Gemini 3 နဲ့ ChatGPT-4 နဲ့ Claude 2: အပြည့်အစုံနှိုင်းယှဉ်ခြင်း

ရေးသားသူ: Boxu Li

Google ရဲ့ Gemini 3 ဟာ Google DeepMind မှ ထုတ်လုပ်ထားတဲ့ နောက်ဆုံးပေါ် မော်ဒယ်ဖြစ်ပြီး နည်းပညာဆိုင်ရာ အရည်အချင်းများတွင် ကြီးမားသော တိုးတက်မှုကို ဖော်ပြနေပါတယ်။ အောက်တွင် Gemini 3 ၏ ဖွဲ့စည်းမှု, လေ့ကျင့်မှုဒေတာနှင့် စမ်းသပ်မှုဆိုင်ရာ တိုးတက်မှုများကို စူးစမ်းထားပြီး OpenAI ၏ GPT-4 (နောက်ဆုံးထွက်ပေါ်လာသော GPT-4 Turbo အပါအဝင်) နှင့် Anthropic ၏ Claude 2/2.1 တို့ကို ယေဘုယျအတွေးအခေါ်, ကုဒ်ရေးခြင်း, မော်ဒယ်မျိုးစုံ, ထိရောက်မှု, အကြောင်းအရာရှည်, ဖွံ့ဖြိုးရေးကိရိယာများနှင့် လုံခြုံရေးညီလာခံအတွက် နှိုင်းယှဉ်ထားပါတယ်။ ထို့အပြင် အဓိက ဂဏန်းများနှင့် အင်္ဂါရပ်များကို အကျဉ်းချုပ်ထားသော ဇယားလည်း ပါဝင်ပါတယ်။

Gemini 3 နည်းပညာအရည်အချင်းများ

Architecture: Google ရဲ့ Gemini မော်ဒယ်တွေဟာ sparse Mixture-of-Experts (MoE) Transformer အထည်အလင်းကို အသုံးပြုတယ်။ ဒီအထည်အလင်းကို အသုံးပြုလို့ မော်ဒယ်ဟာ token တွေကို အထူး subnetwork တွေကို dynamic လမ်းညွှန်ပြီး input token တစ်ခုချင်းစီအတွက် parameters အနည်းငယ်ကိုသာ ဖွင့်နိုင်တယ်။ MoE ပုံစံက massive total capacity ကို ရရှိနိုင်ပြီး၊ တစ်ခုချင်းစီ token အတွက် လုပ်ဆောင်မှု တိုးတက်မှု မလိုအပ်ဘူး။ အဖြစ်မှန်မှာ Gemini ဟာ အလွန် ကြီးမားနိုင်ပြီး (အထူး subnetwork တွေအတွင်း billion ကျော်တဲ့ parameters တွေ ဖြန့်ဝေထားပေမယ့်) အထူးထက်မြက်မှုရှိတယ်။ ထိုအပြင် GPT-4 နဲ့ Claude ဟာ dense Transformer အထည်အလင်းတွေကို အသုံးပြုပြီး (သူတို့ရဲ့ အတိုင်းအတာနဲ့ အသေးစိတ်ကို အများပြည်သူနဲ့ မမျှဝေဘူး)၊ token တစ်ခုချင်းစီအတွက် မော်ဒယ် parameters အားလုံးကို အသုံးပြုတယ်။ Gemini ရဲ့ အထည်အလင်းက natively multimodal ပါ – စာသား၊ ပုံရိပ်၊ အသံနဲ့ (နှင့် ဗီဒီယိုပါ) အစဉ်အတိုင်း အခြေခံပြီး pre-trained ဖြစ်တယ်၊ vision modules ကို ချိတ်ဆက်ထားခြင်းမဟုတ်ဘူး။ ဒီပေါင်းစပ်ထားတဲ့ ဒီဇိုင်းက modalities အနှံ့တွင် ပိုထိရောက်စွာ reason လုပ်နိုင်စေပြီး ယခင် multimodal နည်းလမ်းတွေက မကြာခဏ အထူးကွန်ယက်တွေကို ပေါင်းစပ်ထားတာထက် သာလွန်တယ်။

Multimodal Abilities: Gemini 3 သည် “natively multimodal” မော်ဒယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် စာသား၊ ပုံများ၊ အသံနှင့် ဗီဒီယို များကို input အဖြစ်လက်ခံပြီး output အဖြစ်စာသား (နှင့် ပုံများပါ) ထုတ်ပေးနိုင်သည်[5][6]။ ဥပမာ၊ Gemini ကို ပုံနှင့်အတူမေးခွန်းခွန်းကြောင်းများ၊ သို့မဟုတ် အသံသို့မဟုတ် ဗီဒီယို၏ အပိုင်းအစများကို ထည့်သွင်းနိုင်ပြီး၊ ၎င်းသည် အကြောင်းအရာကို ဖျော်ဖြေရန်နှင့် အဖြေများကို ပြန်လည် ပေးနိုင်သည်။ Google ၏ အစီရင်ခံချက်အရ Gemini သည် ပုံအသိမှတ်ပြုစွမ်းရည်စမ်းသပ်မှုတွင် ယခင်အခြေအနေထိပ်ဆုံးမော်ဒယ်များထက် ပို၍ ထူးခြားပြီး ပုံတွင်ရှိသော စာသားများအတွက် အပြင်ဘက် OCR ကို မူမမှီဝဲ၍ လက်ခံနိုင်သည်ဟု သက်သေပြသည်[7] – ၎င်း၏ end-to-end အမြင်သဘောပေါက်မှုကို အတည်ပြုသည်။ စတင်ချိန်ကတည်းက အမျိုးမျိုးသော modalities များဖြင့် လေ့ကျင့်ခြင်းနှင့် ထပ်ဆောင်း multimodal ဒေတာဖြင့် ပြန်လည်တိုးချဲ့ခြင်းဖြင့် Gemini သည် စာသားနှင့် အမြင်/အသံဒေတာများ၏ တစ်ခုတည်းသော ကိုယ်စားပြုမှုကို ဖွံ့ဖြိုးစေသည်[8]။ အထူးသဖြင့် Gemini သည် စာသားဖော်ပြချက်များမှ ပုံများကို ထုတ်နိုင်သည် (ပေါင်းစပ်ထားသော Gemini Image မော်ဒယ်မှတဆင့်) နှင့် ပုံတည်းဖြတ်မှုများကို စာသားညွှန်ကြားချက်များမှတဆင့်လုပ်ဆောင်နိုင်သည်[6]။ ၎င်းသည် GPT-4 ၏ အမြင်စွမ်းရည်များထက် ကျော်လွန်သည် – GPT-4 သည် ပုံများကို ဖျော်ဖြေရန် (GPT-4V) နှင့် အကြောင်းအရာကို စာဖြင့် ဖျော်ဖြေရန်သာလုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး၊ ပုံအသစ်များကို ထုတ်လုပ်ရန် မလုပ်နိုင်ပါ (ပုံထုတ်လုပ်မှုသည် OpenAI ၏ ecosystem တွင် DALL·E ကဲ့သို့သော ခွဲထွက်မော်ဒယ်များမှ လုပ်ဆောင်သည်)။ တစ်ဖက်တွင် Anthropic ၏ Claude 2 သည် လက်ရှိတွင် စာသားအထူးပြုမော်ဒယ်ဖြစ်ပြီး ပုံ/အသံများကို အလယ်အလတ်ဖြစ်စွာ လက်ခံသို့မဟုတ် ထုတ်မပေးပါ။ ထို့ကြောင့် Gemini 3 သည် အမျိုးမျိုးသော I/O ပံ့ပိုးမှုအတွက် ထူးခြားသည်၊ စာသား၊ အမြင်နှင့် အသံ/ဗီဒီယိုကို တစ်စနစ်ထဲတွင် ပြတ်သားစွာ လက်ခံနိုင်သည်။

