈیو نوٹس کا تجزیہ)، مواد کی تخلیق (ویڈیوز یا تصاویر کے لیے تفصیلات تیار کرنا)، اور بہتر رسائی کے اوزار جیسے شعبوں میں ایپلی کیشنز کے لیے دروازے کھولتی ہے۔
- ٹیکسٹ پر مبنی آؤٹ پٹ: فی الحال، اگرچہ ان پٹ ملٹی موڈل ہے، آؤٹ پٹ Text تک محدود ہے۔ اس کا مطلب ہے کہ ماڈل اپنے تجزیے، حل، یا تخلیقات کو تحریری زبان کے ذریعے پہنچاتا ہے۔ اگرچہ طاقتور، مستقبل کی تکراریں آؤٹ پٹ طریقوں کو بڑھا سکتی ہیں تاکہ تصاویر، آڈیو، یا یہاں تک کہ براہ راست مرتب یا عملدرآمد شدہ کوڈ تیار کیا جا سکے۔
- وسیع کانٹیکسٹ ونڈو: ماڈل ان پٹ کے لیے ایک متاثر کن 1 ملین ٹوکنز کو سپورٹ کرتا ہے۔ ٹوکنز متن کی اکائیاں ہیں (تقریباً الفاظ یا الفاظ کے حصے) جن پر AI ماڈلز کارروائی کرتے ہیں۔ 1 ملین ٹوکن کانٹیکسٹ ونڈو غیر معمولی طور پر بڑی ہے، جو ماڈل کو بیک وقت وسیع مقدار میں معلومات پر غور کرنے کی اجازت دیتی ہے۔ یہ ان کاموں کے لیے گیم چینجر ہے جن کے لیے وسیع دستاویزات، طویل کوڈ بیسز، یا تفصیلی تاریخی ڈیٹا کی گہری تفہیم کی ضرورت ہوتی ہے۔ مثال کے طور پر، یہ خلاصے فراہم کرنے، مخصوص سوالات کے جوابات دینے، یا لطیف نمونوں کی نشاندہی کرنے کے لیے ایک مکمل ناول، ایک جامع تحقیقی مقالہ، یا گھنٹوں کی نقل شدہ میٹنگز کا تجزیہ کر سکتا ہے۔ یہ پچھلی نسل کے بہت سے ماڈلز کی کانٹیکسٹ ونڈوز کو بونا کر دیتا ہے، پیچیدگی کو سنبھالنے اور طویل تعاملات پر ہم آہنگی برقرار رکھنے کی اس کی صلاحیت کو نمایاں طور پر بڑھاتا ہے۔
- فراخ آؤٹ پٹ لمبائی: 64,000-ٹوکن آؤٹ پٹ کی حد بھی کافی ہے، جو ماڈل کو طویل، تفصیلی جوابات، جامع رپورٹس، یا وسیع کوڈ بلاکس تیار کرنے کے قابل بناتی ہے بغیر اچانک کٹ آف ہوئے۔
- تازہ ترین علم: مخصوص نالج کٹ آف جنوری 2025 ہے۔ یہ اشارہ کرتا ہے کہ ماڈل کے تربیتی ڈیٹا میں اس وقت تک کی معلومات شامل ہیں۔ اگرچہ سال کے وسط میں اعلان کردہ ماڈل کے لیے متاثر کن ہے، یہ یاد رکھنا ضروری ہے کہ اس کے پاس اس تاریخ کے بعد ہونے والے واقعات، دریافتوں، یا پیش رفت کا علم نہیں ہوگا جب تک کہ اسے تلاش جیسے حقیقی وقت کے اوزاروں سے پورا نہ کیا جائے۔
- مربوط ٹول کا استعمال: Gemini 2.5 Pro Experimental صرف علم کا ایک جامد ذخیرہ نہیں ہے۔ یہ اپنی صلاحیتوں کو بڑھانے کے لیے فعال طور پر اوزار استعمال کر سکتا ہے۔ اس میں شامل ہیں:
- Function calling: AI کو بیرونی APIs یا سافٹ ویئر فنکشنز کے ساتھ تعامل کرنے کی اجازت دیتا ہے، اسے اپائنٹمنٹ بک کرنے، ریئل ٹائم اسٹاک ڈیٹا بازیافت کرنے، یا سمارٹ ہوم ڈیوائسز کو کنٹرول کرنے جیسے کام انجام دینے کے قابل بناتا ہے۔
