ٹیک کی دنیا میں مصنوعی ذہانت (AI) کے ماڈلز کے نئے روپ دھوم مچا رہے ہیں، اور OpenAI کی GPT-4.1 سیریز بحث کا مرکز بنی ہوئی ہے۔ اگرچہ اس نے اپنے پیشرو، GPT-4o کے مقابلے میں نمایاں ترقی کی ہے، لیکن ابتدائی جائزوں سے پتہ چلتا ہے کہ یہ اب بھی کئی اہم کارکردگی کے میٹرکس میں گوگل کی Gemini سیریز سے پیچھے ہے۔ یہ مضمون GPT-4.1 کے ابتدائی کارکردگی کے اعداد و شمار کا جائزہ لیتا ہے، اور اس کے حریفوں کے مقابلے میں اس کی طاقتوں اور کمزوریوں کا جائزہ لیتا ہے۔
AI ماڈلز کی بینچ مارکنگ: ایک پیچیدہ منظر نامہ
GPT-4.1 اور Gemini جیسے بڑے لسانی ماڈلز (LLMs) کی صلاحیتوں کا جائزہ لینا ایک کثیر الجہتی کوشش ہے۔ کوڈنگ، استدلال اور عمومی معلومات سمیت مختلف کاموں میں ان کی کارکردگی کا جائزہ لینے کے لیے مختلف بینچ مارکس اور ٹیسٹ استعمال کیے جاتے ہیں۔ یہ بینچ مارکس مختلف ماڈلز کا موازنہ کرنے کے لیے ایک معیاری فریم ورک فراہم کرتے ہیں، لیکن ان کی حدود کو سمجھنا اور نتائج کی وسیع تر تناظر میں تشریح کرنا بہت ضروری ہے۔
ایسا ہی ایک بینچ مارک SWE-bench Verified ہے، جو خاص طور پر AI ماڈلز کی کوڈنگ کی صلاحیتوں کو نشانہ بناتا ہے۔ اس ٹیسٹ میں، GPT-4.1 نے GPT-4o کے مقابلے میں نمایاں بہتری کا مظاہرہ کیا، اور GPT-4o کے 21.4% اور GPT-4.5 کے 26.6% کے مقابلے میں 54.6% کا اسکور حاصل کیا۔ اگرچہ یہ چھلانگ قابل تعریف ہے، لیکن یہ مجموعی کارکردگی کا جائزہ لیتے وقت غور کرنے کا واحد میٹرک نہیں ہے۔
GPT-4.1 بمقابلہ Gemini: آمنے سامنے موازنہ
SWE-bench Verified میں دکھائی گئی پیشرفت کے باوجود، GPT-4.1 دیگر اہم شعبوں میں گوگل کی Gemini سیریز سے کم تر نظر آتا ہے۔ اسٹیج ہینڈ، ایک پروڈکشن گریڈ براؤزر آٹومیشن فریم ورک سے حاصل کردہ اعداد و شمار سے پتہ چلتا ہے کہ Gemini 2.0 Flash میں GPT-4.1 کے مقابلے میں نمایاں طور پر کم غلطی کی شرح (6.67%) اور ایک اعلیٰ درست میچ کی شرح (90%) ہے۔ مزید برآں، Gemini 2.0 Flash نہ صرف زیادہ درست ہے بلکہ OpenAI کے ہم منصب کے مقابلے میں زیادہ لاگت سے موثر اور تیز تر بھی ہے۔ Stagehand کے اعداد و شمار کے مطابق، GPT-4.1 کی غلطی کی شرح 16.67% ہے، اور اس کی لاگت Gemini 2.0 Flash کے مقابلے میں دس گنا زیادہ بتائی جاتی ہے۔
ان نتائج کی مزید تائید ہارورڈ یونیورسٹی میں RNA سائنسدان پیئر بونگرانڈ کے اعداد و شمار سے ہوتی ہے۔ ان کے تجزیے سے پتہ چلتا ہے کہ GPT-4.1 کی قیمت سے کارکردگی کا تناسب Gemini 2.0 Flash، Gemini 2.5 Pro، اور DeepSeek سمیت دیگر مسابقتی ماڈلز کے مقابلے میں کم سازگار ہے۔