လေ့ကျင့်ရေးဒေတာနှင့်အတိုင်းအတာ: Gemini 3 (Ultra) အတွက် တိကျသော ပါရာမီတာများကို မည်သူမျှ မဖော်ပြထားသော်လည်း၊ ၎င်းကို အလွန်ကြီးမားပြီး မျိုးစုံသော ဒေတာစုပုံစံဖြင့် လေ့ကျင့်ခဲ့သည်။ Google ၏ အသေးစား Gemma 3 ဖွင့်လှစ်မော်ဒယ်များ (27B နှင့် အောက်) ကို 140+ ဘာသာစကားတို့ဖြင့် web text, code, math, and images အပါအဝင် 14 trillion သို့မဟုတ် ထိုထက်ပိုသော တိုကင်များဖြင့် လေ့ကျင့်ခဲ့သည်[9][10]။ ကျွန်ုပ်တို့သည် flagship Gemini သည် အလားတူ ကြီးမားသော ဒေတာကို အသုံးပြုခဲ့ကြောင်း ခန့်မှန်းနိုင်သည်။ Gemini 2.5 (နောက်ဆုံးမော်ဒယ်) ၏ အချက်အလက်ဖြတ်တောက်မှု သည် ဇန်နဝါရီ 2025 ဖြစ်သည်[11]၊ ၎င်းသည် အချိန်မီသော အချက်အလက်များဖြင့် လေ့ကျင့်ခဲ့သည်ကို ဆိုလိုသည်၊ GPT-4 သို့မဟုတ် Claude ထက် ပိုမိုသစ်စေသည်။ (ကိုးကားမှုအတွက်၊ GPT-4 ၏ အချက်အလက်ဖြတ်တောက်မှုသည် စတင်ထုတ်ဝေချိန်ဖြစ်သော မတ် 2023 အတွက် စက်တင်ဘာ 2021 ဝန်းကျင်တွင်ဖြစ်သော်လည်း GPT-4 Turbo ကို နောက်ပိုင်းတွင် 2023 ဧပြီအထိ ကမ္ဘာ့ဖြစ်ရပ်များ၏ အချက်အလက်ဖြင့် အပ်ဒိတ်ပြုလုပ်ခဲ့သည်[12]။ Claude 2 ၏ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာသည် 2023 အစောပိုင်းအထိ အထူးသဖြင့် ရှိသည်။) ဤအရာသည် Gemini 3 သည် 2025 ၊ နောက်ဆုံးပိုင်းတွင် သုံးခုတွင် အဆင့်အမြင့်ဆုံးဖြစ်ကြောင်း ကိန်းရသည်။ Google သည် Gemini ၏ လေ့ကျင့်ရေးသရုပ်မှန်မှ ပြဿနာအကြောင်းအရာများ (ဥပမာ - CSAM သို့မဟုတ် အထူးကိုယ်ရေးအချက်အလက်များ) ကို ဖယ်ရှားခြင်းဖြင့် လုံခြုံရေးအတွက် ကန့်သတ်ထားသော ဒေတာစစ်ထုတ်မှုများကို လည်း အသုံးပြုခဲ့သည်[13]။

ရှည်လျားသော အကြောင်းအရာ ပြတင်းပေါက်: Gemini ၏ ထူးခြားသော အင်္ဂါရပ်တစ်ခုမှာ ၎င်း၏ အကြောင်းအရာ အလွန်ရှည်လျားသော အရှည် ဖြစ်ပါတယ်။ Gemini 3 သည် ၎င်း၏ အကြောင်းအရာ ပြတင်းပေါက်တွင် အလွန်ရှည်လျားသော အထည့်ချက်များ - ၁ သန်းကျော်သော token များ ကို ကိုင်တွယ်နိုင်သည်[14]။ ဒါဟာ နောက်ထပ် မော်ဒယ်များက ပေးနေတဲ့ အရာထက် အဆပေါင်းများစွာ ကြီးမားပါတယ်။ အပြည့်အဝအနေနဲ့ ၁ သန်း token ဆိုတာက စကားလုံး ၈ သိန်းဝန်းကျင် ရှိပြီး စာမျက်နှာ အနှစ်ချုပ်လေး ထောင်ကျော် ရှိပါတယ်။ Google က Gemini 2.5 က Apollo mission အကြောင်းအရာစာမျက်နှာ ၄၀၂ ခုကို ဖတ်ပြီး အနှစ်ချုပ်နိုင်ပြီး 3 နာရီကြာသော ဗီဒီယို အကြောင်းအရာကို ပင် ဟန်ချက်ကို ရှာဖွေနိုင်တယ်ဆိုတာ ပြသခဲ့ပါတယ်[15]။ ဘာနဲ့မဆို နိပ်ပါက OpenAI ရဲ့ base GPT-4 က 8K သို့မဟုတ် 32K token အကြောင်းအရာ ရွေးချယ်စရာတွေကို ပေးသော်လည်း, အသစ်ထွက်တဲ့ GPT-4 Turbo က 128K token အထိ အကြောင်းအရာကို ပံ့ပိုးပေးပါတယ်[16] - စာမျက်နှာ ၃၀၀ ဝန်းကျင်ရှိတယ်။ Anthropic ရဲ့ Claude 2 အစောပိုင်းက 100K token ပြတင်းပေါက်နဲ့ လာပါက, အသစ်ပြောင်းလဲထားတဲ့ Claude 2.1 က 200K token (စကားလုံး ၁၅၀,၀၀၀ နီးပါး သို့မဟုတ် ၅၀၀+ စာမျက်နှာ) ထိနှစ်ဆဖြစ်လာပါတယ်[17]။ ဒါဆိုရင် Claude 2.1 က context size မှာ OpenAI ထက် (200K vs 128K) ဦးဆောင်နေသော်လည်း, Gemini 3 သည် 1M+ token အစွမ်းရည်ဖြင့် နှစ်ခုလုံးထက် အလွန်ကျော်လွန်နေသည်။ ဒါဟာ codebase အပြည့်အစုံ, စာရွက်စာတမ်းကြီးများ သို့မဟုတ် အချို့သော စာရွက်စာတမ်းများကို တပြိုင်နက်တည်း ဖတ်ယူခြင်းလိုမျိုး အလုပ်များအတွက် အထူးအသုံးဝင်သည်။ သို့သော်, အထောင်ပေါင်းများစွာသော token များကို အလုပ်လုပ်ရန် အချိန်ယူရမှာ ဖြစ်ပါတယ် - Anthropic က 200K-token မေးခွန်းတစ်ခုကို Claude 2.1 အတွက် မိနစ်အနည်းငယ်ကြာနိုင်တယ် ဆိုပါတယ်[18]။ Google ၏ အားသာချက်မှာ ၎င်းတို့၏ TPUv5 အဆောက်အအုံတွင် Gemini ကို ဗဟိုပြုပြီး အကြောင်းအရာရှည်များအတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် စီမံနိုင်ခြင်း ဖြစ်ပါတယ်။

