जेमिनी 3 बनाम चैटजीपीटी‑4 बनाम क्लॉड 2: एक व्यापक तुलना

लेखक: बॉक्सू ली

Google का जेमिनी 3 गूगल डीपमाइंड का नवीनतम मल्टीमॉडल एआई मॉडल है, और यह तकनीकी क्षमताओं में एक बड़ा कदम है। नीचे हम जेमिनी 3 की आर्किटेक्चर, प्रशिक्षण डेटा, और बेंचमार्क प्रदर्शन की जांच करते हैं, फिर इसे ओपनएआई के GPT‑4 (नए GPT‑4 टर्बो सहित) और एन्थ्रोपिक के क्लॉड 2/2.1 के साथ तर्क, कोडिंग, मल्टीमॉडलिटी, दक्षता, संदर्भ लंबाई, डेवलपर टूल्स, और सुरक्षा संरेखण के क्षेत्रों में गहराई से तुलना करते हैं। हम प्रमुख मेट्रिक्स और विशेषताओं को सारांशित करने वाली एक तुलना तालिका भी शामिल करते हैं।

जेमिनी 3 की तकनीकी क्षमताएं

आर्किटेक्चर: गूगल के जेमिनी मॉडल्स स्पार्स मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स (MoE) ट्रांसफार्मर आर्किटेक्चर का उपयोग करते हैं[1]। इसका मतलब है कि मॉडल विभिन्न विशेषज्ञ सबनेटवर्क्स पर टोकन्स को डायनामिक रूप से रूट करता है, प्रत्येक इनपुट टोकन के लिए केवल एक उपसमूह पैरामीटर्स को सक्रिय करता है। MoE डिज़ाइन विशाल कुल क्षमता की अनुमति देता है बिना प्रति टोकन गणना में अनुपातिक वृद्धि के [2]। वास्तविकता में, जेमिनी बहुत बड़ा हो सकता है (विशेषज्ञों के बीच फैले अरबों पैरामीटर्स) फिर भी चलाने में कुशल रहता है, जिससे इसकी उच्च प्रदर्शन में योगदान होता है। इसके विपरीत, GPT-4 और क्लॉड सघन ट्रांसफार्मर आर्किटेक्चर का उपयोग करते हैं (उनके सटीक आकार और विवरण सार्वजनिक रूप से प्रकट नहीं किए गए हैं), जिसका मतलब है कि हर टोकन के लिए सभी मॉडल पैरामीटर्स का उपयोग किया जाता है। जेमिनी का आर्किटेक्चर मूल रूप से मल्टीमॉडल भी है – इसे शुरू से टेक्स्ट, इमेज, और ऑडियो के साथ (और यहां तक कि वीडियो भी) एक साथ प्री-ट्रेन किया गया था, बजाय इसके कि बाद में अलग से विज़न मॉड्यूल्स जोड़े जाएं[3]। यह एकीकृत डिज़ाइन इसे मल्टीमॉडलिटी के बीच संयुक्त रूप से अधिक प्रभावी ढंग से तर्क करने में मदद करता है, पहले के मल्टीमॉडल दृष्टिकोणों की तुलना में, जिन्होंने अक्सर अलग-अलग नेटवर्क को जोड़ा था[4]।

मल्टीमॉडल क्षमताएं: Gemini 3 एक “मूल रूप से मल्टीमॉडल” मॉडल है। यह पाठ, चित्र, ऑडियो और वीडियो को इनपुट के रूप में स्वीकार कर सकता है, और आउटपुट के रूप में पाठ (और यहां तक कि चित्र) भी उत्पन्न कर सकता है[5][6]। उदाहरण के लिए, आप Gemini को एक छवि के साथ एक प्रश्न, या यहां तक कि एक ऑडियो या वीडियो का टुकड़ा फीड कर सकते हैं, और यह सामग्री की व्याख्या करेगा और विश्लेषण या उत्तर के साथ प्रतिक्रिया करेगा। गूगल की रिपोर्ट है कि Gemini बिना बाहरी OCR पर निर्भर किए छवियों में पाठ के लिए समझ बेंचमार्क पर पिछले अत्याधुनिक मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करता है[7] – इसके एंड-टू-एंड दृश्य समझ का प्रमाण। शुरुआत से ही कई तौर-तरीकों पर प्रशिक्षण और अतिरिक्त मल्टीमॉडल डेटा के साथ फाइन-ट्यूनिंग करके, Gemini पाठ और दृश्य/ऑडियो डेटा का एकीकृत प्रतिनिधित्व विकसित करता है[8]। विशेष रूप से, Gemini टेक्स्ट प्रॉम्प्ट्स से छवियां उत्पन्न कर सकता है (एकीकृत Gemini Image मॉडल के माध्यम से) और यहां तक कि टेक्स्ट निर्देशों के माध्यम से छवि संपादन संचालन भी कर सकता है[6]। यह GPT-4 की दृष्टि क्षमताओं से आगे जाता है – GPT-4 छवियों की व्याख्या कर सकता है (GPT-4V) और उन्हें पाठ में वर्णित कर सकता है, लेकिन यह नई छवियां उत्पन्न नहीं कर सकता (छवि उत्पन्न करने का काम OpenAI के पारिस्थितिकी तंत्र में DALL·E जैसे अलग मॉडलों द्वारा संभाला जाता है)। दूसरी ओर, Anthropic का Claude 2 वर्तमान में एक केवल पाठ मॉडल है – यह डिफ़ॉल्ट रूप से छवियां/ऑडियो स्वीकार या उत्पन्न नहीं करता है। इस प्रकार, Gemini 3 मल्टीमॉडल I/O समर्थन के लिए खड़ा है, जो एक प्रणाली में पाठ, दृश्य और ऑडियो/वीडियो को निर्बाध रूप से संभालता है।

प्रशिक्षण डेटा और पैमाना: जबकि Gemini 3 (Ultra) के लिए सटीक पैरामीटर सार्वजनिक नहीं हैं, इसे एक अत्यंत बड़े और विविध डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया था। Google के छोटे Gemma 3 ओपन मॉडल (27B और नीचे) को 140+ भाषाओं में वेब टेक्स्ट, कोड, गणित, और छवियों को कवर करने वाले 14 ट्रिलियन टोकन तक प्रशिक्षित किया गया था[9][10]। हम यह मान सकते हैं कि प्रमुख Gemini ने समान रूप से विशाल डेटा का उपयोग किया। Gemini 2.5 का नॉलेज कटऑफ (तत्काल पूर्ववर्ती) जनवरी 2025 था[11], जिसका अर्थ है कि इसे हाल ही में जानकारी पर प्रशिक्षित किया गया था, जिससे यह GPT‑4 या Claude से अधिक अद्यतन था। (संदर्भ के लिए, GPT‑4 का नॉलेज कटऑफ इसके प्रारंभिक मार्च 2023 रिलीज के लिए लगभग सितंबर 2021 था, हालांकि बाद में GPT‑4 Turbo को अप्रैल 2023 तक दुनिया की घटनाओं के ज्ञान के साथ अपडेट किया गया था[12]। Claude 2 का प्रशिक्षण डेटा सामान्य रूप से 2023 की शुरुआत तक जाता है।) यह दर्शाता है कि 2025 के अंत तक Gemini 3 का सबसे हाल का ज्ञान आधार है। Google ने सुरक्षा के लिए व्यापक डेटा फ़िल्टरिंग भी लागू की, Gemini के प्रशिक्षण कॉर्पस से समस्याग्रस्त सामग्री (जैसे CSAM या संवेदनशील व्यक्तिगत डेटा) को हटा दिया[13]।

लंबी संदर्भ विंडो: Gemini की एक प्रमुख विशेषता इसकी विशाल संदर्भ लंबाई है। Gemini 3 अत्यधिक लंबे इनपुट्स - 1 मिलियन से अधिक टोकन को अपने संदर्भ विंडो में संभाल सकता है[14]। यह वर्तमान में अन्य मॉडलों की तुलना में एक बड़ा अंतर है। व्यावहारिक रूप से, 1 मिलियन टोकन लगभग 800,000 शब्दों या कई हजार पृष्ठों के पाठ के बराबर है। Google ने दिखाया कि Gemini 2.5 402 पृष्ठों के Apollo मिशन ट्रांस्क्रिप्ट को पढ़ और संक्षेप कर सकता है और 3 घंटे की वीडियो सामग्री पर विचार कर सकता है बिना किसी समस्या के[15]। तुलना में, OpenAI के बेस GPT-4 8K या 32K टोकन संदर्भ विकल्प प्रदान करता है, और नया GPT-4 Turbo संदर्भ में 128K टोकन तक का समर्थन करता है[16] - लगभग 300 पृष्ठों के पाठ के बराबर। Anthropic का Claude 2 मूल रूप से 100K टोकन विंडो के साथ आया था, और अद्यतन Claude 2.1 ने इसे 200K टोकन तक दोगुना कर दिया (लगभग 150,000 शब्द या 500+ पृष्ठ)[17]। तो जबकि Claude 2.1 अब संदर्भ आकार में OpenAI से आगे है (200K बनाम 128K), Gemini 3 अभी भी 1M+ टोकन क्षमता के साथ दोनों से बहुत आगे है। यह विशाल संदर्भ कोडबेस, बड़े दस्तावेज़ या यहां तक कि एक साथ कई दस्तावेज़ों जैसे कार्यों के लिए विशेष रूप से उपयोगी है। हालांकि, इसमें कम्प्यूटेशनल लागत आती है - लाखों टोकन को संसाधित करने में समय लगेगा (Anthropic नोट करता है कि Claude 2.1 के लिए 200K-टोकन क्वेरी में कुछ मिनट लग सकते हैं)[18]। Google का फायदा यह है कि उनके TPUv5 बुनियादी ढांचे पर, Gemini को इन लंबे संदर्भों के लिए वितरित और अनुकूलित किया जा सकता है।

Benchmark Performance: On standard academic benchmarks, Gemini 3 (and its 2.x predecessors) has achieved state-of-the-art results. In fact, Gemini was the first model to exceed human expert performance on the massive multitask MMLU exam[19]. Gemini 1.0 Ultra scored 90.0% on MMLU[20], edging out the human expert benchmark (~89.8%)[21][22] and well above GPT‑4’s score. (GPT‑4’s reported MMLU accuracy is 86.4% in a comparable 5-shot setting[23]. Gemini achieved its 90% by using advanced prompting – e.g. chain-of-thought with majority voting – to “think more carefully” before answering[24].) Gemini also surpassed GPT‑4 on many other tasks in early evaluations. For instance, on the Big-Bench Hard suite of challenging reasoning tasks, Gemini Ultra scored 83.6% vs GPT‑4’s 83.1% (essentially tying for state-of-the-art)[25]. For math word problems in GSM8K, Gemini reached 94.4% accuracy (with chain-of-thought prompting) compared to GPT‑4’s ~92%[26]. In coding, Gemini has shown remarkable skill: it scored 74.4% on the HumanEval Python coding benchmark (pass@1)[27], significantly above GPT‑4’s ~67% on the same test[28]. In fact, Gemini’s coding ability is industry-leading – Google noted it “excels in several coding benchmarks, including HumanEval”, and even introduced an AlphaCode 2 system powered by Gemini that can solve competitive programming problems beyond what the original AlphaCode could[29][30]. In summary, Gemini 3 delivers top-tier performance across knowledge reasoning, math, and coding, often outstripping GPT‑4 and Claude in benchmark scores (detailed comparisons follow in the next section).

