مصنوعی ذہانت کی دنیا کبھی سانس لیتی ہوئی محسوس نہیں ہوتی۔ شاید ہی کوئی ہفتہ ایسا گزرتا ہو جب اہم اعلانات نہ ہوں جو بہتر صلاحیتوں، نئے استعمالات، یا صنعت کے اندر اسٹریٹجک تبدیلیوں کا وعدہ کرتے ہوں۔ حال ہی میں، کئی کلیدی کھلاڑیوں، قائم شدہ ٹیک جنات سے لے کر پرجوش اسٹارٹ اپس تک، نے ایسی پیشرفتوں کی نقاب کشائی کی ہے جو AI ڈومین کے اندر تیزی سے ارتقاء اور بڑھتی ہوئی مہارت کو واضح کرتی ہیں۔ یہ پیشرفتیں بڑے لسانی ماڈلز میں بہتر استدلال کی صلاحیتوں، ملٹی موڈل اور کمپیکٹ AI کے عروج، ایجنٹک سسٹمز کی مرکوز ترقی، اور تعیناتی کے اختیارات کو وسیع کرنے کے مقصد سے جدید ہارڈویئر شراکت داریوں پر محیط ہیں۔ ان انفرادی چالوں کو سمجھنا ہمارے مستقبل کو تشکیل دینے والے وسیع تر مسابقتی اور تکنیکی دھاروں کی واضح تصویر فراہم کرتا ہے۔
Google کا Gemini 2.5 کے ساتھ بلند مقصد: ‘سوچنے والے ماڈلز’ کا دور؟
Google، جو AI کے میدان میں ایک دائمی ہیوی ویٹ ہے، نے حال ہی میں Gemini 2.5 کے اعلان کے ساتھ ایک نیا چیلنج پیش کیا ہے۔ کمپنی کے اب تک کے ‘سب سے ذہین AI ماڈل’ کے طور پر جرات مندانہ طور پر پیش کیا گیا، یہ ریلیز Google کی زیادہ نفیس AI استدلال کی طرف مسلسل کوشش کا اشارہ دیتی ہے۔ ابتدائی رول آؤٹ میں Gemini 2.5 Pro Experimental شامل ہے، جسے پیچیدہ چیلنجوں سے نمٹنے کے لیے سب سے آگے قرار دیا گیا ہے۔ Google کے مطابق، جو چیز اس تکرار کو الگ کرتی ہے وہ اس کی ‘سوچنے والے ماڈل’ کی نوعیت ہے۔ یہ دلچسپ عہدہ ان ماڈلز سے علیحدگی کی تجویز کرتا ہے جو بنیادی طور پر معلومات کو بازیافت اور ترکیب کرتے ہیں، ایسے سسٹمز کی طرف جو زیادہ گہرے تجزیاتی عمل کے قابل ہیں۔
ان ‘سوچنے والے ماڈلز’ کے پیچھے بنیادی خیال، جو Gemini 2.0 Flash Thinking جیسے پہلے ورژن میں متعارف کرائے گئے تصورات پر مبنی ہے، AI کو جواب پیدا کرنے سے پہلے اندرونی غور و فکر یا استدلال کی ترتیب کی ایک شکل اختیار کرنا شامل ہے۔ اس کا مطلب ہے مسئلہ حل کرنے کے لیے ایک زیادہ منظم نقطہ نظر، ممکنہ طور پر انسانی علمی اقدامات کی زیادہ قریب سے عکاسی کرنا۔ Google اس بہتر صلاحیت کو بہتر بنیادی ماڈل فن تعمیر اور جدید پوسٹ ٹریننگ ریفائنمنٹ تکنیکوں کے امتزاج سے منسوب کرتا ہے۔ ان تکنیکوں میں reinforcement learning شامل ہے، جہاں ماڈل فیڈ بیک سے سیکھتا ہے، اور chain-of-thought prompting، ایک ایسا طریقہ جو AI کو پیچیدہ مسائل کو درمیانی مراحل میں توڑنے کی ترغیب دیتا ہے، اس طرح اس کے استدلال کے عمل کی شفافیت اور درستگی کو بہتر بناتا ہے۔