စမ်းသပ်မှုထူးချွန်မှု: ပုံမှန်ပညာရေးစမ်းသပ်မှုများတွင် Gemini 3 (နှင့် ၎င်း၏ 2.x များ) သည် state-of-the-art ရလာဒ်များကို ရရှိခဲ့သည်။ အမှန်တကယ်မှာ Gemini သည် ပြီးပြည့်စုံသော multitask MMLU စာမေးပြိုင်ပွဲတွင် လူနည်းအတတ်ပညာရှင်များ၏ ထက်သာမှုကို ကျော်လွန်သည့် ပထမဆုံး မော်ဒယ်ဖြစ်ခဲ့သည်။ Gemini 1.0 Ultra သည် MMLU တွင် 90.0% ရမှတ်ရရှိခဲ့ပြီး လူနည်းအတတ်ပညာရှင်များ၏ ရမှတ် (~89.8%) ထက်သာလွန်ခဲ့သည်။ GPT-4 ၏ ရမှတ်ထက်လည်း အများကြီးသာလွန်ခဲ့သည်။ (GPT-4 ၏ MMLU တိကျမှုသည် 5-shot setting တွင် 86.4% ဟုဖော်ပြထားသည်။) Gemini သည် advanced prompting - ဥပမာ chain-of-thought နှင့် majority voting - ကို အသုံးပြု၍ “အဖြေမပေးမီ ပို၍ သေချာစဉ်းစားနိုင်ရန်” ကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ၎င်း၏ 90% ရရှိခဲ့သည်။ Gemini သည် စောစောပိုင်းအကဲဖြတ်မှုများတွင် GPT-4 ထက် အခြားအလုပ်များတွင်လည်း ထက်သာလွန်ခဲ့သည်။ ဥပမာအားဖြင့် Big-Bench Hard စာရင်းဝင် reasoning အလုပ်များတွင် Gemini Ultra သည် 83.6% ရမှတ်ရရှိခဲ့ပြီး GPT-4 ၏ 83.1% နှင့် (state-of-the-art အဖြစ်တူ) အချိန်မီ ညီမျှခဲ့သည်။ GSM8K တွင် စကားလုံးပြဿနာများတွင် Gemini သည် (chain-of-thought prompting ဖြင့်) 94.4% တိကျမှုရရှိခဲ့ပြီး GPT-4 ၏ ~92% နှင့် နှိုင်းယှဉ်ခဲ့သည်။ coding တွင် Gemini သည် အထူးပြောင်မြောက်မှုကို ပြသခဲ့သည် - HumanEval Python coding စမ်းသပ်မှုတွင် pass@1 အဖြစ် 74.4% ရမှတ်ရရှိခဲ့ပြီး အတူတူစမ်းသပ်မှုတွင် GPT-4 ၏ ~67% ထက် အများကြီးသာလွန်ခဲ့သည်။ အမှန်တကယ်မှာ Gemini ၏ coding အရည်အချင်းသည် လုပ်ငန်းခွင်တွင် ဦးဆောင်နေသည် - Google သည် ၎င်း “HumanEval အပါအဝင် စမ်းသပ်မှုများတွင် ထူးချွန်မှုရှိသည်” ဟု ဖော်ပြခဲ့ပြီး Gemini သည် AlphaCode ၏ အစောပိုင်းထက် ပို၍ ကောင်းမွန်သည့် ပြိုင်ပွဲ coding ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းနိုင်သည့် AlphaCode 2 စနစ်ကို မိတ်ဆက်ခဲ့သည်။ စုစုပေါင်း而言 Gemini 3 သည် အသိပညာ reasoning, သင်္ချာ, coding တွင် ထိပ်တန်းထိပ်တန်းကောင်းမွန်မှုကို ပေးစွမ်းပြီး GPT-4 နှင့် Claude ထက် စမ်းသပ်မှုရမှတ်များတွင် မကြာခဏသာလွန်နေသည် (အသေးစိတ်နှိုင်းယှဉ်ချက်များကို နောက်ပိုင်းအပိုင်းတွင် ဖော်ပြပါမည်)။