उन्नत “दीप थिंकिंग” मोड: जेमिनी 2.x पीढ़ी की एक विशिष्ट क्षमता एक तर्क मोड की शुरुआत है जिसे “दीप थिंक” कहा जाता है। यह मोड मॉडल को अंतिम उत्तर उत्पन्न करने से पहले आंतरिक रूप से चरण-दर-चरण तर्क करने की अनुमति देता है[31][32]। व्यवहार में, यह स्क्रैचपैड रीजनिंग और ट्री-ऑफ-थॉट्स में अनुसंधान से प्रेरित समानांतर विचार श्रृंखलाओं और आत्म-चिंतन जैसी तकनीकों को लागू करता है। Google रिपोर्ट करता है कि जेमिनी 2.5 दीप थिंक ने जटिल समस्याओं को हल करने की मॉडल की क्षमता में सुधार किया है जिसमें रचनात्मकता और चरण-दर-चरण योजना की आवश्यकता होती है, जिससे मॉडल कई संभावित तर्क पथ उत्पन्न और मूल्यांकन कर सकता है[33][34]। उदाहरण के लिए, दीप थिंक सक्षम होने पर, जेमिनी 2.5 प्रो ने कठिन बेंचमार्क पर उच्च स्कोर किया (जैसा कि गूगल के “थिंकिंग वर्सस नॉन-थिंकिंग” मूल्यांकन मोड में देखा गया है)[35]। जबकि यह मोड जेमिनी 2.5 में एक अलग सेटिंग थी, अफवाह है कि जेमिनी 3 इन उन्नत तर्क रणनीतियों को डिफॉल्ट रूप से एकीकृत करता है, जिससे एक अलग टॉगल की आवश्यकता समाप्त हो जाती है[36]। न तो GPT-4 और न ही क्लॉड के पास अंतिम उपयोगकर्ताओं के लिए एक समान विशेषता है (हालांकि उन्हें भी प्रम्प्टिंग के माध्यम से श्रृंखला-के-विचार तर्क में प्रोत्साहित किया जा सकता है)। जेमिनी का “एडैप्टिव थिंकिंग बजट” भी उल्लेखनीय है – डेवलपर्स यह समायोजित कर सकते हैं कि मॉडल कितना तर्क करे (गुणवत्ता के लिए लागत/विलंबता का व्यापार), और जब कोई बजट तय नहीं होता है तो मॉडल स्वचालित रूप से तर्क की गहराई को कैलिब्रेट कर सकता है[37][38]। इस स्तर का नियंत्रण गूगल की पेशकश के लिए अनोखा है और उन डेवलपर्स को आकर्षित करता है जिन्हें गुणवत्ता-गति व्यापार को ठीक करना होता है।

Infrastructure and Efficiency: Google built Gemini to be highly efficient and scalable on their custom TPU hardware. According to Google, Gemini was trained on TPU v4 and v5e pods, and it’s the most scalable and reliable model they’ve trained to date[39][40]. In fact, at Google’s launch, they announced a new Cloud TPU v5p supercomputer specifically to accelerate Gemini and next-gen AI development[40]. One benefit is that Gemini can run faster at inference time compared to earlier models, despite its size – Google noted that on TPUs, Gemini achieved a 40% reduction in latency for English queries in one internal test, compared to the previous model[41]. Additionally, Google has multiple sizes of Gemini to suit different needs: e.g. Gemini Flash and Flash-Lite are smaller, faster variants optimized for lower latency and cost, while Gemini Pro (and Ultra) are larger for maximum quality[42][43]. This is analogous to OpenAI offering GPT-3.5 Turbo vs GPT-4, or Anthropic offering Claude Instant vs Claude-v2. For instance, Gemini 2.5 Flash-Lite is intended for high-volume, cost-sensitive tasks, whereas 2.5 Pro is for the most complex tasks[44][45]. By covering the whole “Pareto frontier” of capability vs cost, Gemini family lets developers choose the model that fits their use case[46]. The flexibility and TPU optimization mean Gemini can be deployed efficiently, and Google likely uses it extensively in its products (Search, Workspace, Android) with optimized serving.

जेमिनी 3 का सारांश: संक्षेप में, जेमिनी 3 एक मल्टीमॉडल AI पावरहाउस है जिसके पास एक नवाचारी MoE संरचना है, व्यापक प्रशिक्षण (नवीनतम ज्ञान, कोड और दृश्य डेटा) और एक अभूतपूर्व संदर्भ विंडो (~1M टोकन) है, और शैक्षणिक बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन है। यह नई स्तर की तर्कशक्ति को प्रस्तुत करता है (अपने “सोच” मोड के माध्यम से) और डेवलपर्स को सटीकता और गति के बीच संतुलन बनाने के लिए नियंत्रण प्रदान करता है। आगे, हम देखेंगे कि ये ताकतें OpenAI के GPT-4 और Anthropic के Claude 2 श्रृंखला की तुलना में कैसे खड़ी होती हैं।

प्रदर्शन बेंचमार्क तुलना

तुलना को आधार प्रदान करने के लिए, हम प्रत्येक मॉडल के लिए प्रमुख कार्यों पर मानक बेंचमार्क परिणामों को देखेंगे: ज्ञान और तर्कशक्ति (MMLU और बिग-बेंच हार्ड), गणित शब्द समस्याएँ (GSM8K), और कोडिंग (ह्यूमनइवैल)। ये बेंचमार्क, जबकि संपूर्ण नहीं हैं, प्रत्येक मॉडल की क्षमताओं की मात्रात्मक समझ प्रदान करते हैं।

• MMLU (मासिव मल्टीटास्क लैंग्वेज अंडरस्टैंडिंग): यह 57 विषयों में ज्ञान और तर्क की परीक्षा है। जेमिनी 3 (अल्ट्रा) ने लगभग 90% सटीकता हासिल की - जो मानव विशेषज्ञ स्तर से उल्लेखनीय रूप से ऊपर है (मनुष्य ~89.8%)[21][22]। GPT‑4 की तुलना में ओपनएआई रिपोर्ट में 86.4% स्कोर किया (5-शॉट सेटिंग में)[23]। क्लाउड 2 थोड़ा नीचे है; एंथ्रोपिक ने क्लाउड 2 पर MMLU के लिए 78.5% रिपोर्ट किया (चेन-ऑफ-थॉट प्रॉम्प्टिंग के साथ 5-शॉट में)[47]। इसलिए व्यापक ज्ञान और तर्क के लिए, जेमिनी और GPT‑4 बहुत मजबूत हैं (जेमिनी थोड़ा उच्च), जबकि क्लाउड 2 उनके पीछे है। यह ध्यान देने योग्य है कि यदि इन सभी मॉडलों को उन्नत प्रॉम्प्टिंग का उपयोग करने की अनुमति दी जाती है, तो वे सुधारते हैं (उदाहरण के लिए, GPT‑4 चेन-ऑफ-थॉट और वोटिंग के साथ ~87–88% तक पहुँच सकता है[48]), लेकिन जेमिनी का आंकड़ा पहले से ही मूल्यांकन के दौरान सावधानीपूर्वक तर्क का लाभ उठाता है[24]।
• BIG-bench हार्ड (BBH): यह विशेष रूप से चुनौतीपूर्ण तर्क कार्यों का संग्रह है। GPT‑4 और जेमिनी यहाँ मूल रूप से बराबरी पर हैं – जेमिनी अल्ट्रा ने BBH पर 83.6% और GPT‑4 ने लगभग 83.1% प्राप्त किया (दोनों कुछ-शॉट सेटिंग में)[25]। ये स्कोर अधिकांश पुराने मॉडलों से बहुत ऊपर हैं। प्रकाशित स्रोतों में हम क्लाउड 2 का आधिकारिक BBH स्कोर नहीं रखते; तीसरे पक्ष के मूल्यांकन बताते हैं कि क्लाउड शायद कुछ कम है (संभावित रूप से BBH पर 70% रेंज में)। सामान्य तौर पर, GPT‑4 और जेमिनी कई जटिल तर्क परीक्षणों में बराबरी पर हैं, प्रत्येक कुछ श्रेणियों में मामूली जीतता है। गूगल ने दावा किया कि जेमिनी ने 32 में से 30 अकादमिक बेंचमार्क पर SOTA को पार किया[49], इसलिए यह संभवतः लगभग सभी पर GPT‑4 के बराबर है।
• गणित – GSM8K: यह ग्रेड-स्कूल गणित समस्याओं का बेंचमार्क है जो बहु-चरणीय तर्क की आवश्यकता होती है (आमतौर पर चेन-ऑफ-थॉट के माध्यम से हल किया जाता है)। जेमिनी ने उत्कृष्ट गणित क्षमता का प्रदर्शन किया – GSM8K पर 94.4% स्कोर किया (32 तर्क पथों के बीच बहुमत वोटिंग के साथ)[26]। GPT‑4 भी गणित में उत्कृष्ट है; ओपनएआई ने रिपोर्ट किया कि GSM8K पर लगभग 92% कुछ-शॉट CoT प्रॉम्प्टिंग के साथ[26]। क्लाउड 2 का शून्य-शॉट CoT के साथ परीक्षण किया गया और 88.0% प्राप्त किया[50], जो GPT‑4 से थोड़ा नीचे है। सभी तीन मॉडल गणित शब्द समस्याओं में पिछले पीढ़ियों से बहुत बेहतर हैं (संदर्भ के लिए, GPT-3.5 ने GSM8K पर ~50-60% प्राप्त किया)। लेकिन जेमिनी वर्तमान में गणित में अग्रणी है, संभवतः इसके “समानांतर सोच” दृष्टिकोण के कारण जो उच्च विश्वसनीयता के साथ समाधान पाता है[33]।
• कोडिंग – ह्यूमनइवाल (पायथन): यह मॉडल की प्रोग्रामिंग प्रॉम्प्ट के लिए सही कोड उत्पन्न करने की क्षमता को मापता है। जेमिनी 3 यहाँ ~74–75% पास@1 के साथ अग्रणी है ह्यूमनइवाल पर[27]। यह इस बेंचमार्क पर उद्योग-श्रेष्ठ परिणाम है। क्लाउड 2 ने कोडिंग में भी बड़ी प्रगति की – यह 71.2% पास@1 स्कोर करता है[50], जो वास्तव में GPT‑4 को मात देता है। GPT‑4 ने मार्च 2023 की तकनीकी रिपोर्ट में ह्यूमनइवाल पर 67% प्राप्त किया (0-शॉट)[28]। इसलिए शुद्ध कोडिंग कार्यों के लिए, रैंकिंग है जेमिनी > क्लाउड 2 > GPT‑4। अनुभवजन्य रूप से, उपयोगकर्ताओं ने पाया कि क्लाउड कोडिंग में काफी अच्छा है (यह स्पष्टीकरणों के साथ बहुत विस्तृत कोड उत्पन्न कर सकता है), लेकिन गूगल के जेमिनी मॉडल को कोड पर भारी प्रशिक्षण और शायद नई तकनीकों से लाभ हुआ है (गूगल ने कोडिंग के लिए एक आंतरिक बेंचमार्क वेबडेव एरिना भी बनाया, जहाँ जेमिनी 2.5 प्रो ने लीडरबोर्ड में टॉप किया[51])। यह भी ध्यान देने योग्य है कि गूगल ने जेमिनी का अल्फाकोड 2 में उपयोग किया, जिसने मूल अल्फाकोड की तुलना में ~2× अधिक प्रतियोगिता समस्याओं का समाधान किया (जो एक पुराने मॉडल पर आधारित था)[52] – यह संकेत देता है कि जेमिनी का कोडिंग/सामान्य तर्क संयोजन एल्गोरिदमिक चुनौतियों के लिए शक्तिशाली है।
• अन्य मूल्यांकन: ज्ञान-गहन QA (ट्रिवियाQA), लंबी-रूप की समझ (QuALITY), और विज्ञान प्रश्नों (ARC-चैलेंज) पर, सभी मॉडल मजबूत प्रदर्शन करते हैं, GPT‑4 और जेमिनी आमतौर पर उच्च 80% से 90% रेंज में होते हैं, और क्लाउड अक्सर 80% में होता है। उदाहरण के लिए, क्लाउड 2 ने ARC-चैलेंज पर 91% स्कोर किया, जो लगभग GPT‑4 के समकक्ष है[53]। सामान्य-संवेदना तर्क (HellaSwag) पर, GPT‑4 वास्तव में एक बढ़त रखता है, स्कोरिंग ~95% जेमिनी 87.8% के मुकाबले[54] – शायद ट्रेनिंग डेटा या सामान्य समझ पर संरेखण में अंतर को दर्शाता है। और बहुभाषी कार्यों में, गूगल रिपोर्ट करता है कि जेमिनी उत्कृष्ट है; एक संस्करण (“ग्लोबल MMLU”) ने जेमिनी 2.5 प्रो ~89%[55] दिखाया, जो मजबूत बहु-भाषा समझ प्रदर्शित करता है। सभी तीन मॉडल विभिन्न NLP बेंचमार्क्स में सक्षम हैं, लेकिन जेमिनी 3 और GPT‑4 आम तौर पर शीर्ष पर रहते हैं, कार्य के अनुसार नेतृत्व का आदान-प्रदान करते हुए, क्लाउड 2/2.1 कुल मिलाकर अकादमिक बेंचमार्क प्रदर्शन में एक पायदान नीचे है।