خصوصی کوڈنگ ٹیسٹوں میں، GPT-4.1 Gemini سے بہتر کارکردگی دکھانے کے لیے بھی جدوجہد کرتا ہے۔ Aider Polyglot کے ٹیسٹنگ کے نتائج سے پتہ چلتا ہے کہ GPT-4.1 52% کا کوڈنگ اسکور حاصل کرتا ہے، جبکہ Gemini 2.5 73% کے اسکور کے ساتھ سرفہرست ہے۔ یہ نتائج کوڈنگ سے متعلقہ کاموں میں گوگل کی Gemini سیریز کی طاقتوں کو اجاگر کرتے ہیں۔
AI ماڈل کی تشخیص کی باریکیوں کو سمجھنا
بینچ مارک کے نتائج کے ایک سیٹ پر مبنی حد سے زیادہ آسان نتائج اخذ کرنے سے گریز کرنا ضروری ہے۔ AI ماڈلز کی کارکردگی مخصوص ٹاسک، تشخیص کے لیے استعمال ہونے والے ڈیٹا سیٹ اور تشخیص کے طریقہ کار کے لحاظ سے مختلف ہو سکتی ہے۔ مختلف ماڈلز کا موازنہ کرتے وقت ماڈل سائز، تربیتی ڈیٹا اور تعمیراتی اختلافات جیسے عوامل پر بھی غور کرنا ضروری ہے۔
مزید برآں، AI کے شعبے میں جدت کی تیز رفتار کا مطلب ہے کہ نئے ماڈلز اور اپ ڈیٹس مسلسل جاری کیے جا رہے ہیں۔ نتیجے کے طور پر، مختلف ماڈلز کی نسبتاً کارکردگی تیزی سے بدل سکتی ہے۔ لہذا تازہ ترین پیش رفت سے باخبر رہنا اور جدید ترین ڈیٹا کی بنیاد پر ماڈلز کا جائزہ لینا بہت ضروری ہے۔
GPT-4.1: کوڈنگ کی مہارت کے ساتھ ایک غیر استدلالی ماڈل
GPT-4.1 کی ایک قابل ذکر خصوصیت یہ ہے کہ اسے غیر استدلالی ماڈل کے طور پر درجہ بندی کیا گیا ہے۔ اس کا مطلب ہے کہ یہ پیچیدہ استدلالی کام انجام دینے کے لیے واضح طور پر ڈیزائن نہیں کیا گیا ہے۔ تاہم، اس حد کے باوجود، اس میں اب بھی متاثر کن کوڈنگ کی صلاحیتیں موجود ہیں، جو اسے صنعت میں سرفہرست اداکاروں میں شامل کرتی ہیں۔
استدلال اور غیر استدلال ماڈلز کے درمیان فرق ایک اہم ہے۔ استدلالی ماڈلز کو عام طور پر ایسے کام انجام دینے کے لیے تربیت دی جاتی ہے جن کے لیے منطقی کٹوتی، مسائل کو حل کرنے اور اخذ کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ غیر استدلالی ماڈلز، دوسری طرف، اکثر ٹیکسٹ جنریشن، ترجمہ اور کوڈ کی تکمیل جیسے کاموں کے لیے موزوں ہوتے ہیں۔
یہ حقیقت کہ GPT-4.1 ایک غیر استدلالی ماڈل ہونے کے باوجود کوڈنگ میں بہترین کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے اس سے پتہ چلتا ہے کہ اسے کوڈ کے ایک بڑے ڈیٹا سیٹ پر مؤثر طریقے سے تربیت دی گئی ہے اور اس نے پیٹرن کی شناخت کرنا اور ان پیٹرن کی بنیاد پر کوڈ تیار کرنا سیکھ لیا ہے۔ یہ گہری سیکھنے کی طاقت اور AI ماڈلز کی واضح استدلالی صلاحیتوں کے بغیر بھی متاثر کن نتائج حاصل کرنے کی صلاحیت کو اجاگر کرتا ہے۔
ڈویلپرز اور کاروباروں کے لیے مضمرات