- Structured output: ماڈل اپنے جوابات کو JSON جیسی مخصوص ساختوں میں فارمیٹ کر سکتا ہے، جو دیگر سافٹ ویئر ایپلی کیشنز کے ساتھ قابل اعتماد انضمام کے لیے ضروری ہے۔
- Search as a tool: یہ اپنے تربیتی ڈیٹا کٹ آف تاریخ سے باہر کی معلومات تک رسائی کے لیے بیرونی سرچ انجن (غالباً Google Search) کا فائدہ اٹھا سکتا ہے، اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ اس کے جوابات موجودہ واقعات اور حقائق کو شامل کر سکیں۔
- Code execution: کوڈ کے ٹکڑوں کو چلانے کی صلاحیت اسے حل کی جانچ کرنے، حساب کرنے، یا براہ راست پروگرامنگ کے تصورات کا مظاہرہ کرنے کی اجازت دیتی ہے۔
یہ مربوط اوزار ماڈل کی عملی افادیت کو نمایاں طور پر بڑھاتے ہیں، اسے ایک غیر فعال معلومات پروسیسر سے ایک فعال ایجنٹ میں تبدیل کرتے ہیں جو ڈیجیٹل دنیا کے ساتھ تعامل کرنے اور ٹھوس کام انجام دینے کے قابل ہے۔
ایپلیکیشن فوکس اور دستیابی
Google واضح طور پر Gemini 2.5 Pro Experimental کو استدلال، کوڈنگ، اور پیچیدہ پرامپٹس کے لیے بہترین موزوں کے طور پر پوزیشن دیتا ہے۔ یہ اس کے بینچ مارک کی طاقتوں اور تکنیکی خصوصیات کے ساتھ بالکل ہم آہنگ ہے۔ بڑی کانٹیکسٹ ونڈو، ملٹی موڈل ان پٹ، اور ٹول کا استعمال اجتماعی طور پر اسے ان کاموں سے نمٹنے کے لیے بااختیار بناتا ہے جو کم قابل ماڈلز کو مغلوب کر سکتے ہیں۔
اس جدید ٹیکنالوجی تک رسائی ابتدائی طور پر کسی حد تک کنٹرول شدہ ہے، جو اس کی تجرباتی نوعیت کی عکاسی کرتی ہے:
- Google AI Studio: یہ ویب پر مبنی پلیٹ فارم ڈویلپرز کو Google کے تازہ ترین AI ماڈلز کے ساتھ تجربہ کرنے کے لیے ایک انٹرفیس فراہم کرتا ہے، بشمول Gemini 2.5 Pro Experimental۔ یہ پرامپٹس کی جانچ، صلاحیتوں کو تلاش کرنے، اور ماڈل کو پروٹو ٹائپس میں ضم کرنے کے لیے ایک سینڈ باکس ہے۔
- Gemini App (via Gemini Advanced): Gemini Advanced کے سبسکرائبرز، Google کی پریمیم AI چیٹ سروس، Gemini ایپ کے ذریعے تجرباتی ماڈل تک بھی رسائی حاصل کر سکتے ہیں۔ یہ جدید صلاحیتوں کو براہ راست ان ادائیگی کرنے والے صارفین تک پہنچاتا ہے جو AI کی ترقی میں سب سے آگے تجربہ کرنے کے خواہشمند ہیں۔
- Vertex AI (منصوبہ بند): Google نے ماڈل کو Vertex AI، اپنے کلاؤڈ پر مبنی مشین لرننگ پلیٹ فارم، پر لانے کے اپنے ارادے کا اظہار کیا ہے۔ یہ انضمام انٹرپرائز اپنانے کے لیے اہم ہوگا، جس سے کاروبار Google Cloud کے ایکو سسٹم کے اندر Gemini 2.5 کا فائدہ اٹھاتے ہوئے AI ایپلی کیشنز بنا سکیں گے، تعینات کر سکیں گے اور اسکیل کر سکیں گے۔ اگرچہ کوئی مخصوص ٹائم لائن نہیں دی گئی تھی، Vertex AI پر اس کی آمد وسیع تر تجارتی استعمال کی طرف ایک اہم قدم کی نشاندہی کرے گی۔