အဆင့်မြင့် 'နက်ရှိုင်းစဉ်းစားမှု' ရောစပ်မှုအနေအထား: Gemini 2.x မျိုးဆက်တွင် ထူးခြားသည့်စွမ်းရည်တစ်ခုမှာ 'နက်ရှိုင်းစဉ်းစားမှု' ဟုခေါ်သော အတွေးအခေါ်ရောစပ်မှုအနေအထားကို မိတ်ဆက်ခြင်းဖြစ်သည်။ ဤအနေအထားသည် နမူနာအဖြေကို ထုတ်ပြန်မီ အတွေးအခေါ်ဆင့်ကဲဖြတ်သန်းမှုများကို မော်ဒယ်အတွင်းပိုင်းတွင် ရှင်းလင်းစွာ စဉ်းစားနိုင်စေသည်[31][32]။ လက်တွေ့တွင်၊ ဤအနေအထားသည် အတွေးအခေါ်များ၏ ဆက်စပ်မှုနှင့် မိမိကိုယ်ကို ပြန်လည်စဉ်းစားခြင်းကဲ့သို့သော နည်းပညာများကို အကောင်အထည်ဖော်ပြီး Scratchpad Reasoning နှင့် Tree-of-Thoughts ဆိုင်ရာ သုတေသနမှ ရင်ဆိုင်မှု ရရှိခဲ့သည်။ Google မှ သတင်းပေးသည်မှာ Gemini 2.5 နက်ရှိုင်းစဉ်းစားမှုသည် ဖန်တီးမှုနှင့် အဆင့်ဆင့်စီမံချက်လိုအပ်သော အခက်အခဲရှင်းလင်းမှုကို ဖြေရှင်းနိုင်စွမ်းကို အထူးကောင်းမွန်စေခဲ့သည် ဟု ဆိုသည်။ မော်ဒယ်သည် အတွေးအခေါ်ဖြေရှင်းမှုလမ်းကြောင်းမျိုးစုံကို ထုတ်လုပ်ပြီး အကဲဖြတ်ခြင်းအားဖြင့်[33][34]။ ဥပမာအားဖြင့်၊ နက်ရှိုင်းစဉ်းစားမှုကို ဖွင့်ထားခြင်းဖြင့် Gemini 2.5 Pro သည် ခက်ခဲသော အဆင့်သတ်မှတ်ချက်များတွင် မြင့်မားသော အမှတ်ရခဲ့သည် (Google ၏ 'စဉ်းစားမှုနှင့် မစဉ်းစားမှု' အကဲဖြတ်မှုအနေအထားများတွင် မြင်ရသည်)[35]။ ဤအနေအထားသည် Gemini 2.5 တွင် သီးခြားပြင်ဆင်ချက်အနေအထားတစ်ခုဖြစ်သော်လည်း Gemini 3 တွင် ဤအဆင့်မြင့်အတွေးအခေါ်ရောစပ်မှုများကို ပုံမှန်အနေဖြင့် ထည့်သွင်းထားသည်ဟု သတင်းများပျံ့နှံ့နေသည်။ ထို့ကြောင့် သီးခြားပြောင်းရွှေ့မှုလိုအပ်မှုကို ဖျက်သိမ်းခဲ့သည်[36]။ GPT-4 နှင့် Claude မှ မည်သည့်အတိအကျအထောက်အထားကို အဆုံးသုံးစွဲသူများထံသို့ မပေးထားသော်လည်း (ထိုသူများလည်း အတွေးအခေါ်ဆက်စပ်မှုကို မိမိလမ်းကြောင်းဖြင့် ဆွဲဆောင်နိုင်သည်) Gemini ၏ 'သင်ခန်းစာစဉ်းစားမှုခေတ်' သည် ထူးခြားသည် - ဖွံ့ဖြိုးသူများသည် မော်ဒယ်ကို ဘယ်လောက်ထိ စဉ်းစားမှုလုပ်ရန် ကန့်သတ်နိုင်ရန် ပြင်ဆင်နိုင်သည် (ကုန်ကျစရိတ်/နှေးကွေးမှုကို အရည်အသွေးအတွက် အစားထိုးခြင်း)၊ ထို့အပြင် မည်သည့်ခေတ်မရှိသည့်အခါ မော်ဒယ်သည် အလိုအလျောက်စဉ်းစားမှုအနက်ကို ညှိနှိုင်းနိုင်သည်[37][38]။ ဤထိန်းချုပ်မှုအဆင့်သည် Google ၏ တင်သွင်းမှုအထူးဖြစ်ပြီး အရည်အသွေးနှင့် အမြန်နှုန်းအစားထိုးမှုကို ပြင်ဆင်လိုသော ဖွံ့ဖြိုးသူများကို ဆွဲဆောင်သည်။

အခြေခံအဆောက်အအုံနှင့် ထိရောက်မှု: Google သည် Gemini ကို ထိရောက်မှုမြင့်မားပြီး မိမိတို့၏စိတ်ကြိုက် TPU ဟာ့ဒ်ဝဲပေါ်တွင် အထူးသင့်လျော်အောင် တည်ဆောက်ခဲ့သည်။ Google အဆိုအရ Gemini ကို TPU v4 နှင့် v5e ပေါ့ဒ်များ ပေါ်တွင် လေ့ကျင့်ခဲ့ပြီး၊ ယနေ့ထိ သူတို့လေ့ကျင့်ခဲ့သော အထူးသင့်လျော်ပြီး အပြည့်အဝယုံကြည်ရသော မော်ဒယ်ဖြစ်သည်ဟု ဆိုကြသည်[39][40]။ အမှန်အားဖြင့် Google ၏ မိတ်ဆက်ပွဲတွင် Gemini နှင့် နောက်ဆုံးထွက် AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို မြန်ဆန်စေရန် Cloud TPU v5p သီးသန့်ကွန်ပျူတာအသစ်ကို ကြေငြာခဲ့သည်[40]။ အကျိုးခံစားခွင့်တစ်ခုမှာ Gemini သည် အရွယ်အစားကြီးမားသော်လည်း ယခင်မော်ဒယ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက အမှန်တကယ်ဖြေရှင်းမှုအချိန်တွင် ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်ခြင်း ဖြစ်သည်။ Google အဆိုအရ TPUs ပေါ်တွင် Gemini သည် အင်္ဂလိပ်မေးခွန်းများအတွက် ယခင်မော်ဒယ်နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက latency ကို 40% လျှော့စေရာ ရလဒ်အတွင်းတွင် ရရှိခဲ့သည်[41]။ ထို့အပြင် Google သည် Gemini အရွယ်အစားအမျိုးမျိုး ကို လိုအပ်ချက်မျိုးစုံနှင့် လိုက်ဖက်အောင် ရှိသည် – ဥပမာ Gemini Flash နှင့် Flash-Lite သည် latency နှင့် ကုန်ကျစရိတ်ကို လျှော့ချရန် အထူးသင့်လျော်သော အရွယ်အစားငယ်များဖြစ်ပြီး၊ Gemini Pro (နှင့် Ultra) သည် အရည်အသွေးအမြင့်ဆုံးအတွက် အရွယ်အစားကြီးများဖြစ်သည်[42][43]။ ၎င်းသည် OpenAI ၏ GPT-3.5 Turbo နှင့် GPT-4 ကို အနုငယ်သဖြင့်၊ သို့မဟုတ် Anthropic ၏ Claude Instant နှင့် Claude-v2 ကို အနုငယ်သဖြင့် ဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့် Gemini 2.5 Flash-Lite သည် အမြင့်ဆုံးဖြစ်ရပ်များကို လုပ်ဆောင်ဖို့ ရည်ရွယ်ပြီး၊ 2.5 Pro သည် အထူးရှုပ်ထွေးသော လုပ်ငန်းများအတွက် ဖြစ်သည်[44][45]။ အသုံးစရိတ်နှင့် စွမ်းရည်ကြား ရှုထောင့်ကို အပြည့်အဝဖုံးလွှမ်းခြင်းဖြင့် Gemini မိသားစုသည် ဖွံ့ဖြိုးရေးသူများကို ၎င်းတို့၏ အသုံးပြုမှုအတွက် သင့်လျော်သော မော်ဒယ်ကို ရွေးချယ်စေသည်[46]။ ယင်း၏ တိပ်ယူအထူးသင့်လျော်မှုနှင့် TPU ညှိနှိုင်းမှုတို့ကြောင့် Gemini ကို ထိရောက်စွာ တပ်ဆင်နိုင်ပြီး၊ Google သည် ၎င်းကို မိမိထုတ်ကုန်များ (Search, Workspace, Android) တွင် အများကြီး အသုံးပြုနိုင်သည်။