ابتدائی کارکردگی کے میٹرکس امید افزا نظر آتے ہیں۔ Google نے روشنی ڈالی کہ Gemini 2.5 Pro Experimental پہلے ہی Chatbot Arena rankings میں سرفہرست آچکا ہے، جو ایک کراؤڈ سورسڈ پلیٹ فارم ہے جہاں مختلف AI ماڈلز کو گمنام طور پر ایک دوسرے کے خلاف کھڑا کیا جاتا ہے اور انسانی صارفین کے ذریعہ درجہ بندی کی جاتی ہے۔ یہ صارف کے تعاملات میں مضبوط عملی کارکردگی کی تجویز کرتا ہے۔ مزید برآں، کمپنی نے استدلال اور کوڈنگ کے کاموں میں اپنی مہارت پر زور دیا، جو تجزیاتی ایپلی کیشنز اور سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ آٹومیشن دونوں کے لیے اہم ہیں۔ Gemini Advanced subscribers کے لیے اس جدید ماڈل کی دستیابی Google کی اپنی AI پیشکشوں کو درجہ بندی کرنے کی حکمت عملی کی نشاندہی کرتی ہے، جو ادائیگی کرنے والے صارفین کو جدید ترین صلاحیتیں فراہم کرتی ہے جبکہ ممکنہ طور پر وقت کے ساتھ ساتھ اپنے وسیع تر پروڈکٹ ایکو سسٹم میں بہتر ورژن شامل کرتی ہے۔ یہ ریلیز واضح طور پر OpenAI کی GPT سیریز اور Anthropic کے Claude ماڈلز جیسے حریفوں کے ساتھ جاری مقابلے کو تیز کرتی ہے، پیچیدہ کاموں کے حل اور باریک بینی سے سمجھنے کے لحاظ سے بڑے لسانی ماڈلز کیا حاصل کرسکتے ہیں اس کی حدود کو آگے بڑھاتی ہے۔ ‘سوچ’ اور ‘استدلال’ پر زور ایک نئے مرحلے کا اعلان کرسکتا ہے جہاں AI ماڈلز کا اندازہ نہ صرف ان کی علمی یادداشت پر کیا جاتا ہے، بلکہ ان کی مسئلہ حل کرنے کی صلاحیت پر بھی کیا جاتا ہے۔
Alibaba Cloud کا Qwen2.5 کے ساتھ جواب: کمپیکٹ پیکیج میں ملٹی موڈل پاور
پیچھے نہ رہتے ہوئے، Alibaba Cloud، Alibaba Group کی ڈیجیٹل ٹیکنالوجی اور انٹیلی جنس ریڑھ کی ہڈی، نے Qwen2.5-Omni-7B AI model کے آغاز کے ساتھ اپنی اہم پیشرفت متعارف کرائی۔ یہ ریلیز multimodal AI کی بڑھتی ہوئی اہمیت کو واضح کرتی ہے، ایسے سسٹمز جو مختلف فارمیٹس - نہ صرف متن، بلکہ تصاویر، آڈیو، اور یہاں تک کہ ویڈیو میں بھی معلومات کو سمجھنے اور پروسیس کرنے کے قابل ہیں۔ Qwen2.5 ماڈل ان متنوع ان پٹس کو حاصل کرنے اور تیار کردہ متن یا قابل ذکر حد تک قدرتی آواز والی تقریر کے ساتھ جواب دینے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔
Alibaba کی طرف سے نمایاں کردہ ایک کلیدی فرق ماڈل کی کمپیکٹ نوعیت ہے۔ جبکہ بہت سے جدید ترین ماڈلز بہت بڑے پیرامیٹر شمار پر فخر کرتے ہیں، جو اکثر اعلی کمپیوٹیشنل اخراجات اور تعیناتی کی پیچیدگی سے منسلک ہوتے ہیں، Qwen2.5-Omni-7B کا مقصد کارکردگی ہے۔ Alibaba تجویز کرتا ہے کہ یہ چھوٹا نقشہ اسے چست اور لاگت سے موثر AI agents بنانے کے لیے ایک مثالی بنیاد بناتا ہے۔ AI agents، جو خود مختار طور پر کام انجام دینے کے لیے ڈیزائن کیے گئے ہیں، ان ماڈلز سے نمایاں طور پر فائدہ اٹھاتے ہیں جو طاقتور ہونے کے ساتھ ساتھ وسائل کے لحاظ سے بھی موثر ہوتے ہیں، جس سے متنوع ہارڈویئر پر وسیع تر تعیناتی کی اجازت ملتی ہے، ممکنہ طور پر ایج ڈیوائسز سمیت۔ کارکردگی پر یہ توجہ AI اپنانے میں ایک اہم رکاوٹ کو دور کرتی ہے - اکثر سب سے بڑے ماڈلز چلانے سے وابستہ ممنوعہ لاگت اور بنیادی ڈھانچے کی ضروریات۔
اپنی رسائی اور اثر کو مزید وسیع کرتے ہوئے، Alibaba نے Qwen2.5 ماڈل کو اوپن سورس بنا دیا ہے، جو اسے Hugging Face اور GitHub جیسے مقبول پلیٹ فارمز کے ذریعے دنیا بھر کے ڈویلپرز اور محققین کے لیے آسانی سے دستیاب بناتا ہے۔ یہ حکمت عملی کچھ حریفوں کے اختیار کردہ زیادہ ملکیتی نقطہ نظر سے متصادم ہے اور کئی مقاصد کو پورا کرتی ہے۔ یہ کمیونٹی کی شمولیت کو فروغ دیتا ہے، ماڈل کی آزادانہ جانچ پڑتال اور بہتری کی اجازت دیتا ہے، اور ممکنہ طور پر ڈویلپرز کی وسیع رینج کو Alibaba کی ٹیکنالوجی پر تعمیر کرنے کے قابل بنا کر جدت کو تیز کرتا ہے۔ Alibaba Cloud کے لیے، یہ اس کی وسیع تر کلاؤڈ سروسز کو اپنانے کو بھی فروغ دے سکتا ہے کیونکہ ڈویلپرز اوپن سورس ماڈل پر مبنی ایپلی کیشنز کے ساتھ تجربہ کرتے اور تعینات کرتے ہیں۔ Qwen2.5 جیسے طاقتور، کمپیکٹ، ملٹی موڈل، اور اوپن سورس ماڈل کی ریلیز Alibaba کو AI منظر نامے میں ایک اہم عالمی کھلاڑی کے طور پر پوزیشن دیتی ہے، خاص طور پر ان ڈویلپرز کو پورا کرتی ہے جو نفیس، انٹرایکٹو AI ایپلی کیشنز بنانے کے لیے لچکدار اور موثر حل تلاش کر رہے ہیں۔
DeepSeek V3 ماڈل کو بہتر بناتا ہے: استدلال اور عملی مہارتوں کو تیز کرنا
جدت صرف ٹیک جنات تک ہی محدود نہیں ہے۔ DeepSeek، ایک قابل ذکر چینی AI اسٹارٹ اپ، نے بھی اپنے V3 large language model کا ایک اپ گریڈ شدہ ورژن جاری کرکے لہریں پیدا کیں۔ یہ اپ ڈیٹ، خاص طور پر DeepSeek-V3-0324، حقیقی دنیا کی ایپلی کیشنز کے لیے اہم عملی صلاحیتوں کو بڑھانے پر مرکوز ہے۔ اسٹارٹ اپ کے مطابق، نیا ورژن کئی کلیدی شعبوں میں خاطر خواہ بہتری فراہم کرتا ہے۔
سب سے پہلے، ‘استدلال کی کارکردگی میں بڑا اضافہ’ ہے۔ Google کے Gemini 2.5 کی طرح، یہ سادہ پیٹرن میچنگ یا معلومات کی بازیافت پر گہری تجزیاتی صلاحیتوں کی قدر کرنے کی طرف واضح صنعتی رجحان کی نشاندہی کرتا ہے۔ بہتر استدلال ماڈلز کو زیادہ پیچیدہ منطقی مسائل سے نمٹنے، باریک بینی والے سیاق و سباق کو سمجھنے، اور زیادہ قابل اعتماد بصیرت فراہم کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