فی الحال، قیمتوں کی تفصیلات غیر ظاہر شدہ ہیں، لیکن Google نے اشارہ دیا ہے کہ مزید معلومات جلد آنے والی ہیں۔ قیمتوں کا تعین کرنے کی حکمت عملی اپنانے کی شرحوں کو متاثر کرنے والا ایک اہم عنصر ہوگی، خاص طور پر ڈویلپرز اور کاروباروں کے لیے جو بڑے پیمانے پر تعیناتیوں پر غور کر رہے ہیں۔
وسیع تر Gemini ایکو سسٹم کے اندر سیاق و سباق
Gemini 2.5 تنہائی میں موجود نہیں ہے۔ یہ Gemini ماڈلز کے خاندان کے لیے Google کی وسیع تر حکمت عملی کے اندر تازہ ترین ارتقاء ہے۔ حالیہ مہینوں میں، Google نے مخصوص ایپلی کیشنز کے لیے Gemini کو تیار کرنے اور اپنی صارف پر مبنی مصنوعات کو بڑھانے کے عزم کا مظاہرہ کیا ہے:
- Gemini Robotics: پہلے اعلان کیا گیا، اس اقدام میں خاص طور پر روبوٹک ایپلی کیشنز کے لیے Gemini 2.0 ماڈلز کو ٹھیک کرنا شامل ہے، جس کا مقصد روبوٹس کی کمانڈز، ماحولیاتی ادراک، اور ٹاسک ایگزیکیوشن کی تفہیم کو بہتر بنانا ہے۔
- Deep Research in Gemini App: صارف پر مبنی Gemini App نے حال ہی میں ایک ‘Deep Research’ فیچر حاصل کیا ہے، جو صارف کے مخصوص موضوعات پر گہرائی سے تحقیق کرنے، مختلف ذرائع سے معلومات کو ترکیب کرنے کے لیے AI کا فائدہ اٹھانے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔
یہ پیشرفت Google کے کثیر جہتی نقطہ نظر کو واضح کرتی ہے: 2.5 Pro Experimental جیسی ریلیز کے ساتھ بنیادی ماڈل انٹیلی جنس کی حدود کو آگے بڑھانا، جبکہ بیک وقت عمودی ڈومینز (جیسے روبوٹکس) کے لیے ماڈلز کو مہارت دینا اور اس کی براہ راست صارف پیشکشوں میں صارف کے تجربے کو بڑھانا۔ Gemini 2.5 کو نئے فلیگ شپ انجن کے طور پر دیکھا جا سکتا ہے جس کا مقصد اس پھیلتے ہوئے ایکو سسٹم میں مستقبل کی اختراعات کو طاقت دینا ہے۔
Gemini 2.5 Pro Experimental کا تعارف جاری AI بیانیے میں ایک اہم لمحے کی نمائندگی کرتا ہے۔ Google واضح طور پر ماڈل انٹیلی جنس میں، خاص طور پر پیچیدہ استدلال اور کوڈنگ کے کاموں میں، قیادت کرنے کے اپنے عزائم کا اشارہ دے رہا ہے۔ بینچ مارک لیڈرشپ کے دعووں، ایک وسیع کانٹیکسٹ ونڈو، ملٹی موڈل ان پٹ، اور مربوط ٹول کے استعمال کا مجموعہ ڈویلپرز اور جدید صارفین کے لیے ایک زبردست پیکیج پیش کرتا ہے۔ اگرچہ ‘Experimental’ لیبل احتیاط کا مشورہ دیتا ہے، یہ اس چیز کو بہتر بنانے میں تعاون کی دعوت بھی دیتا ہے جو AI سے چلنے والی ایپلی کیشنز کی اگلی لہر کے لیے ایک بنیادی ٹیکنالوجی بن سکتی ہے۔ آنے والے ہفتے اور مہینے اہم ہوں گے کیونکہ کمیونٹی Gemini 2.5 کو اس کی رفتار سے گزارتی ہے، قیمتوں کا تعین ظاہر ہوتا ہے، اور وسیع تر دستیابی کی طرف راستہ، بشمول Vertex AI انضمام، واضح ہو جاتا ہے۔ AI کی دوڑ جاری ہے، اور Google نے ابھی ایک طاقتور اقدام کیا ہے۔