Gemini 3 ၏ အကျဉ်းချုပ်: အဓိကအားဖြင့် Gemini 3 သည် မော်ဒယ်အသစ်အဆန်းများဖြစ်သော MoE လုပ်ဆောင်ချက်ဖြင့် ပေါင်းစပ်ထားသော မိုဃ်းမိုဃ်း AI စွမ်းအားရှိသည်။ သင်ကြားမှုကျယ်ပြန့်မှု (နောက်ဆုံးပညာရပ်များ၊ ကုဒ်နှင့် မြင်ကွင်းဒေတာ)၊ မျက်နှာပြင်တစ်လျှောက်တွင်မရှိသောအတွင်းပိုင်းနှင့် သိပ္ပံစာတမ်းများအတွက် အဆင့်မြင့်စွမ်းဆောင်ရည်ရှိသည်။ ၎င်းသည် အလိုအလျောက် "စဉ်းစားမှု" အနေအထားဖြင့် အသစ်အဆန်းသော အဆင့်များရှိသည်။ နောက်ထပ်အားသာချက်များအား OpenAI ၏ GPT-4 နှင့် Anthropic ၏ Claude 2 စီးရီးများနှင့် ဘယ်လိုယှဉ်တွဲနိုင်မည်ကို ကြည့်ပါမည်။

စွမ်းဆောင်ရည်စမ်းသပ်မှုများနှင့်ယှဉ်ပြမှု

ယှဉ်ပြရန်အတွက် မျက်နှာပြင်စမ်းသပ်မှုများကို နေရာတိုင်းမှာ စံချိန်စံညွှန်းများဖြင့် ကြည့်ပါ။ အဓိကအလုပ်များတွင် အသိပညာနှင့် စဉ်းစားမှု (MMLU နှင့် Big-Bench Hard)၊ သင်္ချာစကားပြောပြဿနာများ (GSM8K)၊ နှင့် ကုဒ်ရေးခြင်း (HumanEval) စသည်ဖြစ်သည်။ ၎င်းစမ်းသပ်မှုများသည် အပြည့်အဝမဟုတ်ပေမယ့် မော်ဒယ်တစ်ခုစီ၏ စွမ်းရည်ကို အရေအတွက်ပိုင်းမှ ကြည့်နိုင်စေသည်။