हम नीचे दी गई तालिका में इनमें से कुछ बेंचमार्क तुलना का सारांश प्रस्तुत करते हैं:

तुलना तालिका: प्रमुख मेट्रिक्स और क्षमताएं

नीचे दी गई तालिका Google के Gemini 3, OpenAI के GPT‑4 (GPT‑4 Turbo), और Anthropic के Claude 2.1 की प्रमुख प्रदर्शन मेट्रिक्स और क्षमताओं को उजागर करती है:

स्रोत: प्रदर्शन मेट्रिक्स आधिकारिक रिपोर्ट्स से लिए गए हैं: Google DeepMind के Gemini तकनीकी ब्लॉग[72][27], OpenAI के GPT-4 दस्तावेज़[28], और Anthropic के Claude मॉडल कार्ड[50]। Google की घोषणाओं[14][6], OpenAI DevDay समाचार[16], और Anthropic अपडेट्स[17] से संदर्भ और फीचर जानकारी।

जेमिनी 3, GPT‑4, और क्लॉड 2.1 की गहन तुलना

अब जब हमने ऊपरी स्तर के आंकड़े देख लिए हैं, चलिए विभिन्न पहलुओं में मॉडलों की विस्तार से तुलना करते हैं:

तर्क और सामान्य बुद्धिमत्ता

तीनों मॉडल – Gemini 3, GPT‑4, और Claude 2 – AI तर्क क्षमता के सबसे उन्नत स्तर पर हैं, लेकिन Gemini और GPT‑4 आमतौर पर सबसे चुनौतीपूर्ण कार्यों पर अधिक मजबूत हैं। GPT‑4 ने रिलीज़ पर एक नया मानक स्थापित किया, जो अक्सर ज्ञान और तर्क परीक्षणों में मानव स्तर के प्रदर्शन से मेल खाता है या उसे पार कर जाता है। Google का Gemini विशेष रूप से इस मानक को पार करने के लिए डिज़ाइन किया गया था, और वास्तव में यह कई शैक्षणिक मानदंडों (जैसे MMLU, गणित, कोडिंग आदि) पर GPT‑4 से थोड़ा बेहतर प्रदर्शन करने में सफल रहा। व्यावहारिक उपयोग में, GPT‑4 और Gemini दोनों उत्कृष्ट तार्किक संगति, बहु-चरणीय तर्क (जैसे जटिल समस्याओं को चरण दर चरण हल करना) और व्यापक ज्ञान प्रदर्शित करते हैं। उपयोगकर्ताओं ने देखा है कि GPT‑4 का तर्कशक्ति का बहुत परिष्कृत, विश्वसनीय शैली है – यह आमतौर पर निर्देशों का सावधानीपूर्वक पालन करता है और अच्छी तरह से संरचित, औचित्यपूर्ण उत्तर उत्पन्न करता है। Gemini 3, विशेष रूप से इसके डीप थिंक क्षमता के साथ, कठिन समस्याओं के लिए और भी अधिक विश्लेषणात्मक हो सकता है, कठिन सवालों पर सटीकता बढ़ाने के लिए आंतरिक "विचारों की श्रृंखला" को प्रभावी ढंग से करता है[33][34]। Google ने जटिल कार्यों को हल करने के लिए Gemini को दिखाया है जैसे सिमुलेशन बनाना, जटिल कोड लिखना और यहां तक कि कई चरणों में तर्क करके रणनीति गेम खेलना[73][74]। Gemini के लिए एक लाभ इसका प्रशिक्षण डेटा की नवीनता है – 2024/2025 तक के ज्ञान के साथ, इसमें नए घटनाओं या शोधों पर अधिक अद्यतन जानकारी हो सकती है, जबकि GPT‑4 (2023 कटऑफ) कभी-कभी बहुत हालिया तथ्यों की कमी करता है।

Claude 2, जबकि यह बहुत सक्षम है, अक्सर इसे जटिल तर्क में GPT‑4 की तुलना में थोड़ा कम “बुद्धिमान” या कठोर बताया जाता है। इसका MMLU स्कोर (78.5%) दर्शाता है कि यह परीक्षा-स्तर की महारत नहीं प्राप्त कर पाता है[47]। इसके बावजूद, Claude प्राकृतिक भाषा समझ और व्याख्या में उत्कृष्ट है – यह मानव-समान, स्पष्ट व्याख्याएं देने में माहिर है। Anthropic ने Claude को संवाद प्रारूप ("सहायक" व्यक्तित्व) के साथ प्रशिक्षित किया है, और यह आमतौर पर अपने विचार प्रक्रिया को अधिक स्पष्टता से व्यक्त करता है, जबकि GPT-4 आमतौर पर अंतिम उत्तर देता है जब तक कि इसे चरणों के लिए प्रेरित न किया जाए। कई सामान्य ज्ञान या रोज़मर्रा के तर्क कार्यों के लिए, Claude GPT‑4 के बराबर है। लेकिन विशेष रूप से कठिन तार्किक पहेलियों या अत्यधिक तकनीकी प्रश्नों पर, GPT‑4 अभी भी सटीकता में आगे है। उपयोगकर्ता यह भी रिपोर्ट करते हैं कि Claude अनिश्चितता होने पर "मुझे यकीन नहीं है" कहने के लिए अधिक तैयार होता है (ईमानदारी के लिए एक जानबूझकर डिज़ाइन)[71], जबकि GPT‑4 जवाब देने का प्रयास कर सकता है। यह Claude को कभी-कभी अधिक सतर्क या सीमित महसूस करा सकता है, लेकिन इसका मतलब यह भी है कि यह तथ्यों को थोड़ा कम भ्रमित कर सकता है।

सारांश: GPT‑4 और Gemini 3 सामान्य तर्क में अत्याधुनिक हैं, जिसमें Gemini नए बेंचमार्क पर समान या थोड़ा बेहतर प्रदर्शन करता है (उन्नत तकनीकों और संभवतः अधिक प्रशिक्षण डेटा के लिए धन्यवाद)। Claude 2 कई कार्यों के लिए बहुत पीछे नहीं है और अक्सर अपने उत्तरों में बहुत विस्तृत तर्क प्रदान करता है, लेकिन यह समान बेंचमार्क ऊँचाइयों तक नहीं पहुँचता है। यदि आपका उपयोग मामला कठिन समस्याओं पर सबसे मजबूत तर्क की माँग करता है (जैसे जटिल परीक्षाएँ, पेचीदा शब्द समस्याएँ), Gemini 3 या GPT‑4 शीर्ष विकल्प होंगे, जबकि Claude एक सक्षम विकल्प है जो अपने उत्तरों में सतर्कता की तरफ झुकता है।

कोडिंग और सॉफ़्टवेयर सहायता

Gemini 3 and OpenAI’s GPT‑4 are both exceptionally strong coders, and notably, Anthropic’s Claude 2 has also proven to be a great coding assistant. In coding evaluations like HumanEval and competitive programming, Gemini currently holds a slight lead (as noted, 74% vs GPT‑4’s 67% pass rate)[27][28]. Google has demonstrated Gemini generating complex interactive code – for example, creating fractal visualizations, browser games, or data visualizations from scratch, given only high-level prompts[73][74]. It can handle very large codebases thanks to its million-token context – a developer could literally paste an entire repository or multiple source files into Gemini and ask it to refactor code or find bugs. This is transformative for development workflows: Gemini can “remember” and utilize an entire project’s code context during its reasoning. GPT‑4’s context maxes out at 128K (which is still enough for maybe ~100 files of code, depending on size)[56], and Claude 2.1 at 200K tokens might manage a bit more. But neither approaches Gemini’s capacity for whole-codebase understanding.