دوسرا، DeepSeek ‘مضبوط فرنٹ اینڈ ڈویلپمنٹ کی مہارتوں’ کو نمایاں کرتا ہے۔ یہ ایک دلچسپ مہارت ہے، جو تجویز کرتی ہے کہ ماڈل کو ویب اور ایپلیکیشن انٹرفیس کی تخلیق کے پہلوؤں میں مدد کرنے یا یہاں تک کہ خودکار کرنے کے لیے ٹھیک بنایا جا رہا ہے۔ صارف انٹرفیس کے لیے کوڈ تیار کرنے میں ماہر LLM سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ سائیکلوں کو نمایاں طور پر تیز کر سکتا ہے۔
تیسرا، اپ گریڈ ‘ہوشیار ٹول استعمال کرنے کی صلاحیتوں’ پر فخر کرتا ہے۔ اس سے مراد ماڈل کی حقیقی وقت کی معلومات تک رسائی، حساب کتاب کرنے، یا دوسرے سافٹ ویئر سسٹمز کے ساتھ تعامل کرنے کے لیے بیرونی ٹولز یا APIs کو مؤثر طریقے سے استعمال کرنے کی صلاحیت ہے۔ ٹول کے استعمال کو بڑھانا LLMs کو کہیں زیادہ طاقتور اور ورسٹائل بناتا ہے، جس سے وہ اپنے تربیتی ڈیٹا کی حدود سے آزاد ہو کر ڈیجیٹل دنیا کے ساتھ متحرک طور پر تعامل کرسکتے ہیں۔
Alibaba کی حکمت عملی کی طرح، DeepSeek نے اس اپ گریڈ شدہ ماڈل کو Hugging Face کے ذریعے عالمی برادری کے لیے قابل رسائی بنا دیا ہے۔ یہ کھلا نقطہ نظر محققین اور ڈویلپرز کو DeepSeek کی پیشرفتوں سے فائدہ اٹھانے کی اجازت دیتا ہے، جو وسیع تر ایکو سسٹم کی ترقی میں حصہ ڈالتا ہے۔ فرنٹ اینڈ ڈویلپمنٹ اور ٹول کے استعمال جیسی مخصوص، عملی مہارتوں پر توجہ میدان کی پختگی کو ظاہر کرتی ہے، جو عام مقصد کے ماڈلز سے آگے بڑھ کر مخصوص پیشہ ورانہ ڈومینز کے لیے تیار کردہ زیادہ خصوصی AI معاونین کی طرف بڑھ رہی ہے۔ DeepSeek کی پیشرفت چین کے متحرک AI تحقیق اور ترقی کے منظر نامے سے پیدا ہونے والے اہم شراکتوں کو بھی واضح کرتی ہے۔
Landbase نے Applied AI Lab کا آغاز کیا: کاروبار کے لیے Agentic AI پر توجہ مرکوز کرنا
ماڈل ڈویلپمنٹ سے خصوصی ایپلی کیشن کی طرف منتقل ہوتے ہوئے، Landbase، جو خود کو ایک ‘Agentic AI کمپنی’ کے طور پر شناخت کرتا ہے، نے Silicon Valley میں حکمت عملی کے تحت واقع ایک نئی Applied AI Lab کے قیام کا اعلان کیا۔ یہ اقدام agentic AI کی حدود کو آگے بڑھانے کی مرکوز کوشش کا اشارہ دیتا ہے، ایک ایسا شعبہ جو خود مختار AI سسٹمز (ایجنٹس) بنانے پر مرکوز ہے جو کم سے کم انسانی مداخلت کے ساتھ منصوبہ بندی، فیصلے کرنے اور پیچیدہ کام انجام دے سکتے ہیں۔
لیب کی ٹیم کی تشکیل اس کے عزائم کے بارے میں بہت کچھ بتاتی ہے۔ Landbase نے معزز اداروں اور کمپنیوں سے ٹیلنٹ کی بھرتی پر روشنی ڈالی، جن میں Stanford University, Meta (سابقہ Facebook), اور NASA شامل ہیں۔ مہارت کا یہ ارتکاز ایجنٹک AI اسپیس میں عملی ایپلی کیشن ڈویلپمنٹ کے ساتھ ساتھ بنیادی تحقیقی چیلنجوں سے نمٹنے کے عزم کی تجویز کرتا ہے۔ لیب کا بیان کردہ مشن تین بنیادی شعبوں میں جدت کو تیز کرنا ہے:
- Workflow Automation: ایسے AI ایجنٹس تیار کرنا جو پیچیدہ، کثیر مرحلہ کاروباری عمل کو سنبھالنے کے قابل ہوں، ممکنہ طور پر آپریشنز کو ہموار کریں اور انسانی کارکنوں کو اعلیٰ سطح کے کاموں کے لیے فارغ کریں۔
- Data Intelligence: ایسے ایجنٹس بنانا جو فعال طور پر ڈیٹا کا تجزیہ کرسکیں، پیٹرن کی شناخت کرسکیں، بصیرت پیدا کرسکیں، اور شاید خود مختار طور پر ڈیٹا پر مبنی سفارشات بھی کرسکیں۔
- Reinforcement Learning: reinforcement learning تکنیکوں کا استعمال نہ صرف ماڈل کی تربیت کے لیے، بلکہ ممکنہ طور پر ایجنٹس کو مخصوص کاروباری سیاق و سباق میں حقیقی دنیا کے نتائج اور فیڈ بیک کی بنیاد پر اپنی حکمت عملیوں کو سیکھنے اور اپنانے کے قابل بنانے کے لیے۔
Landbase اس اقدام کو اپنے موجودہ GTM-1 Omni model سے جوڑتا ہے، جس کا دعویٰ ہے کہ یہ پہلا اور واحد ایجنٹک AI ماڈل ہے جو خاص طور پر go-to-market (GTM) مقاصد کے لیے بنایا گیا ہے۔ اس کا مطلب ہے ایجنٹک AI کو سیلز، مارکیٹنگ، اور کسٹمر ریلیشن شپ مینجمنٹ پر لاگو کرنے پر توجہ مرکوز کرنا - وہ شعبے جو آٹومیشن اور ڈیٹا پر مبنی اصلاح کے لیے تیار ہیں۔ Landbase کے CEO، Daniel Saks نے اس خصوصی ماڈل کے لیے جدت طرازی کو آگے بڑھانے میں ماہر ٹیم کی اہمیت پر زور دیا۔
Applied AI Lab اپنی کوششوں کو مؤثر ایجنٹک سسٹمز کے لیے اہم ماڈلز کی مخصوص اقسام تیار کرنے پر مرکوز کرے گی:
- Planning and Decision-Making Models: بنیادی ذہانت جو ایجنٹس کو اہداف مقرر کرنے، حکمت عملی وضع کرنے، اور مناسب اقدامات کا انتخاب کرنے کے قابل بناتی ہے۔
- Messaging Generation Models: AI جو سیلز آؤٹ ریچ یا کسٹمر سپورٹ جیسے کاموں کے لیے سیاق و سباق کے لحاظ سے متعلقہ اور مؤثر مواصلات تیار کرنے کے قابل ہے۔
- Prediction and Reward Models: ایسے سسٹمز جو ایجنٹس کو نتائج کی پیش گوئی کرنے، مختلف اقدامات کی ممکنہ کامیابی کا اندازہ لگانے، اور اپنے تجربات سے سیکھنے میں مدد کرتے ہیں۔
اس وقف شدہ لیب کا قیام اعلیٰ قدر والی کاروباری ایپلی کیشنز پر توجہ مرکوز کرنے والی خصوصی AI کمپنیوں کی طرف بڑھتے ہوئے رجحان کو واضح کرتا ہے، خاص طور پر بنیادی آپریشنل افعال کو تبدیل کرنے کے لیے خود مختار ایجنٹس کی صلاحیت کا فائدہ اٹھانا۔
ہارڈویئر کے فرق کو پُر کرنا: webAI اور MacStadium کی Apple Silicon تعیناتی کے لیے شراکت داری
آخر میں، اس اہم بنیادی ڈھانچے کی تہہ کو مخاطب کرتے ہوئے جس پر تمام AI ترقی منحصر ہے، AI سلوشنز کمپنی webAI اور انٹرپرائز کلاؤڈ فراہم کنندہ MacStadium نے ایک اسٹریٹجک شراکت داری کا اعلان کیا۔ ان کے تعاون کا مقصد ایک اہم چیلنج سے نمٹنا ہے: بڑے، طاقتور AI ماڈلز کو مؤثر طریقے سے تعینات کرنا، خاص طور پر ان کاروباروں کے لیے جو ہارڈویئر کی حدود کا سامنا کر رہے ہیں یا روایتی GPU-مرکوز کلاؤڈ انفراسٹرکچر کے متبادل تلاش کر رہے ہیں۔