• MMLU (တစ်ခါတည်း အလုပ်လုပ်နိုင်သော ဘာသာစကား နားလည်မှု ကြီးမားသော စမ်းသပ်မှု): ၅၇ ခုဘာသာရပ်များအပေါ် အကြောင်းအရာအသိပညာနှင့် အကြံပြုခြင်းစမ်းသပ်မှုဖြစ်ပါတယ်။ Gemini 3 (Ultra) က ၉၀% မှန်ကန်မှု ရရှိခဲ့ပြီး လူ့ကျွမ်းကျင်ပညာရှင် အဆင့်ထက် အနည်းငယ် အထက် (လူတွေ ~၈၉.၈%)[21][22]။ OpenAI အစီရင်ခံစာအရ GPT‑4 က ၈၆.၄% ရရှိခဲ့ပါတယ် (၅-shot ဆိုင်းထွက်မှု)[23]။ Claude 2 ကတော့ နည်းနည်း နိမ့်ပါတယ်၊ Anthropic က Claude 2 အတွက် MMLU ပေါ်မှာ ၇၈.၅% ရရှိခဲ့တယ်လို့ ဖော်ပြခဲ့ပါတယ် (၅-shot အကြံပြုမှုဖြင့်)[47]။ ဒါကြောင့် အကြောင်းအရာအသိပညာနှင့် အကြံပြုခြင်းအတွက် Gemini နှင့် GPT‑4 က များစွာ အားကောင်းပြီး (Gemini က နည်းနည်း အထက်တန်း) Claude 2 က နောက်ကျပါတယ်။ ဤမော်ဒယ်များအားလုံးက အဆင့်မြင့် အကြံပြုခြင်းကို အသုံးပြုခွင့်ရပါက တိုးတက်မှုရှိပါတယ် (ဥပမာ GPT‑4 က စဉ်းစားမှုနှင့် မဲပေးမှုဖြင့် ~၈၇–၈၈% ရရှိနိုင်ပါတယ်[48])၊ ဒါပေမယ့် Gemini ရဲ့ အချက်အလက်တွေက အကဲဖြတ်ရာတွင် စဉ်းစားမှုကို အသုံးပြုထားတယ်လို့ ဖော်ပြပါတယ်[24]။
• BIG-bench Hard (BBH): ဒီကတော့ အထူးခက်ခဲသော အကြံပြုချက်အလုပ်တွေဖြစ်ပါတယ်။ GPT‑4 နဲ့ Gemini နှစ်ခုလုံး တူညီပါတယ် – Gemini Ultra က ၈၃.၆% ရရှိခဲ့ပြီး GPT‑4 ကတော့ BBH ပေါ်မှာ ၈၃.၁% ရရှိခဲ့ပါတယ် (နှစ်ခုလုံး အနည်းငယ် shot ဆိုင်းထွက်မှုဖြင့်)[25]။ ဒီအမှတ်တွေက အဟောင်းမော်ဒယ်တွေထက် အများကြီး အထက်တန်းပါတယ်။ BBH ပေါ်မှာ Claude 2 ရဲ့ တရားဝင်ရမှတ်မရှိသေးပါဘူး၊ တတိယပါတီ အကဲဖြတ်မှုတွေက Claude က နည်းနည်းနိမ့်တယ်လို့ ဖော်ပြနေပါတယ် (BBH ပေါ်မှာ ၇၀% အထိ ရရှိနိုင်တယ်လို့ ထင်ရပါတယ်)။ ယေဘူယျအားဖြင့် GPT‑4 နဲ့ Gemini က အဆိုပါ ခက်ခဲသောအကြံပြုမှုစမ်းသပ်မှုတွေအများစုမှာ တူညီပါတယ်၊ အချို့အမျိုးအစားတွေမှာ နည်းနည်းအောင်မြင်ပြန်ပါတယ်။ Google က Gemini က ၃၀ ခုထဲက ၃၂ ခုမှာ SOTA ကိုကျော်ဖြတ်တယ်လို့ ဖော်ပြခဲ့ပါတယ်[49]၊ ဒါကြောင့် GPT‑4 နဲ့ အနီးကပ် ကျော်ဖြတ်နိုင်တယ်လို့ ထင်ရပါတယ်။
• သင်္ချာ – GSM8K: ဒီကတော့ အခြေခံကျောင်းသင်္ချာပြသာနာတွေကို လုပ်ဆောင်ရန် သင်္ချာပညာအတွက် များစွာသော အကြံပြုခြင်းဖြစ်ပါတယ် (အများအားဖြင့် စဉ်းစားမှုဖြင့် ဖြေရှင်းပါတယ်)။ Gemini က သင်္ချာပညာအတွက် ထူးချွန်တဲ့ စွမ်းဆောင်ရည်ပြခဲ့ပြီး GSM8K ပေါ်မှာ ၉၄.၄% ရရှိခဲ့ပါတယ် (၃၂ ခုမျှ စဉ်းစားမှုလမ်းကြောင်းများကြားမှ မဲပေးမှုဖြင့်)[26]။ GPT‑4 ကလည်း သင်္ချာတွင် ပြီးပြည့်စုံပါတယ်၊ OpenAI က GSM8K ပေါ်မှာ ၉၂% ရရှိခဲ့တယ်လို့ ဖော်ပြခဲ့ပါတယ် (အနည်းငယ် shot CoT အကြံပြုမှုဖြင့်)[26]။ Claude 2 ကို CoT ဖြင့် zero-shot တွင် စမ်းသပ်ခဲ့ပြီး ၈၈.၀% ရရှိခဲ့တယ်၊ GPT‑4 ထက် နည်းနည်းနိမ့်ပါတယ်[50]။ မော်ဒယ်သုံးခုလုံးက အခြားမော်ဒယ်တွေအတွက် သင်္ချာပြသာနာတွေကို အလွန်ကောင်းမွန်စွာ ဖြေရှင်းနိုင်ပါတယ် (ဥပမာ GPT-3.5 က GSM8K ပေါ်မှာ ~၅၀-၆၀% ရရှိခဲ့ပါတယ်)။ ဒါပေမယ့် Gemini က သင်္ချာတွင် ထိပ်ဆုံးမှာ ရှိနေဆဲဖြစ်ပါတယ်၊ “parallel thinking” နည်းလမ်းကို အသုံးပြုခြင်းကြောင့် ပိုမိုယုံကြည်စိတ်ချမှုရှိသော ဖြေရှင်းနည်းတွေကို ရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်ပါတယ်[33]။
• Coding – HumanEval (Python): ဒါကတော့ မော်ဒယ်ရဲ့ programming prompts များအတွက် မှန်ကန်သော ကုဒ်ကို ဖန်တီးနိုင်မှုကို တိုင်းတာခြင်းဖြစ်ပါတယ်။ Gemini 3 က HumanEval ပေါ်မှာ ~၇၄–၇၅% pass@1 ရရှိခဲ့ပါတယ်[27]။ ဒီကတော့ အစဉ်အလာအတွက် အကောင်းဆုံး ရလဒ်ဖြစ်ပါတယ်။ Claude 2 ကလည်း coding တွင် ကြီးမားသော တိုးတက်မှုများကို ပြသခဲ့ပြီး ၇၁.၂% pass@1 ရရှိခဲ့တယ်[50]၊ ထိုကောင်းမှုက GPT‑4 ကို ကျော်ဖြတ်ပါတယ်။ GPT‑4 ကတော့ ၂၀၂၃ ခုနှစ် မတ်လ အချက်အလက်အစီရင်ခံစာအရ HumanEval (0-shot) ပေါ်မှာ ၆၇% ရရှိခဲ့ပါတယ်[28]။ ဒါကြောင့် coding အလုပ်တွေအတွက် Gemini > Claude 2 > GPT‑4 အဆင့်ဖြစ်ပါတယ်။ သုံးစွဲသူတွေက Claude က coding တွင် အတော်ကောင်းကြောင်း တွေ့ရှိထားတယ် (ဒါက အလွန်အသေးစိတ်သော ကုဒ်များနှင့် ဖြေရှင်းချက်များကို ထုတ်ပေးနိုင်ပါတယ်)၊ ဒါပေမယ့် Google ရဲ့ Gemini မော်ဒယ်တွေက code တွေကို နက်ရှိုင်းစွာ လေ့ကျင့်ခဲ့ပြီး techniques အသစ်တွေကို လေ့လာခဲ့တယ်လို့ ထင်ရပါတယ် (Google က Gemini 2.5 Pro က coding အတွက် ထိပ်ဆုံးမှာ ရှိနေတဲ့ internal benchmark WebDev Arena ကို တည်ဆောက်ခဲ့ပြန်ပါတယ်[51])။ Google က Gemini ကို AlphaCode 2 တွင် အသုံးပြုခဲ့ပြီး ယခင် AlphaCode (ဟောင်းမော်ဒယ်ကို အခြေခံ) ထက် ~၂× ပိုမိုများသော ပြိုင်ပွဲပြသာနာများကို ဖြေရှင်းခဲ့ပါတယ်[52] – Gemini ရဲ့ coding/အထွေထွေအကြံပြုခြင်း combo က algorithm ပြိုင်ပွဲတွေအတွက် အားကောင်းပါတယ်ကို ယူဆရပါတယ်။
• အခြား အကဲဖြတ်ချက်များ: အသိပညာအတွက် QA (TriviaQA), အကြောင်းအရာနားလည်မှု (QuALITY), နှင့် သိပ္ပံမေးခွန်းများ (ARC-Challenge) တွင် မော်ဒယ်အားလုံးက ကြီးမားသော စွမ်းဆောင်ရည်ပြသခဲ့ပါသည်၊ GPT‑4 နှင့် Gemini က မြင့်မားသော ၈၀% မှ ၉၀% အထိ ရရှိခဲ့ပြီး Claude က အများအားဖြင့် ၈၀% အထိ ရရှိပါတယ်။ ဥပမာ Claude 2 က ARC-Challenge ပေါ်မှာ ၉၁% ရရှိခဲ့ပြီး GPT‑4 နဲ့ အနီးကပ်ဖြစ်ပါတယ်[53]။ သဘောတရားနှင့် ကြီးကြပ်မှု အကြံပြုခြင်း (HellaSwag) တွင် GPT‑4 က အဓိကရှေ့နေ အနေဖြင့် ၇၅% ရရှိခဲ့ပြီး Gemini က ၈၇.၈% ရရှိခဲ့ပါတယ်[54] – သဘောတရားအတွက် လေ့ကျင့်မှုအရ လုပ်ဆောင်ချက်များမှာ ကွာခြားမှုရှိနိုင်ပါတယ်။ နှင့် ဘာသာစကားများတွင် Google က Gemini ကအလွန်ကောင်းမွန်သည်ဟု ဖော်ပြခဲ့ပြီး၊ အမျိုးအစား (“Global MMLU”) ကိုပြသခဲ့ပြီး Gemini 2.5 Pro က ~၈၉% ရရှိခဲ့ပါတယ်[55]၊ ယုံကြည်စိတ်ချရသော ဘာသာစကားများကို နားလည်နိုင်စွမ်းရှိသည်ကို ဖော်ပြသည်။ မော်ဒယ်သုံးခုလုံးက NLP အစမ်းသပ်မှု အမျိုးမျိုးပေါ်မှာ အသိပညာပြသခဲ့ပြီး Gemini 3 နှင့် GPT‑4 အများအပြားတွင် ထိပ်တန်းတွင် ရှိနေဆဲဖြစ်ပြီး Claude 2/2.1 က အကဲဖြတ်မှုမှာ နည်းနည်းနိမ့်နေပါတယ်။

ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤစံနှုန်းနှိုင်းယှဉ်မှုများ၏ အချို့ကို အောက်ပါဇယားတွင် အကျဉ်းချုပ်ပေးထားပါသည်။

နှိုင်းယှဉ်ဇယား- အဓိကညွှန်းကိန်းများနှင့် စွမ်းရည်များ

အောက်ပါဇယားသည် Google ၏ Gemini 3, OpenAI ၏ GPT-4 (GPT-4 Turbo) နှင့် Anthropic ၏ Claude 2.1 ၏ အဓိကစွမ်းဆောင်ရည်ညွှန်းကိန်းများနှင့် စွမ်းရည်များကို အထူးပြထားပါသည်။

