دی گوگل جیمنی 2.0 خاندان آخر میں مکمل ہے! جیسے ہی یہ ریلیز ہوتا ہے چارٹ پر حاوی ہوجاتا ہے۔
کے تعاقب اور ناکہ بندیوں کے درمیان گہری تلاش کریں۔، Qwen اور o3، Google نے آج صبح ایک ہی بار میں تین ماڈلز جاری کیے: Gemini 2.0 Pro، Gemini 2.0 Flash اور Gemini 2.0 Flash-Lite۔
بڑے ماڈل LMSYS رینکنگ پر، Gemini 2.0-Pro سب سے اوپر آ گیا ہے، اور Gemini-2.0 فیملی سب سے اوپر 10 میں پہنچ گئی ہے۔
آئیے پہلے ماڈل کی کارکردگی کو دیکھتے ہیں۔
دی جیمنی 2.0 ماڈل اس بار ریلیز ہونے والی تمام کی کارکردگی کے لحاظ سے اپنی اپنی جھلکیاں ہیں۔!
Gemini 2.0 Pro (تجرباتی)
کے طور پر پرچم بردار ماڈل جیمنی سیریز کا پرو ورژن گوگل کی جدید ترین AI صلاحیتوں کی نمائندگی کرتا ہے، اور کوڈنگ اور تخمینہ خاص طور پر:
- اضافی بڑی سیاق و سباق کی ونڈو: تک کے سیاق و سباق کی پروسیسنگ کی حمایت کرتا ہے۔ 2M ٹوکن
- طاقتور ٹول انضمام: گوگل سرچ اور کوڈ پر عمل درآمد کو گہرائی سے مربوط کرتا ہے۔
- دستیابی: Google AI Studio، Vertex AI اور Gemini Advanced پلیٹ فارم پر تجرباتی ورژن کے طور پر پہلے سے ہی دستیاب ہے۔
جیمنی 2.0 فلیش
ایک کے طور پر پوزیشن میں ہے "انتہائی موثر ورک ہارس". اسے رفتار اور کارکردگی کو متوازن کرنے پر توجہ مرکوز کرتے ہوئے ڈیزائن کیا گیا ہے، اور اس کا مقصد ایپلیکیشن کے ایسے منظرناموں کے لیے مثالی مدد فراہم کرنا ہے جن کے لیے کم تاخیر والے جوابات کی ضرورت ہوتی ہے:
- لاکھوں سیاق و سباق کی ونڈوز: 1M ٹوکن سیاق و سباق کی حمایت کرتا ہے۔
- بہترین ملٹی موڈل انفرنس کی صلاحیتیں: ملٹی موڈل ڈیٹا کی پروسیسنگ میں اچھا، فی الحال ملٹی موڈل ان پٹ اور سنگل موڈل ٹیکسٹ ان پٹ کو سپورٹ کرتا ہے۔
- مستقبل کی خصوصیت کی توسیع: امیج جنریشن اور ٹیکسٹ ٹو اسپیچ فنکشنز جلد ہی دستیاب ہوں گے۔
- دستیابی: ورٹیکس اے آئی اسٹوڈیو اور گوگل اے آئی اسٹوڈیو پلیٹ فارمز پر باضابطہ طور پر جاری کیا گیا، اور جیمنی API کے ذریعے اس تک رسائی حاصل کی جاسکتی ہے۔
Gemini 2.0 Flash-Lite (پیش نظارہ)
"سب سے زیادہ سرمایہ کاری مؤثر" ماڈل کے طور پر، فلیش لائٹ رفتار، لاگت اور کارکردگی کے درمیان بہترین توازن پیش کرتا ہے۔
- لاگت سے متعلق فوائد: 1.5 فلیش جیسی رفتار اور لاگت کو برقرار رکھتے ہوئے، یہ زیادہ تر بینچ مارک ٹیسٹوں میں 1.5 فلیش کو پیچھے چھوڑ دیتا ہے۔