दैनिक कोडिंग सहायता में (जैसे फ़ंक्शन लिखना, कोड समझाना, या सुधार के सुझाव देना), सभी तीन मॉडल अच्छा प्रदर्शन करते हैं। GPT‑4 को सही, सिंटैक्टिक रूप से मान्य कोड उत्पन्न करने में बहुत विश्वसनीय माना जाता है, विशेष रूप से Python, JavaScript जैसी भाषाओं में। यह GitHub Copilot के साथ एकीकृत होने वाला पहला मॉडल था (Copilot X के बैकएंड के रूप में) और डेवलपर्स के बीच यूनिट परीक्षण लिखने, छद्म कोड को कोड में बदलने और डिबगिंग जैसे कार्यों के लिए लोकप्रिय है। GPT‑4 के कोड आउटपुट थोड़ा अधिक संक्षिप्त और सीधे बिंदु पर हो सकते हैं, जबकि Claude अक्सर कोड के साथ बहुत विस्तृत व्याख्याएं देता है, जिसे कुछ डेवलपर्स पसंद करते हैं (यह एक बातूनी वरिष्ठ इंजीनियर के साथ जोड़ी-प्रोग्रामिंग जैसा है)। क्षमता के मामले में, Claude 2 ने कुछ कोडिंग बेंचमार्क पर वास्तव में GPT‑4 को पार कर लिया (71% बनाम 67% HumanEval पर)[50][28], यह दर्शाता है कि Anthropic ने Claude के प्रशिक्षण अपडेट में कोडिंग पर ध्यान केंद्रित किया। उपयोगकर्ताओं ने देखा है कि Claude विशेष रूप से अस्पष्ट अनुरोधों को समझने और कोड में विवरण भरने में अच्छा है (यह कम संभावना है कि यदि प्रॉम्प्ट अपर्याप्त है तो बस इनकार कर देगा; यह इरादे का अनुमान लगाने की कोशिश करता है और कुछ व्यावहारिक उत्पन्न करता है)।

कोडिंग के लिए फाइन-ट्यूनिंग और उपकरण: OpenAI विशेष उपकरण प्रदान करता है जैसे कोड इंटरप्रेटर (अब इसे Advanced Data Analysis कहा जाता है) और कोडिंग के लिए प्लगइन इंटीग्रेशन (जैसे टर्मिनल प्लगइन या डेटाबेस प्लगइन), जो GPT‑4 की कोडिंग उपयोगिता को बढ़ाते हैं। Google ने Gemini के लिए ऐसे विशिष्ट “कोड निष्पादन” उपकरणों की सार्वजनिक रूप से घोषणा नहीं की है, लेकिन Google के क्लाउड में Gemini के इंटीग्रेशन को देखते हुए, इसे Colab नोटबुक्स में उपयोग किया जा सकता है या कोड परीक्षण के लिए एक निष्पादन वातावरण से जोड़ा जा सकता है। हाल ही में, Anthropic ने Claude 2.1 में टूल उपयोग API प्रस्तुत किया है, जो इसे डेवलपर-प्रदान किए गए फंक्शनों को निष्पादित करने की अनुमति देता है – उदाहरण के लिए, कोई Claude को उसके द्वारा उत्पन्न कोड पर एक संकलन या परीक्षण फंक्शन चलाने की अनुमति दे सकता है[61][75]। यह OpenAI की फंक्शन कॉलिंग के समान है, जिससे एक प्रकार का डायनामिक कोडिंग एजेंट सक्षम होता है जो अपने स्वयं के आउटपुट का परीक्षण कर सकता है और त्रुटियों को सुधार सकता है। सभी मॉडल ऐसे फीडबैक लूप्स से लाभ उठा सकते हैं, लेकिन वे वर्तमान में डेवलपर कार्यान्वयन पर निर्भर करते हैं।

सारांश में, तीनों मॉडल उत्कृष्ट कोडिंग सहायक हैं, लेकिन जेमिनी 3 का बड़ा संदर्भ और थोड़ी उच्च कोडिंग बेंचमार्क सुझाव देते हैं कि यह एक बार में बड़े और अधिक जटिल प्रोग्रामिंग कार्य कर सकता है (जैसे हजारों लाइनों के कोड को एक साथ विश्लेषण करना)। डेवलपर समुदाय में उपकरणों और एकीकरण के साथ GPT-4 ने खुद को व्यापक रूप से साबित किया है, और क्लॉड 2 एक मजबूत विकल्प है, खासकर उन लोगों के लिए जो इसकी व्याख्यात्मक शैली को पसंद करते हैं या बड़े कोड फ़ाइलों के लिए 200K संदर्भ की आवश्यकता होती है। शुद्ध कोडिंग सटीकता के लिए, जेमिनी 3 थोड़ा आगे लगता है, जिसमें क्लॉड 2 बहुत पीछे नहीं है, और GPT-4 अभी भी बहुत शक्तिशाली और शायद वास्तविक दुनिया के कोडिंग परिदृश्यों में सबसे अधिक परीक्षण किया गया है।

मल्टीमोडल इनपुट/आउटपुट

यही वह जगह है जहाँ जेमिनी 3 वास्तव में खुद को अलग करता है। जेमिनी को पहले दिन से मल्टीमोडल AI के रूप में बनाया गया था, जबकि GPT-4 ने विज़न क्षमताओं को एक विस्तार के रूप में जोड़ा, और क्लॉड अब तक केवल टेक्स्ट-ओनली रहा है।

• Gemini 3: चित्रों (एकल या कई चित्रों) को एक संकेत के भाग के रूप में स्वीकार करता है और उन्हें गहराई से समझ सकता है - न केवल उनका वर्णन करता है, बल्कि चार्ट का विश्लेषण करता है, ग्राफ पढ़ता है, स्क्रीनशॉट की व्याख्या करता है आदि। यह ऑडियो और वीडियो भी ले सकता है। उदाहरण के लिए, कोई व्यक्ति जेमिनी को एक ऑडियो क्लिप दे सकता है और इसके सामग्री के बारे में प्रश्न पूछ सकता है, या वीडियो का एक खंड (फ्रेम या ट्रांस्क्रिप्ट) प्रदान कर सकता है और एक सारांश या उत्तर प्राप्त कर सकता है। गूगल ने जेमिनी को मूक फिल्में और जटिल दृश्य डेटा विश्लेषण करते हुए दिखाया है[76]। आउटपुट पर, जेमिनी डिफ़ॉल्ट रूप से टेक्स्ट उत्पन्न करता है, लेकिन इसका जेमिनी इमेज मोड में पाठ संकेतों से चित्र उत्पन्न करने की क्षमता भी है (DALL·E या Imagen के समान)[6]। इसका मतलब है कि उपयोगकर्ता जेमिनी से एक कला का टुकड़ा बनाने या एक दिए गए चित्र को संपादित करने के लिए कह सकता है (“इस फोटो को पेंटिंग जैसा बनाओ”) सभी एक ही एआई सिस्टम में। यह मल्टीमॉडल जनरेशन GPT-4/Claude की मौलिक क्षमता से परे एक बड़ा कदम है। इसके अतिरिक्त, जेमिनी कुछ संदर्भों में वीडियो आउटपुट के साथ काम कर सकता है (उदाहरण के लिए, यह एनीमेशन के लिए कोड उत्पन्न कर सकता है या संभवतः वीडियो दृश्यों का वर्णन कर सकता है – हालांकि वास्तविक वीडियो फ्रेम का निर्माण संभवतः एक संबंधित मॉडल जैसे Phenaki या Imagen Video द्वारा संभाला जाता है)। कुल मिलाकर, जेमिनी की मल्टीमॉडल क्षमता अत्याधुनिक है; यह मूल रूप से विभिन्न रूपों को समझता और जोड़ता है। उदाहरण के लिए, यह एक चित्र का विश्लेषण कर सकता है और फिर उस जानकारी का उपयोग पाठ्य तर्क श्रृंखला या कोड जेनरेशन कार्य में कर सकता है, आसानी से।
• GPT‑4: केवल आंशिक रूप से मल्टीमॉडल। GPT‑4 (आधार मॉडल) इनपुट के रूप में चित्र स्वीकार करता है – आप इसे एक चित्र दे सकते हैं और इसके बारे में प्रश्न पूछ सकते हैं। यह GPT-4 की “विजन” विशेषता है (जो 2023 में एक सीमित बीटा के माध्यम से प्रारंभिक रूप से उपलब्ध थी)। यह काफी शक्तिशाली है: GPT-4 चित्रों का वर्णन कर सकता है, वस्तुओं की पहचान कर सकता है, चित्रों में पाठ पढ़ सकता है, और दृश्य सामग्री के बारे में तर्क कर सकता है। उदाहरण के लिए, उपयोगकर्ताओं ने GPT-4 विजन को मीम्स की व्याख्या करते हुए या एक फ्रिज की छवि की सामग्री का विश्लेषण करके व्यंजनों का सुझाव देते हुए दिखाया है। हालांकि, GPT‑4 चित्र या ऑडियो का आउटपुट नहीं कर सकता है – इसके आउटपुट केवल टेक्स्ट होते हैं। यदि आप इसे कोई चित्र बनाने के लिए कहते हैं, तो यह केवल एक पाठ्य विवरण या अधिकतम ASCII कला उत्पन्न कर सकता है। OpenAI एक अलग मॉडल (DALL·E 3) के माध्यम से चित्र निर्माण को संबोधित करता है जिसे बुलाया जा सकता है, लेकिन वह GPT-4 से अलग है। इसलिए GPT‑4 की मल्टीमॉडल क्षमता एकतरफा है (विजन इनपुट से टेक्स्ट आउटपुट)। यह सीधे तौर पर ऑडियो या वीडियो इनपुट को संभालता नहीं है (OpenAI का व्हिस्पर मॉडल स्पीच-टू-टेक्स्ट करता है, लेकिन वह फिर से अलग है और GPT-4 के संवादात्मक इंटरफेस में एकल रूप पाइपलाइन के रूप में एकीकृत नहीं है)। GPT‑4 टर्बो चैटGPT के लिए वॉयस आउटपुट पेश करता है (टेक्स्ट-टू-स्पीच), लेकिन वह मॉडल ऑडियो उत्पन्न नहीं करता है; यह एक अलग TTS सिस्टम है। संक्षेप में, GPT‑4 आंशिक रूप से मल्टीमॉडल (टेक्स्ट+विजन) है, जबकि जेमिनी पूर्ण रूप से मल्टीमॉडल (टेक्स्ट+विजन+ऑडियो+वीडियो) समझ में है, और इसके अलावा जेमिनी कई रूपों में सामग्री उत्पन्न कर सकता है।
• Claude 2.1: वर्तमान में चित्र या ऑडियो इनपुट का समर्थन नहीं करता है। यह पूरी तरह से एक पाठ-आधारित संवादात्मक मॉडल है। आप Claude को कोई चित्र नहीं दे सकते और उससे चित्र की व्याख्या करने के लिए नहीं कह सकते (यह बस कहेगा कि वह चित्र नहीं देख सकता)। Anthropic ने पाठ पर ध्यान केंद्रित किया है और Claude 2.1 के रूप में विजन सुविधाओं की घोषणा नहीं की है। यह संकेत दिए गए हैं कि वे भविष्य में मल्टीमॉडल का अन्वेषण कर सकते हैं, लेकिन वर्तमान में Claude इस मोर्चे पर पीछे है। इसलिए यदि आपका कार्य चित्रों या अन्य गैर-पाठ डेटा में शामिल है, तो Claude एक विकल्प नहीं है सिवाय इसके कि उन इनपुट्स को टेक्स्ट में परिवर्तित किया जाए (उदाहरण के लिए ऑडियो को ट्रांसक्राइब करना और फिर उसे Claude को देना)।

व्यावहारिक दृष्टि से, Gemini 3 की मल्टीमॉडल क्षमताएँ कई संभावनाएँ खोलती हैं: आप इसे एकल AI एजेंट के रूप में उपयोग कर सकते हैं जो टेक्स्ट और छवियों (तालिकाएं, आरेख) वाले PDF का विश्लेषण कर सकता है, या वीडियो की सामग्री के बारे में प्रश्नों का उत्तर दे सकता है, आदि। उदाहरण के लिए, Google ने दिखाया कि एक नए मल्टीमॉडल बेंचमार्क (जिसे MMMU नाम दिया गया) पर, Gemini Ultra ने 59.4% के साथ नई राज्य-की-कलाकृति स्थापित की, जबकि पूर्व मॉडल संघर्ष कर रहे थे[77][78]। एक ही प्रॉम्प्ट में विधाओं को मिलाने की क्षमता का अर्थ यह भी है कि आप चीजें कर सकते हैं जैसे: “यहाँ एक ग्राफ छवि है - यह कौन सा रुझान दिखाता है? अब इस रुझान के बारे में एक रिपोर्ट (टेक्स्ट) तैयार करें।” Gemini ग्राफ को ग्रहण कर सकता है और सीधे उसका विश्लेषण करते हुए टेक्स्टुअल रिपोर्ट तैयार कर सकता है। GPT‑4 भी एक ग्राफ छवि का अच्छी तरह से विश्लेषण कर सकता था, लेकिन Claude बिलकुल नहीं कर सका।