ရင်းမြစ်များ: အဆင့်သတ်မှတ်ချက်များကို တရားဝင်အစီရင်ခံစာများမှ ယူဆသည်- Google DeepMind ၏ Gemini နည်းပညာဘလော့[72][27], OpenAI ၏ GPT-4 စာရွက်စာတမ်းများ[28], နှင့် Anthropic ၏ Claude မော်ဒယ်ကတ်[50]။ အကြောင်းအရာနှင့် အင်္ဂါရပ် အချက်အလက်များကို Google ၏ ကြေငြာချက်များ[14][6], OpenAI DevDay သတင်းများ[16], နှင့် Anthropic အပ်ဒိတ်များ[17] မှ ယူဆသည်။

Gemini 3, GPT-4, နှင့် Claude 2.1 တို့၏ အသေးစိတ်နှိုင်းယှဉ်ချက်

အခုတော့ ကျွန်ုပ်တို့ မြင်နေရသော အထွေထွေ အရေအတွက်များအရ မော်ဒယ်များကို အမျိုးမျိုးသော ရှုထောင့်များမှ အသေးစိတ် နှိုင်းယှဉ်ကြရအောင်:

အကြံဥာဏ်နှင့် အထွေထွေဆင်မြင်နိုင်စွမ်း

Gemini 3, GPT‑4, Claude 2 တို့သည် AI ဆန်းစစ်နိုင်စွမ်းများတွင် အထူးခိုင်မာသော နေရာတွင် ရှိနေပြီး၊ အထူးသဖြင့် ကျယ်ပြန့်သော အခက်အခဲများတွင် Gemini နှင့် GPT‑4 တို့သည် ပိုမိုခိုင်မာကြသည်။ GPT‑4 သည် ထွက်ရှိချိန်တွင် စံသစ်တစ်ခုကို ထူထောင်ခဲ့ပြီး၊ အသိပညာနှင့် ဆန်းစစ်မှု စမ်းသပ်မှုများတွင် လူ့အဆင့်ကို လျော့ပေါ့ခြင်းမရှိဘဲ အထက်တန်းသို့ ချီတက်ခဲ့သည်။ Google ၏ Gemini သည် အထူးသဖြင့် ထိုစံကို ကျော်လွှားရန် ရည်ရွယ်၍ ဖန်တီးခဲ့ပြီး၊ အမှန်တကယ် MMLU၊ သင်္ချာ၊ ကုဒ်ရေးခြင်း စသည့် ပညာရေး အစီရင်ခံစာများတွင် GPT‑4 ထက် အနည်းငယ်သာလွန်ခဲ့သည်။ လက်တွေ့အသုံးပြုမှုတွင်၊ GPT‑4 နှင့် Gemini နှစ်ခုလုံးသည် လိုဂစ်ဆန်သော ထုံးစံနှင့် အဆင့်ဆင့် ဆန်းစစ်မှု (ဥပမာ၊ အဆင့်ဆင့်ဖြေရှင်းခြင်း)၊ ကျယ်ပြန့်သော အသိပညာတို့ကို ပြသသည်။ အသုံးပြုသူများက GPT‑4 သည် အလွန်ပြည့်စုံပြီး ယုံကြည်ရသော ဆန်းစစ်မှုစတိုင်ရှိပြီး၊ ယာယီညွှန်ကြားချက်များကို သေချာစွာလိုက်နာပြီး ကောင်းမွန်စွာဖွဲ့စည်းထားသော၊ အကြောင်းပြချက်နှင့်အတူ ဖြေဆိုမှုများကို ဖန်တီးသည်ဟု သတိပြုမိကြသည်။ Gemini 3 သည် အထူးသဖြင့် Deep Think စွမ်းရည်ဖြင့် အခက်အခဲများအတွက် ပိုမိုသုတေသနပြုနိုင်ပြီး၊ ခက်ခဲသောမေးခွန်းများကို တိကျစွာဖြေဆိုနိုင်ရန် အတွင်းပိုင်း “စဉ်းစားမှု” ကို ထိရောက်စွာ ပြုလုပ်နိုင်သည်။ Google သည် Gemini ကို နိပ်ဖြိုးမှုများ ဖန်တီးခြင်း၊ ရှုပ်ထွေးသော ကုဒ်ရေးခြင်း၊ နှင့် စဉ်းစားမှုအဆင့်များစွာဖြင့် ရှုခင်းသဘောသဘာဝ ဂိမ်းကစားခြင်း စသည့် အလုပ်များကို ဖြေရှင်းခြင်းကို ပြသခဲ့သည်။ Gemini ၏ အားသာချက်တစ်ချက်က ၎င်း၏ သင်ကြားမှုဒေတာ၏ နောက်ဆုံးအချိန်ဖြစ်ပြီး၊ 2024/2025 အထိ အသိပညာရှိခြင်းကြောင့် နောက်ဆုံးသတင်းများ သို့မဟုတ် သုတေသနအခြေအနေများကို ပိုမိုခိုင်မာစွာ သိရှိထားနိုင်ခြင်း ဖြစ်ပြီး၊ GPT‑4 (2023 အဆုံးသတ်) သည် အခါခါ အလွန်နောက်ဆုံးသတင်းများကို မပါဝင်နိုင်ပါ။

Claude 2 သည် ကျွမ်းကျင်မှုများစွာရှိသော်လည်း GPT‑4 ထက် ရှုပ်ထွေးသောဆင်ခြင်ချက်များတွင် အချို့နည်းနည်းသာ “ပညာရှိ” သို့မဟုတ် စနစ်တကျမဟုတ် ဟု ဖော်ပြကြသည်။ ၎င်း၏ MMLU အမှတ် (၇၈.၅%) သည် GPT‑4 နှင့်တူညီသော စာမေးပွဲအဆင့် ကျွမ်းကျင်မှုကို မရောက်ရှိကြောင်း ပြသသည်[47]။ သို့သော် Claude သည် သဘာဝဘာသာစကားနားလည်ခြင်းနှင့် ရှင်းပြခြင်း တွင် ထူးချွန်သည် - ၎င်းသည် လူမျိုးဆန်သော၊ ရှင်းလင်းသော ရှင်းပြချက်များကို ဖန်တီးနိုင်သော တီထွင်နိုင်စွမ်းရှိသည်။ Anthropic သည် Claude ကို ဆွေးနွေးပုံစံဖြင့် ("အကူအညီ ပုဂ္ဂိုလ်" ကိုယ်ရည်ကိုယ်သွေး) လေ့ကျင့်ခဲ့ပြီး ၎င်း၏ စဉ်းစားမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို GPT‑4 ထက် ပိုမိုရှင်းလင်းစွာ ဖျော်ဖြေရန် 倾向 ရှိသည် (နောက်ဆုံးဖြေကြောင်းကိုသာ အဆင့်ဆင့်မမေးမီ အဖြေများပေးရန် သဘောတူပါသည်)။ သာမာန်အာရုံစူးစိုက်မှု သို့မဟုတ် နေ့စဉ်ဆင်ခြင်မှု အလုပ်များတွင် Claude သည် GPT‑4 နှင့် တန်းတူဖြစ်သည်။ သို့သော် အထူးပြောစရာခက်ခဲသော ယုတ္တိဗေဒပဟေဠိများ သို့မဟုတ် အလွန်နည်းပညာပိုင်းဆိုင်ရာ မေးခွန်းများတွင် GPT‑4 သည် မသေချာသောအရာများကို ပိုမိုတိကျစွာဖြေဆိုနိုင်သည်။ Claude သည် မသေချာသောအခါတွင် "ကျွန်ုပ်သိမှုမရှိပါ" ဟု ပြောဆိုရန် ပိုမိုအဆင်ပြေသည်ဟု အသုံးပြုသူများကလည်း သတင်းပေးထားကြပြီး GPT‑4 သည် ဖြေဆိုရန် ကြိုးစားနိုင်သည်။ ၎င်းသည် Claude ကို အချို့အခါတွင် ပိုမိုသတိထားစေသော်လည်း အမှားကို မဖြစ်စေသည့် အကြောင်းပြချက်လည်း ဖြစ်သည်[71]။ GPT‑4 သည် အဖြေတစ်ခုကို ကြိုးစားနိုင်သည်။ ၎င်းသည် Claude ကို အချို့အခါတွင် ပိုမိုသတိထားစေသော်လည်း အမှားကို မဖြစ်စေသည့် အကြောင်းပြချက်လည်း ဖြစ်သည်။