GPT-4.1 اور Gemini جیسے AI ماڈلز کی کارکردگی کے ڈویلپرز اور کاروباروں کے لیے اہم مضمرات ہیں۔ ان ماڈلز کو کوڈ جنریشن، مواد کی تخلیق اور کسٹمر سروس سمیت وسیع پیمانے پر کاموں کو خودکار کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ AI کی طاقت کا فائدہ اٹھاتے ہوئے، کاروبار کارکردگی کو بہتر بنا سکتے ہیں، لاگت کو کم کر سکتے ہیں اور کسٹمر کے تجربے کو بڑھا سکتے ہیں۔
تاہم، ہاتھ میں مخصوص کام کے لیے صحیح AI ماڈل کا انتخاب کرنا بہت ضروری ہے۔ درستگی، رفتار، لاگت اور استعمال میں آسانی جیسے عوامل پر غور کیا جانا چاہیے۔ بعض صورتوں میں، زیادہ مہنگا اور درست ماڈل درست ہو سکتا ہے، جبکہ دیگر صورتوں میں، ایک سستا اور تیز ماڈل کافی ہو سکتا ہے۔
AI ماڈل کی ترقی کا مستقبل
AI کا شعبہ مسلسل ترقی کر رہا ہے، اور بے مثال رفتار سے نئے ماڈلز اور تکنیکیں تیار کی جا رہی ہیں۔ مستقبل میں، ہم اور بھی طاقتور اور ورسٹائل AI ماڈلز دیکھنے کی توقع کر سکتے ہیں جو اس سے بھی زیادہ وسیع پیمانے پر کام انجام دینے کی صلاحیت رکھتے ہیں۔
تحقیق کا ایک امید افزا شعبہ ایسے ماڈلز کی ترقی ہے جو استدلال اور غیر استدلال صلاحیتوں کو یکجا کرتے ہیں۔ یہ ماڈلز نہ صرف ٹیکسٹ اور کوڈ تیار کرنے کے قابل ہوں گے بلکہ پیچیدہ مسائل کے بارے میں استدلال کرنے اور باخبر فیصلے کرنے کے قابل بھی ہوں گے۔
توجہ کا ایک اور شعبہ زیادہ موثر اور پائیدار AI ماڈلز کی ترقی ہے۔ بڑے لسانی ماڈلز کی تربیت کے لیے کمپیوٹنگ کی وسیع مقدار میں طاقت کی ضرورت ہوتی ہے، جس کا ماحولیات پر نمایاں اثر پڑ سکتا ہے۔ لہذا محققین زیادہ مؤثر طریقے سے ماڈلز کی تربیت کے لیے اور ان کی توانائی کی کھپت کو کم کرنے کے لیے نئی تکنیکوں کی تلاش کر رہے ہیں۔
نتیجہ
آخر میں، اگرچہ OpenAI کا GPT-4.1 AI ماڈل کی ترقی میں ایک قدم آگے کی نمائندگی کرتا ہے، لیکن ابتدائی کارکردگی کے اعداد و شمار سے پتہ چلتا ہے کہ یہ اب بھی بعض اہم شعبوں میں گوگل کی Gemini سیریز سے پیچھے ہے۔ تاہم، AI ماڈل کی تشخیص کی باریکیوں پر غور کرنا اور بینچ مارک کے نتائج کے ایک سیٹ پر مبنی حد سے زیادہ آسان نتائج اخذ کرنے سے گریز کرنا ضروری ہے۔ AI کا شعبہ مسلسل ترقی کر رہا ہے، اور مختلف ماڈلز کی نسبتاً کارکردگی تیزی سے بدل سکتی ہے۔ اس طرح، تازہ ترین پیش رفت سے باخبر رہنا اور جدید ترین ڈیٹا کی بنیاد پر ماڈلز کا جائزہ لینا بہت ضروری ہے۔ جیسے جیسے AI ٹیکنالوجی ترقی کرتی رہے گی، کاروباروں اور ڈویلپرز کے پاس انتخاب کرنے کے لیے ایک وسیع ٹول کٹ ہوگی، جو انہیں متنوع چیلنجوں سے نمٹنے اور نئے مواقع کھولنے کے قابل بنائے گی۔ OpenAI اور Google، اور دیگر AI ڈویلپرز کے درمیان مقابلہ بالآخر جدت کو چلاتا ہے اور صارفین کو تیزی سے طاقتور اور ورسٹائل AI ٹولز فراہم کرکے انہیں فائدہ پہنچاتا ہے۔