निचोड़: किसी भी उपयोग मामले के लिए जो भाषा के साथ दृष्टि या ऑडियो समझ की आवश्यकता होती है, Gemini 3 सबसे सक्षम और लचीला मॉडल है। GPT-4 की दृष्टि शक्तिशाली है, लेकिन Gemini अधिक प्रकार के डेटा को कवर करता है और दृश्य सामग्री भी उत्पन्न कर सकता है। Claude वर्तमान में केवल पाठ्य कार्यों तक सीमित है। इसलिए, एक बहु-मॉडल तुलना में, Gemini 3 अपने व्यापक बहु-संवेदन क्षमताओं के साथ स्पष्ट विजेता है, GPT-4 दूसरे स्थान पर (केवल दृष्टि के लिए), और Claude पाठ पर ध्यान केंद्रित करता है।

संदर्भ विंडो और दक्षता

हमने संदर्भ की लंबाई पर चर्चा की है, लेकिन दक्षता विचारों पर पुनः विचार और विस्तार करते हैं। संदर्भ विंडो का मतलब है कि मॉडल एक समय में कितनी इनपुट (और उत्पन्न आउटपुट) को ध्यान में रख सकता है। एक बड़ा संदर्भ मॉडल को पहले की बातचीत या बड़े दस्तावेज़ों को याद रखने की अनुमति देता है। जैसा कि उल्लेख किया गया है:

• Gemini 3: ~1 मिलियन टोकन संदर्भ विंडो[14]। यह अन्य की तुलना में बहुत अधिक है। इसका अर्थ है कि Gemini बहुत लंबे पाठ (जैसे पूरे पुस्तकें, लंबी तकनीकी दस्तावेज़, या विशाल प्रॉम्प्ट इतिहास) ले सकता है। उद्यमों के लिए, यह खेल बदल सकता है: कल्पना करें कि एक पूरा कॉर्पोरेट ज्ञान आधार या सैकड़ों पृष्ठों की नियामक पाठ को एक बार में मॉडल में डालें। Gemini तब उस विशाल इनपुट के किसी भी हिस्से से प्रश्नों का उत्तर दे सकता है या सारांश बना सकता है। 1M-टोकन संदर्भ जटिल एजेंटिक व्यवहार की अनुमति देता है - Gemini आंतरिक रूप से बहुत लंबे स्क्रैचपैड पर योजनाएँ या कोड उत्पन्न कर सकता है यदि आवश्यक हो। व्यावहारिक नुकसान मेमोरी और गति है: 1M टोकन इनपुट संसाधित करना भारी है। Google संभवतः कुशल कार्यान्वयन का उपयोग करता है (और MoE मदद करता है क्योंकि सभी विशेषज्ञ सभी टोकन नहीं देखते हैं)। उन्होंने अपनी तकनीकी रिपोर्ट में दो मेट्रिक्स की सूचना दी: 128k टोकन परिदृश्य बनाम 1M टोकन परिदृश्य, यह दर्शाते हुए कि वे जानते हैं कि एक निश्चित लंबाई से परे, मॉडल एक अलग रणनीति का उपयोग करता है (128k का मूल्यांकन 'औसत' तरीके से किया गया, 1M 'पॉइंटवाइज' तरीके से)[79][80]। किसी भी मामले में, अधिकांश उपयोगों के लिए आप उस सीमा तक नहीं पहुंचेंगे, लेकिन यह विशाल हेडरूम प्रदान करता है।
• Claude 2.1: 200k टोकन संदर्भ[17]। यह भी बहुत ऊँचा है, केवल Gemini के बाद दूसरा। Anthropic ने इसे 100k से 200k तक Claude 2.1 के साथ दोगुना कर दिया, उस समय इसे 'उद्योग-अग्रणी' संदर्भ कहते हुए[17]। 200k टोकन लगभग 150k शब्द हैं (लगभग 500 पृष्ठों का पाठ)। Anthropic ने विशेष रूप से लंबे वित्तीय रिपोर्ट, संपूर्ण कोडबेस, या लंबी साहित्य को दर्ज करने और Claude को उनका विश्लेषण करने के उपयोग केस का उल्लेख किया[81]। चेतावनी यह है कि जबकि Claude इतनी मात्रा में इनपुट ले सकता है, यह धीमा हो सकता है (वे उल्लेख करते हैं कि अधिकतम लंबाई प्रॉम्प्ट की प्रक्रिया में कुछ मिनट लग सकते हैं)[18]। यह भी अधिक लागत में आता है (मूल्य टोकन के साथ स्केल होते हैं)। वे इसे अनुकूलित करने पर काम कर रहे हैं। लेकिन उपलब्धता के दृष्टिकोण से, Claude 2.1 का पूरा 200k संदर्भ मोड डेवलपर्स (प्रो टियर) के लिए सुलभ है, जो प्रभावशाली है।
• GPT‑4 / GPT‑4 Turbo: प्रारंभ में, GPT‑4 ने 8k और 32k टोकन मॉडल पेश किए। 2023 के अंत में, OpenAI ने GPT‑4 Turbo के साथ 128k संदर्भ की घोषणा की, जो इसे Claude की सीमा के करीब लाता है[16]। 128k संदर्भ मॉडल वर्तमान में डेवलपर्स के लिए बीटा/पूर्वावलोकन में है, लेकिन जल्द ही उत्पादन में होने की उम्मीद है। 128k टोकन (~96k शब्द) लगभग 32k संदर्भ के 4× है और अधिकांश व्यावहारिक कार्यों के लिए पर्याप्त है (लगभग 300 पृष्ठों का पाठ)। OpenAI ने GPT‑4 के एक पूरे उपन्यास (Jane Austen का Emma) पढ़ने और प्रश्नों का उत्तर देने का एक डेमो भी किया, जो लंबे संदर्भ की समझ का प्रदर्शन करता है। तो GPT‑4 ने संदर्भ लंबाई में महत्वपूर्ण रूप से अंतर को कम किया है। फिर भी, यह Gemini के सैद्धांतिक अधिकतम का 1/8 और Claude के अधिकतम का लगभग आधा है। अत्यधिक बड़े इनपुट के लिए, GPT‑4 को चंकीकरण रणनीतियों की आवश्यकता होगी, जबकि Claude या Gemini इसे एक बार में संभाल सकते हैं। OpenAI ने अभी तक 128k से अधिक योजनाओं का उल्लेख नहीं किया है।

दक्षता और विलंबता: बड़े संदर्भों और मॉडलों के साथ, अनुमान गति एक चिंता का विषय बन जाती है। GPT-4 अपने मूल रूप में GPT-3.5 की तुलना में धीमा माना जाता है, अक्सर उत्तर देने में अधिक समय लेता है (विशेष रूप से जब संदर्भ लंबाई बढ़ जाती है)। OpenAI ने इसे हल करने के लिए GPT-4 Turbo को तेज और सस्ता बनाने के लिए ऑप्टिमाइज़ किया - उन्होंने रिपोर्ट किया कि GPT-4 Turbo के लिए 3× सस्ते इनपुट टोकन और 2× सस्ते आउटपुट टोकन मूल GPT-4 की तुलना में हैं[16][67], जो कुछ गति लाभ या कम से कम लागत प्रभावशीलता का भी संकेत देता है। कई डेवलपर्स ने देखा है कि GPT-4 Turbo उत्तर देने में थोड़ा तेज है। Claude 2 छोटे से मध्यम प्रॉम्प्ट्स के लिए काफी तेज होता है – अक्सर GPT-4 से तेज (क्योंकि Claude आकार में थोड़ा छोटा है और उच्च थ्रूपुट के लिए ऑप्टिमाइज़ किया गया है)। लंबे संदर्भों के लिए, Claude की विलंबता बढ़ती है; पूरी 200k पर, जैसा कि नोट किया गया है, इसमें मिनट लग सकते हैं (जो अपेक्षित है – यह प्रक्रिया करने के लिए एक विशाल मात्रा का पाठ है)। Gemini 3 का प्रदर्शन गति पर अभी तक बाहरी लोगों द्वारा सीधे मापा नहीं गया है, लेकिन Google का दावा कि “TPUs पर पहले के मॉडलों की तुलना में काफी तेज”[82] यह दर्शाता है कि यह कुशल है। इसके अलावा, Google द्वारा Gemini के हल्के “Flash” वेरिएंट्स प्रदान करने का मतलब है कि यदि विलंबता महत्वपूर्ण है, तो एक डेवलपर Gemini Flash या Flash-Lite चुन सकता है जो अधिक तेजी से प्रतिक्रिया करते हैं (कुछ सटीकता की लागत पर)[83][84]। इसके विपरीत, OpenAI और Anthropic के पास भी छोटे मॉडल का विचार है: GPT-3.5 Turbo साधारण कार्यों के लिए एक तेज विकल्प है, और Claude Instant Anthropics का तेज मॉडल है।

एक और पहलू है लागत दक्षता: सभी प्रदाता सबसे बड़े संदर्भ के उपयोग के लिए अधिक शुल्क लेते हैं। OpenAI का 128k GPT-4 प्रति कॉल महंगा होगा, और Anthropic का Claude 100k/200k संदर्भ के साथ भी अधिक लागत में है (उन्होंने 2.1 में कीमत को बड़ा संदर्भ उपयोग के लिए अधिक अनुकूल बनाने के लिए समायोजित किया[17][85]). Google के Gemini के लिए API के माध्यम से मूल्य निर्धारण एक ग्रेडिएंट दिखाता है: जैसे Gemini 2.5 Pro (>200k संदर्भ के साथ) का इनपुट लागत लगभग $1.25 प्रति 1M टोकन था (या "सोच" मोड के लिए $2.50)[35], जबकि छोटा Flash-Lite $0.10 प्रति 1M टोकन था[35] – एक बड़ी रेंज। यह संकेत देता है कि Google केवल भारी उपयोगकर्ताओं से उच्च मूल्य पर विशाल संदर्भ का उपयोग करने की अपेक्षा करता है, जबकि रोज़मर्रा के उपयोग सस्ते मॉडल पर हो सकते हैं।

प्रसंग/दक्षता पर निष्कर्ष: यदि आपको बहुत बड़े दस्तावेज़ों या संदर्भों के साथ काम करना है, तो 1M टोकन विंडो के साथ जेमिनी 3 अतुलनीय है - यह सैद्धांतिक रूप से संपूर्ण पुस्तकों, बहु-दस्तावेज़ संग्रहों, या एक बार में घंटों के भाषण लिपियों को समाहित कर सकता है। क्लॉड 2.1 दूसरे स्थान पर आता है, जिसमें बहुत उदार 200k विंडो है जो व्यवहार में लगभग सभी उपयोग मामलों को कवर करता है (शायद संपूर्ण पुस्तकालयों को छोड़कर)। GPT-4 का 128k अब भी काफी बड़ा है, हालांकि अभी भी पीछे चल रहा है। कुछ हजार टोकनों के सामान्य उपयोग में, सभी मॉडल काफी तेज़ हैं, GPT-4 सबसे धीमा लेकिन सबसे सटीक है, और क्लॉड काफी तेज़ है और जेमिनी संभवतः गूगल के बैकेंड पर अनुकूलित है (हालांकि सटीक गति की तुलना सार्वजनिक डेटा के बिना कठिन है)। गूगल का दृष्टिकोण अधिक लचीलापन प्रदान करता है (विभिन्न मॉडल आकार, समायोज्य तर्क), जबकि OpenAI और Anthropic एक सरल मॉडल लाइनअप पर ध्यान केंद्रित करते हैं और उपयोगकर्ता पर उच्च या निम्न स्तर चुनने का दायित्व रखते हैं (GPT-4 बनाम 3.5, क्लॉड बनाम क्लॉड इंस्टेंट)।