- ملین لیول سیاق و سباق کی کھڑکی: سیاق و سباق کی پروسیسنگ پاور کے 1M ٹوکن کو بھی سپورٹ کرتا ہے۔
گوگل کی طرف سے جاری کردہ کارکردگی کی تشخیص کے موازنہ کے مطابق، جیمنی 2.0 پرو تجرباتی ورژن نے شاندار کارکردگی کا مظاہرہ کرتے ہوئے تقریباً تمام بینچ مارک ٹیسٹوں میں سب سے زیادہ اسکور حاصل کیے:
اس نے کوڈ جنریشن کے کاموں (جیسے LiveCodeBench v5) اور پیچیدہ ریاضیاتی مسائل (جیسے الجبرا، جیومیٹری اور کیلکولس) میں خاص طور پر اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کیا۔ اس کے علاوہ، پیچیدہ طویل دستاویزات کو سمجھنے کے ٹیسٹ میں بھی نمایاں بہتری دیکھنے میں آئی۔
اور قیمتوں کا تعین
گوگل API لاگت کی تاثیر کے لحاظ سے بھی ایک ایماندار صنعت کار ہے۔
جیمنی 2.0 فلیش کے ملین ٹوکن کی قیمت ایک ڈالر سے بھی کم ہے… یہ متعدد طریقوں، نیٹ ورک کی تلاش، اور ایک بے مثال سیاق و سباق کی ونڈو کو سپورٹ کرتا ہے۔
اس کے برعکس، Deepseek V3 کی فی الحال ایک ملین ٹوکنز کے لیے ایک ڈالر کی قیمت ہے، اور R1 کا اندازہ چار ڈالر ہے۔
PS: لیکن میں پھر بھی قیمت کم کرنے کے لیے DeepSeek کا شکریہ ادا کرنا چاہتا ہوں۔ جو بھی قیمت کم کر سکتا ہے وہ خاندان ہے۔
یہ واقعی بہت سستا ہے! کارکردگی کے مقابلے میں، میں سمجھتا ہوں کہ جیمنی کو جس چیز کو نظر انداز کیا گیا ہے وہ قیمت ہے!
کیس کی کارکردگی
چونکہ یہ ڈیپ سیک کی طرح اچھا ہونے کا دعویٰ کرتا ہے، ہمیں یقینی طور پر یہ دیکھنا ہوگا کہ یہ کیسز میں کیسی کارکردگی دکھاتی ہے اور یہ دیکھنا ہے کہ مختلف نیٹیزنز نے اسے کیسے آزمایا ہے۔
ایک فزکس پر مبنی پنبال گیم
آئیے پہلے اس مقبول کیس کو دیکھتے ہیں، جو کہ تصادم، رگڑ اور کشش ثقل جیسے حقیقت پسندانہ اثرات کی نقل کرنے کے لیے فزکس انجن کا استعمال کرتا ہے۔
اشارہ: ایک Python پروگرام لکھیں جو گھومنے والے مسدس کے اندر ایک گیند کو اچھالتا دکھاتا ہے۔ گیند کو کشش ثقل اور رگڑ سے متاثر ہونا چاہیے، اور اسے گھومنے والی دیواروں سے حقیقت پسندانہ طور پر اچھالنا چاہیے۔
Deepseek R1 اور o3-min کی کارکردگی اس طرح ہے:
Gemini 2.0 Pro تجرباتی کی طرف سے تیار کردہ ورژن:
باقی دو ماڈل اچھی کارکردگی کا مظاہرہ نہیں کرتے
مشکل کو دوگنا کریں! گیند کو 100 گیندوں میں تقسیم کریں!