شراکت داری ایک نیا پلیٹ فارم متعارف کراتی ہے جو Apple silicon technology کا فائدہ اٹھاتے ہوئے بڑے AI ماڈلز کو تعینات کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ MacStadium ایپل کے Mac ہارڈویئر پر مبنی کلاؤڈ انفراسٹرکچر فراہم کرنے میں مہارت رکھتا ہے، جس میں طاقتور M-سیریز چپس (Apple silicon) سے لیس مشینیں شامل ہیں۔ یہ چپس، جو CPU, GPU, اور Neural Engine کو ملانے والے اپنے مربوط فن تعمیر کے لیے مشہور ہیں، فی واٹ متاثر کن کارکردگی پیش کرتی ہیں، ممکنہ طور پر روایتی سرور ہارڈویئر کے مقابلے میں بعض AI ورک لوڈز کے لیے زیادہ کمپیوٹیشنل طور پر موثر پلیٹ فارم فراہم کرتی ہیں۔
تعاون کا مقصد AI تعیناتی کے لیے اس صلاحیت کو کھولنا ہے۔ MacStadium کی macOS کلاؤڈ ماحول میں مہارت کو webAI کے ‘انٹر کنیکٹڈ ماڈل اپروچ’ (جس کی تفصیلات مزید تفصیل کی ضمانت دیتی ہیں لیکن ممکنہ طور پر ماڈل ورک لوڈز کو بہتر بنانے یا تقسیم کرنے کی تکنیکوں کا حوالہ دیتی ہیں) کے ساتھ ملا کر، شراکت دار ایک ایسا پلیٹ فارم بنانے کا ارادہ رکھتے ہیں جو تنظیموں کے جدید AI سسٹمز تیار کرنے اور تعینات کرنے کے طریقے کو تبدیل کرے، خاص طور پر Apple ہارڈویئر پر۔ یہ خاص طور پر ان تنظیموں کے لیے پرکشش ہوسکتا ہے جو پہلے ہی Apple ایکو سسٹم میں بہت زیادہ سرمایہ کاری کر چکی ہیں یا وہ جو بڑے کلاؤڈ فراہم کنندگان سے مہنگی GPU صلاحیت کرائے پر لینے کے لیے لاگت سے موثر، پاور-موثر متبادل تلاش کر رہی ہیں۔
MacStadium کے CEO، Ken Tacelli نے اس شراکت داری کو Apple کے ہارڈویئر انفراسٹرکچر کے ذریعے انٹرپرائز تک AI صلاحیتیں لانے میں ایک ‘اہم سنگ میل’ قرار دیا۔ یہ اقدام زیادہ کمپیوٹیشنل کارکردگی اور کارکردگی کا وعدہ کرتا ہے، ممکنہ طور پر ان کاروباروں کے لیے بڑے AI ماڈل کی تعیناتی تک رسائی کو جمہوری بناتا ہے جو پہلے ہارڈویئر کے اخراجات یا دستیابی کی وجہ سے محدود تھے۔ یہ شراکت داری جدید مصنوعی ذہانت کی بڑھتی ہوئی مطالبہ کرنے والی کمپیوٹیشنل ضروریات کو پورا کرنے کے لیے متنوع اور موثر ہارڈویئر حل کی جاری تلاش کو اجاگر کرتی ہے، غالب GPU پیراڈائم سے باہر فن تعمیرات کی تلاش کرتی ہے۔ اس سے ظاہر ہوتا ہے کہ AI انفراسٹرکچر کا مستقبل پہلے سے فرض کیے جانے سے زیادہ متضاد ہوسکتا ہے، جس میں Apple جیسے خصوصی سلیکون کو روایتی ڈیٹا سینٹر ہارڈویئر کے ساتھ شامل کیا جائے گا۔