डेवलपर टूल्स और फाइन-ट्यूनिंग

इनमें से प्रत्येक एआई प्रदाता डेवलपर्स के लिए एक अलग इकोसिस्टम प्रदान करता है:

• Google Gemini (वाया Vertex AI और AI Studio): Google ने Gemini को अपने क्लाउड प्लेटफॉर्म (Vertex AI) और API (Google AI Studio) के माध्यम से उपलब्ध कराया है[86]। डेवलपर्स Google Cloud पर अनुप्रयोगों में Gemini का उपयोग कर सकते हैं और इसे उत्पादों में एकीकृत कर सकते हैं (उदाहरण के लिए, Google अपने Duet AI के माध्यम से Gemini को Workspace ऐप्स जैसे Gmail, Docs आदि में एकीकृत कर रहा है)। एक उल्लेखनीय पेशकश है Gemma – Gemini से संबंधित ओपन-सोर्स (या ओपन-वेट) मॉडल्स का एक परिवार[63]। Gemma 3 मॉडल्स (27B, 12B, 4B आदि) छोटे हैं, खुलकर उपलब्ध हैं और डेवलपर्स द्वारा अपने डेटा पर फाइन-ट्यून किए जा सकते हैं[64]। ये मॉडल्स कुछ तकनीक Gemini के साथ साझा करते हैं, जिससे समुदाय को उच्च गुणवत्ता के मॉडल्स तक पहुंच मिलती है बिना Google की API की आवश्यकता के। सबसे बड़े Gemini (Ultra/Pro) को फाइन-ट्यून करने के लिए Google ने ग्राहकों को नहीं खोला है (यह संभवतः आंतरिक रूप से RLHF के साथ फाइन-ट्यून किया जाता है और बंद रखा जाता है)। हालांकि, Google प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग और ग्राउंडिंग के लिए उपकरण प्रदान करता है – उदाहरण के लिए, Vertex AI प्लेटफॉर्म पुनर्प्राप्ति-संवर्धित उत्पादन की अनुमति देता है, ताकि डेवलपर्स Gemini को उनके निजी डेटा का उपयोग वेक्टर सर्च के माध्यम से कर सकें, मॉडल के वेट्स को बदले बिना। Google “जिम्मेदार AI” टूलकिट्स[87] पर भी जोर देता है जिससे डेवलपर्स प्रॉम्प्ट्स का परीक्षण और समायोजन कर सकते हैं ताकि Gemini पर निर्माण करते समय विषाक्तता या पूर्वाग्रह को कम किया जा सके। एक और अनोखी बात है थिंकिंग बजट नियंत्रण जैसा कि उल्लेख किया गया है – एक डेवलपर प्रोग्रामेटिक रूप से तय कर सकता है कि किसी दिए गए क्वेरी को “फास्ट मोड” (शैलो रीजनिंग) के साथ या अधिक सटीकता के लिए “डीप थिंक मोड” में संभालना चाहिए[66]। यह लागत अनुकूलन के लिए एक नया लीवर है।
• OpenAI GPT‑4: OpenAI GPT-4 को अपने API और ChatGPT इंटरफेस में प्रस्तुत करता है। डेवलपर्स के लिए, OpenAI ने एक समृद्ध पारिस्थितिकी तंत्र बनाया है: फंक्शन कॉलिंग (जिससे GPT-4 JSON आउटपुट कर सकता है और बाहरी फंक्शन्स को ट्रिगर कर सकता है)[88], असिस्टेंट्स API (DevDay पर घोषित किया गया) जो एजेंट-जैसे राज्य और उपकरण उपयोग को बनाए रखने में मदद करता है, और प्लगइन फ्रेमवर्क जो GPT-4 को बाहरी उपकरणों (जैसे ब्राउज़िंग, डेटाबेस, कोड निष्पादन) तक पहुँचने की अनुमति देता है। GPT-4 को फाइन-ट्यून करना अभी तक सभी के लिए आमतौर पर उपलब्ध नहीं है – OpenAI ने GPT-4 फाइन-ट्यूनिंग के लिए एक प्रतीक्षा सूची बनाई थी जो प्रायोगिक चरणों में है[89]। उन्होंने GPT-3.5 Turbo पर फाइन-ट्यूनिंग की अनुमति दी है। तो वर्तमान में, अधिकांश डेवलपर्स जीपीटी-4 को जीरो-शॉट या कुछ-शॉट तरीके से उपयोग करते हैं, संभवत: पुनर्प्राप्ति द्वारा पूरक (OpenAI की नई पुनर्प्राप्ति API जीपीटी-4 को वेक्टर डेटाबेस से आसानी से जोड़ने में मदद करती है)। OpenAI का प्लेटफॉर्म उपयोग में आसानी के लिए जाना जाता है – कई पुस्तकालय और एकीकरण मौजूद हैं। वे मॉडल को निर्देशित करने के लिए सिस्टम संदेश भी प्रदान करते हैं (जो एंथ्रोपिक ने बाद में जोड़े, और Google की API में समान निर्माण होने की संभावना है)। संक्षेप में, OpenAI के टूल्स काफी परिपक्व हैं जैसे कि फंक्शन कॉलिंग (जिसके अब जेमिनी और क्लॉड में भी समकक्ष हैं) और बहु-टर्न वार्तालाप प्रबंधन। यदि कोई डेवलपर तेजी से अपने ऐप में एक AI मॉडल प्लग करना चाहता है, तो OpenAI के APIs सरल और अच्छी तरह से प्रलेखित हैं। कमी यह है कि मॉडल एक ब्लैक-बॉक्स है (बंद वेट्स) और प्रॉम्प्ट और कुछ-शॉट्स से परे कस्टमाइजेशन सीमित है जब तक कि आप फाइन-ट्यूनिंग प्रोग्राम में नहीं जाते।
• Anthropic Claude 2/2.1: एंथ्रोपिक Claude को एक API (और चैट इंटरफेस पर claude.ai) के माध्यम से प्रदान करता है। उनके पास OpenAI की तुलना में कम सार्वजनिक रूप से घोषित “विशेषताएं” हैं, लेकिन Claude 2.1 के रूप में उन्होंने सिस्टम प्रॉम्प्ट्स का समर्थन किया (OpenAI के सिस्टम संदेश की तरह, व्यवहार को पहले से सेट करने के लिए)[90] और बीटा में टूल उपयोग API[61]। टूल उपयोग सुविधा अनिवार्य रूप से एंथ्रोपिक का उत्तर है OpenAI के फंक्शन कॉलिंग का – डेवलपर्स टूल्स (जैसे कैलकुलेटर, वेब सर्च, डेटाबेस क्वेरी) परिभाषित कर सकते हैं और Claude बातचीत के दौरान उन्हें लागू करने का निर्णय ले सकता है[62]। यह एक बड़ी सुधार है, Claude को अनुप्रयोगों में अधिक विस्तारशील बनाने में (यह जानकारी प्राप्त कर सकता है या कार्य कर सकता है बजाय इसके कि केवल अपने प्रशिक्षण डेटा पर निर्भर हो)। Claude में सार्वजनिक रूप से फाइन-ट्यूनिंग विकल्प नहीं है। इसका “संवैधानिक AI” संरेखण का अर्थ है कि यह कुछ सिद्धांतों का पालन करने के लिए कुछ हद तक बाधित है, जो उपयोगकर्ताओं द्वारा सीधे समायोजित नहीं किए जा सकते हैं – हालांकि सिस्टम प्रॉम्प्ट्स टोन और शैली का कुछ हद तक अनुकूलन प्रदान करते हैं। एंथ्रोपिक Claude को बड़े पैमाने पर उद्यम उपयोग के लिए बाजार में उतारता है (उनके पास AWS आदि के साथ साझेदारियां हैं), इसके बड़े संदर्भ का व्यापारिक दस्तावेजों के विश्लेषण के लिए और इसके सुरक्षा सुविधाओं के लिए। उनके पास Claude Instant भी है, एक तेज़ और सस्ता संस्करण (कम गुणवत्ता के साथ) जिसे डेवलपर्स हल्के कार्यों के लिए उपयोग कर सकते हैं। डेवलपर अनुभव Claude के साथ लगातार सुधार रहा है: Anthropic ने हाल ही में प्रॉम्प्ट विकास के लिए एक वेब वर्कबेंच शुरू किया है[91] और OpenAI के साथ दस्तावेज़ीकरण समानता पर काम कर रहा है। एक उल्लेखनीय बात: कई उपयोगकर्ता पाते हैं कि Claude लंबे चैट्स में वार्तालापीय संदर्भ बनाए रखने में बहुत अच्छा है। यह कम अप्रासंगिक विभाजन प्रस्तुत कर सकता है और हानिरहित अनुरोधों को अस्वीकार करने की संभावना कम है (इसके भिन्न संरेखण रणनीति के कारण), जिसे कुछ डेवलपर्स उपयोगकर्ता-उन्मुख चैटबॉट्स के लिए पसंद करते हैं।

अन्य उत्पादों के साथ एकीकरण: Google अपने उत्पादों में Gemini को शामिल कर रहा है (Android में ऑन-डिवाइस Nano मॉडलों के लिए APIs हैं [87], Chrome में Gemini-आधारित फीचर्स आ रहे हैं, आदि), जिसका अर्थ है कि यदि आप Google इकोसिस्टम में हैं, तो Gemini कई जगहों पर उपलब्ध होगा। OpenAI का मॉडल साझेदारी के माध्यम से एकीकृत है (जैसे, Bing Chat GPT-4 का उपयोग करता है, कुछ Office 365 फीचर्स OpenAI का उपयोग Azure के माध्यम से करते हैं)। Anthropic का Claude कुछ कम उपभोक्ता उत्पादों में एकीकृत है लेकिन प्लेटफार्मों जैसे Slack (Claude ऐप) में उपलब्ध है, और वे Quora जैसे विक्रेताओं के साथ सहयोग करते हैं (Poe Claude और GPT-4 का उपयोग करता है)।

डेवलपर समुदाय और समर्थन: OpenAI के पास अब तक का सबसे बड़ा समुदाय उपयोग है, ChatGPT की लोकप्रियता को देखते हुए – इसलिए GPT-4 के पास सबसे अधिक तृतीय-पक्ष ट्यूटोरियल, लाइब्रेरी और समुदाय सहायता हो सकती है। Google का AI के लिए डेवलपर संबंध AI.Google.dev पर Gemini के लिए संसाधनों के साथ बढ़ रहा है, और Anthropic आउटरीच में नया है लेकिन सक्रिय रूप से उपलब्धता का विस्तार कर रहा है (हाल ही में उन्होंने मुफ्त उपयोगकर्ताओं के लिए claude.ai को वैश्विक रूप से खोला, जो डेवलपर्स को परिचित होने में मदद करता है)।