اشارہ: گولہ کے اندر 100 اچھالتی ہوئی پیلے رنگ کی گیندوں کے لیے ایک اسکرپٹ لکھیں، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ تصادم کا پتہ لگانے کو درست طریقے سے ہینڈل کریں۔ دائرے کو آہستہ آہستہ گھمائیں۔ یقینی بنائیں کہ گیندیں دائرے کے اندر رہیں۔ p5.js میں لاگو کریں۔
شاباش! کرہ کی سست گردش بہت ہموار ہے، اور طبعی قوانین کی نقالی بہترین ہے۔ 100 گیندیں بھی مسلسل ٹکرا رہی ہیں اور "اپنا کام کر رہی ہیں" ~
ایک بیلناکار کنٹینر کے اندر ویکیوم اسپیس میں اچھلتے ہوئے 25 ذرات کی نقل کرنے کے لیے p5.js اسکرپٹ لکھیں۔ ہر گیند کے لیے ایک مختلف رنگ استعمال کریں اور اس بات کو یقینی بنائیں کہ وہ اپنی حرکت دکھانے کے لیے ایک پگڈنڈی چھوڑ دیں۔ منظر میں کیا ہو رہا ہے اس کا بہتر طور پر مشاہدہ کرنے کے لیے کنٹینر کی ایک سست گردش شامل کریں۔ ذرات کو کنٹینر کے اندر رہنے کو یقینی بنانے کے لیے مناسب تصادم کا پتہ لگانے اور طبیعیات کے اصول بنانے کو یقینی بنائیں۔ ایک بیرونی کروی کنٹینر شامل کریں۔ پورے منظر میں ایک سست زوم ان اور آؤٹ اثر شامل کریں۔
ایک اسٹرابیری ٹیسٹ سوال جسے نظرانداز نہیں کیا جاسکتا
اور ہوشیار (شیطان) netizens نے کلاسک اسٹرابیری ٹیسٹ کو پھر سے باہر پھینک دیا ہے:
اسٹرابیری میں کتنے r ہیں؟
اور Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental کو صحیح جواب ملا:
گوگل کے باس جیف ڈین نے ذاتی طور پر اپنی پروگرامنگ کی مہارت کا تجربہ کیا۔
گوگل ڈیپ مائنڈ اور گوگل ریسرچ کے چیف سائنسدان جیف ڈین نے جیمنی 2.0 پرو کی لہر کی پروگرامنگ کی مہارتوں کا بھی تجربہ کیا:
اس نے ماڈل کو کلاسک بوگل گیم مکمل کرایا، اور کوڈ نے پہلی بار تیار کیا جس میں تمام درست الفاظ کو تلاش کرنا مکمل ہوا۔ "حرف مربع" کھیل:
مزید یہ کہ جیف ڈین نے کہا کہ کوڈ صرف 18.9 سیکنڈ میں مکمل ہوا جو کہ بہت تیز ہے۔
گوگل ڈیپ مائنڈ کے سی ای او ماڈل کے اس بڑے اپ ڈیٹ پر بھروسہ رکھتے ہیں، یہ کہتے ہوئے کہ یہ ریلیز گوگل کے لیے مستقبل کے ذہین ایجنٹ کے کام کو حاصل کرنے کی بنیاد رکھتا ہے:
گوگل کے سی ای او سندر پچائی نے پہلے واضح کیا ہے کہ 2025 گوگل کے لیے AI کے شعبے میں ترقی کو تیز کرنے کے لیے ایک اہم دور ہوگا۔ ایسا محسوس ہوتا ہے۔ اس ریلیز کے بعد، گوگل کا راستہ صاف ہے!
دیگر جنات کے روٹس کے مقابلے گوگل کا اے آئی روٹ عملییت پر زیادہ توجہ مرکوز کرتا ہے اور براہ راست متعدد ورژن کے اختیارات فراہم کرتا ہے۔، بالکل اسی طرح ایک AI ٹول باکس، جہاں آپ اپنی ضروریات کے مطابق، لچکدار اور سہولت کے مطابق اپنی مرضی کے مطابق انتخاب اور انتخاب کر سکتے ہیں۔، اور ہر قسم کی ضروریات کو پورا کرنے کے قابل۔