सारांश में, डेवलपर्स के पास सभी तीनों के साथ बेहतरीन विकल्प हैं: यदि आप अधिकतम नियंत्रण और संभवतः छोटे मॉडल को स्व-होस्ट करना चाहते हैं, तो Google का Gemma/Gemini दृष्टिकोण आकर्षक है (छोटे ओपन मॉडल + बड़े मॉडल के लिए शक्तिशाली API)। यदि आप सीधे API के साथ कई तैयार सुविधाओं चाहते हैं, तो OpenAI का GPT-4 एक मजबूत विकल्प है। अगर आप लंबे संदर्भ और सुरक्षित मॉडल को प्राथमिकता देते हैं, तो Anthropic का Claude 2.1 आकर्षक है। इन मॉडलों में से कोई भी शीर्ष स्तर पर ओपन-सोर्स नहीं है (सिवाय Google के छोटे Gemmas के), इसलिए सभी मामलों में आप बड़े मॉडल के लिए प्रदाता पर निर्भर रहते हैं। लेकिन प्रतिस्पर्धा के कारण सुविधाओं में संगम हुआ है: अब सभी तीनों में किसी न किसी रूप में टूल उपयोग API है, सभी सिस्टम निर्देशों का समर्थन करते हैं, सभी बड़े संदर्भ (100k+) प्रदान करते हैं, और सभी सुरक्षा और विश्वसनीयता उपकरणों में प्रयास कर रहे हैं।

सुरक्षा और संरेखण

यह सुनिश्चित करना कि मॉडल सहायक रूप से व्यवहार करें और हानिकारक सामग्री न उत्पन्न करें, तीनों संगठनों के लिए एक प्रमुख ध्यान केंद्रित है, जिनमें से प्रत्येक थोड़ा अलग दृष्टिकोण अपना रहा है:

• Google Gemini (डीपमाइंड): Google “एजेंटिक युग में जिम्मेदारी से निर्माण” पर जोर देता है[93]. डीपमाइंड की एआई सुरक्षा पर लंबे समय से ध्यान है, और जेमिनी के साथ उन्होंने अब तक के किसी भी Google AI मॉडल के सबसे व्यापक सुरक्षा मूल्यांकन किए[68]. Google के अनुसार, जेमिनी को पूर्वाग्रह, विषाक्तता और सुरक्षा उपयोग जैसे जोखिम परिदृश्यों के लिए परीक्षण किया गया था[69]. उनके पास आंतरिक रेड टीम्स हैं जो जेमिनी की प्रतिक्रियाओं को सुधारने के लिए जेलब्रेक और दुर्भावनापूर्ण उपयोगों का प्रयास करती हैं. Google मॉडल और API में प्रोएक्टिव गार्डरेल्स भी शामिल करता है – उदाहरण के लिए, जेमिनी मॉडल उन अनुरोधों को अस्वीकार कर सकता है जो सामग्री नीति का उल्लंघन करते हैं (जैसे ChatGPT या Claude करते हैं), विशेष रूप से उपयोगकर्ता-सामना करने वाले उत्पादों में इसके एकीकरण को देखते हुए (वे अवांछनीय सामग्री उत्पन्न नहीं कर सकते). इसके अलावा, क्योंकि जेमिनी टूल्स का उपयोग कर सकता है और कोड बना सकता है, Google के पास इसे स्वायत्त रूप से कुछ खतरनाक करने से रोकने के लिए बाधाएं हैं. मानव प्रतिक्रिया के साथ सुदृढीकरण सीखने (RLHF) का एक पहलू भी है जो OpenAI के समान है: मानवीय मूल्यांकनकर्ताओं ने जेमिनी की उत्तरों को सहायक और हानिरहित बनाने के लिए परिष्कृत किया. डीपमाइंड के एक दिलचस्प शोध में “संविधानात्मक एआई के माध्यम से स्केलेबल एलाइन्मेंट” और अन्य तकनीकों पर था – संभव है कि Google ने उन विचारों को उधार लिया हो या कम से कम उनका अध्ययन किया हो (डीपमाइंड के पिछले काम पर स्पैरो, आदि). हालांकि, Google ने सार्वजनिक रूप से संविधान जैसे दृष्टिकोण का उपयोग करने का वर्णन नहीं किया है; उन्होंने शायद उच्च गुणवत्ता वाले डेटा और मानवीय प्रतिक्रिया के मिश्रण का उपयोग किया. व्यवहार में, प्रारंभिक उपयोगकर्ताओं ने पाया कि जेमिनी विनम्र है और अनुपयुक्त अनुरोधों को आमतौर पर अस्वीकार करता है, Google के एआई सिद्धांतों के अनुसार[68]. कुछ अनकही परीक्षणों के अनुसार GPT‑4 की तुलना में सीमांत सामग्री पर थोड़ा अधिक उदार हो सकता है, लेकिन आमतौर पर यह सुरक्षित सीमाओं के भीतर रहता है. Google ने डेवलपर्स के लिए सुरक्षित एआई फ्रेमवर्क (SAIF) और एक जिम्मेदार एआई टूलकिट[87] भी लॉन्च किया है, जो संभावित मुद्दों जैसे संवेदनशील डेटा या पक्षपाती आउटपुट की पहचान करने और उन्हें कम करने में मदद करता है.
• OpenAI GPT‑4: GPT-4 का संरेखण उसके विकास का एक बड़ा हिस्सा था. OpenAI ने RLHF का व्यापक रूप से उपयोग किया, साथ ही “मॉडल-असिस्टेड ऑप्टिमाइजेशन” के साथ एक अंतिम परिष्कार किया जहां उन्होंने एआई मूल्यांकनकर्ताओं का भी उपयोग किया. उन्होंने एक GPT-4 सिस्टम कार्ड भी प्रकाशित किया जिसमें बताया गया कि उन्होंने दुरुपयोग के लिए कैसे परीक्षण किया (उदाहरण के लिए, यह परीक्षण करना कि क्या GPT-4 खतरनाक निर्देश दे सकता है, आदि). GPT-4 को आम तौर पर बहुत सुरक्षित और नियंत्रणीय माना जाता है – यह हिंसा, घृणा, यौन शोषण, अवैध व्यवहार आदि के लिए अनुरोधों के साथ संलग्न होने से मना करता है, परिचित “मुझे खेद है, मैं इसमें सहायता नहीं कर सकता” संदेशों के साथ. हालांकि, कोई भी मॉडल पूर्ण नहीं है: चालाक प्रॉम्प्ट इंजीनियर और जेलब्रेकर्स कभी-कभी प्रतिबंधों के चारों ओर रास्ते खोज लेते हैं. OpenAI इन अंतरालों को बंद करने के लिए मॉडल को लगातार अपडेट करता रहता है. GPT‑4 का संरेखण कभी-कभी उपयोगकर्ताओं को निराश करता है (उदाहरण के लिए, यह कुछ निर्दोष अनुरोधों को अस्वीकार कर सकता है या अधिक माफी मांग सकता है), लेकिन समय के साथ इसमें सुधार हुआ है. OpenAI के API में सिस्टम संदेश डेवलपर्स को संगठनात्मक नीतियों या वांछित व्यक्तित्व को सम्मिलित करने की अनुमति देता है जिसे GPT-4 पालन करने की कोशिश करेगा, जो स्वर और भूमिका में कुछ लचीलापन प्रदान करता है. उदाहरण के लिए, आप GPT-4 से एक संक्षिप्त सहायक बनने या एक निश्चित शैली अपनाने के लिए कह सकते हैं, जब तक कि यह मुख्य नीतियों के साथ संघर्ष न करे. OpenAI एक विकल्प भी प्रदान करता है जिसे “OpenAI मॉडरेशन API” कहा जाता है जो अवांछनीय सामग्री के लिए उपयोगकर्ता इनपुट/आउटपुट को पूर्व-स्क्रीन करता है. ईमानदारी के संदर्भ में, GPT-4 अपने पूर्ववर्तियों की तुलना में अधिक तथ्यात्मक है लेकिन फिर भी आत्मविश्वास से भ्रमित हो सकता है. OpenAI ने रिपोर्ट किया कि GPT-4 का कुछ परीक्षणों पर लगभग 40% कम भ्रमण दर है GPT-3.5 की तुलना में, लेकिन यह कभी-कभी संदर्भ या कोड का आविष्कार कर सकता है जो सही लगते हैं लेकिन नहीं होते. यह सभी मॉडलों में एक खुली चुनौती है.
• Anthropic Claude 2/2.1: Anthropic का दृष्टिकोण संविधानात्मक एआई (CAI) है – वे एआई को लिखित सिद्धांतों का एक सेट (एक “संविधान”) देते हैं और इसे आत्म-आलोचना करने और उन सिद्धांतों का पालन करने के लिए अपने आउटपुट को संशोधित करने के लिए कहते हैं. विचार यह है कि मॉडल के मूल्यों को संरेखित किया जाए बिना हर उदाहरण पर उतनी मानव प्रतिक्रिया की आवश्यकता के. Claude का संविधान “सबसे सहायक और हानिरहित उत्तर चुनें” जैसी चीजों को शामिल करता है और यह मानव अधिकारों की संयुक्त राष्ट्र घोषणा जैसे स्रोतों से आदर्शों का हवाला देता है. व्यावहारिक दृष्टि से, Claude हानिकारक या पक्षपाती सामग्री का उत्पादन करने के लिए बहुत प्रतिकूल है – यह अनुरोधों को सिद्धांतों का आह्वान करके सुंदरता से अस्वीकार करेगा (“मुझे खेद है, लेकिन मैं उस अनुरोध में सहायता नहीं कर सकता”). उपयोगकर्ता अक्सर ध्यान देते हैं कि Claude के पास एक मैत्रीपूर्ण, थोड़ा विस्तृत अस्वीकार शैली है, और यह अपने तर्क की व्याख्या करने की कोशिश करता है. Claude 2.1 के साथ, Anthropic ने विशेष रूप से भ्रमण को लक्षित किया और प्रगति की: उन्होंने रिपोर्ट की कि Claude 2.0 की तुलना में असत्य वक्तव्यों में 2× कमी[70] और Claude 2.1 अधिक बार अनिश्चितता स्वीकार करता है बजाय इसके कि गलत जानकारी प्रदान करे[71]. उन्होंने चालाक तथ्यात्मक कार्यों पर गलत उत्तरों में 30% कमी और उन मामलों में एक बड़ी गिरावट हासिल की जहां Claude किसी दस्तावेज़ की जानकारी को गलत समझेगा[94][95]. ये बदलाव एक ईमानदार और हानिरहित एआई बनाने के Anthropic के सिद्धांत का हिस्सा हैं. CAI के कारण, Claude कभी-कभी विवादास्पद विषयों पर अधिक तटस्थ या गैर-प्रतिबद्ध रुख अपनाता है, और यह अक्सर चेतावनी जोड़ता है जैसे “मैं सिर्फ एक एआई हूं, लेकिन…” जो कुछ उपयोगकर्ताओं को सावधान लगता है. एक संभावित कमी यह है कि Claude ऐतिहासिक रूप से भूमिका निभाने वाले परिदृश्यों के साथ जेलब्रेक करने में आसान था, हालांकि 2.1 के साथ यह सख्त हो गया है. 2.1 में सिस्टम प्रॉम्प्ट्स का परिचय डेवलपर्स को प्रभावी रूप से Claude के “संविधान” को फ्लाई पर समायोजित करने की अनुमति देता है (उदाहरण के लिए, आप जोर दे सकते हैं कि इसे कंपनी की नीति का पालन करना चाहिए).

जहां तक ​​कौन सा मॉडल सबसे "सुरक्षित" है, इसे संदर्भ के बिना मापना मुश्किल है। सभी तीनों को उनके संबंधित रिलीज़ समय के लिए शीर्ष श्रेणी में माना जाता है। अनुभवजन्य रूप से, क्लॉड को सौम्य सामग्री के लिए बहुत कम इंकार करने वाला माना जाता है - यानी यह आमतौर पर तभी इंकार करता है जब यह वास्तव में आवश्यक हो। जीपीटी-4 कभी-कभी अधिक सतर्क हो सकता है (उदाहरण के लिए, यदि उपयोगकर्ता का संकेत नीतियों के खिलाफ कुछ भी संकेत देता है तो सावधानीपूर्वक पुनःप्रस्तुति की आवश्यकता होती है)। जेमिनी के संरेखण का अभी भी समुदाय द्वारा अवलोकन किया जा रहा है; ऐसा प्रतीत होता है कि यह जीपीटी-4 के समान संतुलन बनाता है (अस्वीकृत सामग्री पर दृढ़, लेकिन तटस्थ प्रश्नों को अस्वीकार करने के लिए अत्यधिक उत्सुक नहीं)। डीपमाइंड के सुदृढीकरण सीखने की सुरक्षा में अनुभव (वे "रेड-टीमिंग" के लिए अनुसंधान का उल्लेख करते हैं, आदि[68]) शायद जेमिनी के लिए एक मजबूत सुरक्षा प्रशिक्षण में योगदान दिया। इसके अलावा, चूंकि जेमिनी चित्रों को आउटपुट कर सकता है, गूगल को यह सुनिश्चित करना होगा कि यह वहां भी नियमों का पालन करता है (उदा. स्पष्ट या कॉपीराइटेड चित्र नहीं बनाना), विचार करने के लिए सुरक्षा की एक और परत जोड़ते हुए।

अंततः, सभी तीन कंपनियां निरंतर सुधार के प्रति प्रतिबद्ध हैं। वे नियमित रूप से अपडेट प्रकाशित करते हैं (OpenAI का GPT-4 ChatGPT अपडेट्स के माध्यम से अधिक सुरक्षित हो गया है, Anthropic का Claude 2.1 में सुधार हुआ है, Google निस्संदेह Gemini को फीडबैक के साथ अपडेट करेगा)। एक डेवलपर या संगठन के लिए, यदि सुरक्षा सर्वोच्च प्राथमिकता है तो Claude आकर्षित कर सकता है, क्योंकि इसका हानिरहितता और ईमानदारी पर दोहरा ध्यान है। GPT‑4 निकट दूसरा है, जिसमें बहुत सारी जांच और कई सुरक्षा सुविधाएँ शामिल हैं (साथ ही OpenAI के अनुपालन मानकों और मॉनिटरिंग का समर्थन)। Gemini भी बहुत सुरक्षित होने की संभावना है (Google के पास अपने सेवाओं के माध्यम से हानिकारक आउटपुट का उत्पादन न करने में बहुत कुछ दांव पर है); यह नई क्षमताएँ लाता है जैसे इमेज जनरेशन जो अलग नियमों द्वारा शासित होते हैं (उदाहरण के लिए, यह हिंसक या वयस्क छवियाँ उत्पन्न नहीं करेगा - संभवतः जैसा कि Imagen को फिल्टर किया गया था)।

संक्षेप में, सभी तीन मॉडल भारी रूप से मेल खाते हैं और सामान्य उपयोग के लिए अपेक्षाकृत सुरक्षित हैं, कुछ दार्शनिक मतभेदों के साथ: OpenAI और Google मुख्य रूप से मानव प्रतिक्रिया के साथ RLHF का उपयोग करते हैं (साथ ही कुछ AI प्रतिक्रिया), जबकि Anthropic एक संविधान के माध्यम से AI आत्म-विनियमन पर अधिक निर्भर करता है। उपयोगकर्ताओं को GPT-4 और Gemini के उत्तर इंकार पर थोड़े संक्षिप्त लग सकते हैं, जबकि Claude अपने सिद्धांतों के कारण एक अधिक विनम्र मिनी-निबंध दे सकता है। तथ्यात्मक सटीकता के मामले में, GPT-4 और Gemini के मानकों में थोड़ी बढ़त है, लेकिन Claude 2.1 के सुधारों ने मतिभ्रम में कमी के अंतर को कम कर दिया है[70][94]। सर्वोत्तम अभ्यास यह है कि जाँच लागू करें और महत्वपूर्ण अनुप्रयोगों के लिए किसी एकल मॉडल आउटपुट पर आँख बंद करके भरोसा न करें।

निष्कर्ष

गूगल का जेमिनी 3, ओपनएआई का जीपीटी-4 (टर्बो), और एंथ्रोपिक का क्लॉड 2.1 2025 में एआई मॉडल के अग्रणी प्रतिनिधि हैं। जेमिनी 3 जीपीटी-4 के लिए एक शक्तिशाली चुनौती के रूप में उभरता है, जिसमें कई क्षेत्रों में अत्याधुनिक प्रदर्शन, अधिक मोडालिटीज़ का समर्थन, और एक अभूतपूर्व संदर्भ लंबाई शामिल है जो पूरी तरह से नए उपयोग के मामलों को सक्षम बनाता है। जीपीटी-4 विश्वसनीयता के लिए एक स्वर्ण मानक के रूप में बना रहता है, जिसमें उत्कृष्ट तर्कशक्ति और एक व्यापक डेवलपर इकोसिस्टम है, जो अब विज़न इनपुट और 128K संदर्भ के साथ मजबूत है। क्लॉड 2.1 क्षमताओं का एक सम्मोहक मिश्रण प्रदान करता है - बहुत मजबूत भाषा और कोडिंग कौशल, सबसे बड़ा सुलभ संदर्भ विंडो (200K), और एक सुरक्षा-प्रथम डिज़ाइन जो उद्यमों को आकर्षित करता है।

इनमें से चुनना एप्लिकेशन पर निर्भर करता है: यदि आपको मल्टीमॉडल समझ या छवि निर्माण की आवश्यकता है जो पाठ के साथ एकीकृत हो, तो Gemini 3 स्पष्ट विजेता है। यदि आपको सबसे बेहतरीन विश्लेषणात्मक पाठ मॉडल की आवश्यकता है जिसमें कई एकीकरण हों और आप दर सीमाओं से परेशान नहीं हैं, तो GPT‑4 एक सिद्ध विकल्प है। यदि आपको लंबे दस्तावेज़ों का विश्लेषण करना है या एक ऐसा मॉडल चाहिए जो अत्यधिक पारदर्शी हो और कम कल्पना करे, तो Claude 2.1 उत्कृष्ट है।

एक बात तो निश्चित है – इन मॉडलों के बीच प्रतिस्पर्धा तेजी से प्रगति ला रही है। सभी तीनों लगातार सुधार कर रहे हैं, और प्रत्येक अपडेट के साथ अंतर कम हो सकते हैं। फिलहाल, हमने उनके वास्तुकला, तर्कशक्ति, कोडिंग क्षमता, मल्टीमॉडल विशेषताएं, गति, संदर्भ प्रबंधन, डेवलपर टूल्स, और समन्वय में भिन्नताओं को विस्तृत किया है। विश्वसनीय बेंचमार्क और स्रोतों का लाभ उठाकर, हम आशा करते हैं कि यह व्यापक तुलना डेवलपर्स और टेक उत्साही लोगों को यह समझने में मदद करेगी कि ये अत्याधुनिक AI मॉडल एक-दूसरे की तुलना में कहाँ खड़े हैं[72][27][96].

अनुशंसित SEO-अनुकूलित ब्लॉग शीर्षक

अंत में, यदि आप इस विषय पर ब्लॉग पोस्ट लिखने पर विचार कर रहे हैं, तो यहाँ कुछ SEO-अनुकूल शीर्षक विचार हैं जो प्रासंगिक कीवर्ड को लक्षित करते हैं और डेवलपर्स और सामान्य तकनीकी पाठकों दोनों से रुचि आकर्षित करते हैं:

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स्रोत: इस तुलना में दी गई जानकारी आधिकारिक स्रोतों द्वारा समर्थित है: गूगल की घोषणाएँ और Gemini के लिए तकनीकी रिपोर्ट[72][1], OpenAI के GPT-4 दस्तावेज[16], Anthropic के Claude मॉडल कार्ड और अपडेट नोट्स[50][17], और अन्य उद्धृत शोध और बेंचमार्क परिणाम इस लेख में शामिल हैं। सभी बेंचमार्क और दावे सत्यापन के लिए विश्वसनीय स्रोतों से उद्धृत किए गए हैं।

[1] [2] [11] [14] [15] [46] storage.googleapis.com

https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemini/gemini_v2_5_report.pdf

[3] [4] [5] [7] [8] [20] [24] [29] [30] [39] [40] [41] [49] [52] [68] [69] [72] [77] [78] [82] जेमिनी का परिचय: Google का अब तक का सबसे सक्षम AI मॉडल

https://blog.google/technology/ai/google-gemini-ai/

[6] [31] [32] [33] [34] [35] [37] [38] [42] [43] [44] [45] [51] [55] [66] [73] [74] [79] [80] [83] [84] [86] [93] Gemini - गूगल डीपमाइंड

https://deepmind.google/models/gemini/

[9] [10] [13] [63] [64] [87] [92] Gemma 3 मॉडल कार्ड  |  Google AI for Developers

https://ai.google.dev/gemma/docs/core/model_card_3

[12] [16] [56] [60] [67] [88] डेवलपर दिवस पर नए मॉडल और डेवलपर उत्पादों की घोषणा | ओपनएआई

https://openai.com/index/new-models-and-developer-products-announced-at-devday/

[17] [18] [59] [61] [62] [65] [70] [71] [75] [81] [85] [91] [94] [95] क्लॉड 2.1 का परिचय \ एंथ्रोपिक

https://www.anthropic.com/news/claude-2-1

[19] [21] [22] [23] [25] [26] [27] [28] [48] [54] [57] [58] [76] Gemini - गूगल डीपमाइंड

https://nabinkhair42.github.io/gemini-ui-clone/

[36] गूगल जेमिनी 3 प्रो अफवाहें: रिलीज़ डेट, फीचर्स, और क्या उम्मीद करें ...

https://www.ainewshub.org/post/google-gemini-3-pro-rumors-release-date-features-and-what-to-expect-in-late-2025

[47] [50] [53] [96] anthropic.com

https://www.anthropic.com/claude-2-model-card

[89] GPT-4 फाइनट्यूनिंग का एक्सेस - API - OpenAI डेवलपर समुदाय

https://community.openai.com/t/access-to-gpt-4-finetuning/555372

[90] क्लॉड 2.1 फाउंडेशन मॉडल एंथ्रोपिक से अब सामान्य रूप से उपलब्ध है ...

https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2023/11/claude-2-1-foundation-model-anthropic-amazon-bedrock/