အနှစ်ချုပ်: GPT-4 နှင့် Gemini 3 သည် ယနေ့ခေတ်၏ အထူးကောင်းမွန်သော ဆင်ခြင်မှုများကို ကိုယ်စားပြုကာ Gemini သည် အသစ်ထွက်လာသော စမ်းသပ်မှုများတွင် ညီမျှခြင်း သို့မဟုတ် နည်းနည်းသာမက ပိုမိုကောင်းမွန်သော ထိပ်တန်းဆောင်ပေါ်လာသည် (တိုးတက်သော နည်းဆန်းများနှင့် ရှုပ်ထွေးသော စမ်းသပ်မှုများကြောင့် ဖြစ်နိုင်သည်။) Claude 2 သည် အခြားအလုပ်များတွင် များစွာနီးစပ်ပြီး ၎င်း၏ အဖြေများတွင် အကြောင်းပြချက်ကို အလွန်အသေးစိတ်ဖြစ်စေရန် မကြာခဏထောက်ပံ့ပေးနိုင်သော်လည်း ထိပ်တန်းဆောင်သော စမ်းသပ်မှုအစွန်းများကို မရောက်ရှိနိုင်ပါ။ သင်၏အသုံးချမှုသည် ခက်ခဲသော ပြဿနာများ (ဥပမာ-ရှုပ်ထွေးသော စာမေးပွဲများ၊ ပရိတ်သတ်စကားပြန်စကားပြန်များ) အပေါ် အင်အားအပြင်းဆုံးသော ဆင်ခြင်မှုကို လိုအပ်ပါက Gemini 3 သို့မဟုတ် GPT-4 သည် ထိပ်တန်းရွေးချယ်မှုများဖြစ်ပြီး Claude သည် ၎င်း၏ အဖြေများတွင် သတိပြုမှုနှင့်အတူ အခြားရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။

ကုဒ်ရေးခြင်းနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲ အကူအညီ

Gemini 3 နဲ့ OpenAI ရဲ့ GPT-4 က အရမ်းပြင်းထန်တဲ့ ကုဒ်ရေးသူတွေဖြစ်ပြီး, သာမန်ထက် Anthropic ရဲ့ Claude 2 လည်း ကုဒ်ရေးရာအတွက် အထူးကောင်းမွန်တဲ့ အကူအညီပေးသူဖြစ်ပါတယ်။ HumanEval နဲ့ ကြာပြီတဲ့ အပြိုင်အဆိုင်ကစားကွင်းတွေမှာ Gemini က လက်ရှိတစ်နည်းနည်း ဦးဆောင်နေပါတယ် (အားလုံးရဲ့ ရာခိုင်နှုန်းကြည့်ပါက 74% နဲ့ GPT-4 ရဲ့ 67% ရှိပါတယ်)[27][28]။ Google က Gemini ကို အသုံးပြုပြီး ဖန်တီးမှုခက်ခဲတဲ့ interactive code ဖြစ်တဲ့ fractal visualizations, browser games, ဒါမှမဟုတ် data visualizations စတာတွေကို ဖန်တီးနိုင်တဲ့အထိ ပြသခဲ့ပါတယ် အခြေခံအဆင့်မှစ၍[73][74]။ ဒါဟာ အလွန်ကြီးမားတဲ့ ကုဒ်ဘေ့စ်တွေ ကို လက်ကိုင်နိုင်ပါတယ် အကြောင်းမှာ သူ့ရဲ့ million-token context ကြောင့် ဖြစ်ပါတယ် - developer တစ်ယောက်က အပြည့်အစုံ repository ဒါမှမဟုတ် source files များစွာကို Gemini ထဲကို paste လုပ်ပြီး ကုဒ်ပြုပြင်တဲ့အခါ ဒါမှမဟုတ် bugs တွေရှာဖွေရန်ပြောနိုင်ပါတယ်။ ဒီဟာက ဖွံ့ဖြိုးမှုလုပ်ငန်းစဉ်တွေကို ပြောင်းလဲပေးနိုင်ပါတယ်: Gemini က တစ်ခုလုံး project ရဲ့ ကုဒ်အကြောင်းကို “မှတ်မိ” နဲ့ အသုံးပြုနိုင်ပါတယ် သူ့ရဲ့ အတွေးစဉ်အတွင်းမှာ။ GPT-4 ရဲ့ context က အများဆုံး 128K (ဒါဟာ ပုံမှန်ဆိုရင် ~100 ကုဒ်ဖိုင်တွေ အတွက် လုံလောက်ပါတယ်, Size အပေါ်မူတည်ပါတယ်)[56], Claude 2.1 ရဲ့ 200K tokens might manage a bit more. ဒါပေမယ့် Gemini ရဲ့ whole-codebase နားလည်မှုခံစားမှု နီးစပ်မှုမရှိပါဘူး။

နေ့စဉ်ကိစ္စများတွင် (function များရေးခြင်း၊ ကုဒ်ကိုရှင်းပြခြင်း၊ သို့မဟုတ်အဆင်ပြေလျော်စရာများအကြံပြုခြင်းကဲ့သို့သော) ကူညီပေးရာတွင် မော်ဒယ်သုံးခုလုံးကောင်းစွာအလုပ်လုပ်နိုင်သည်။ GPT‑4 သည် Python, JavaScript ကဲ့သို့သော ဘာသာစကားများတွင် မှန်ကန်ပြီး သဒ္ဒါမှန်ကန်သော ကုဒ်ကိုထုတ်လုပ်ရာတွင် လွန်စွာယုံကြည်ရသောအဖြစ်လူသိများသည်။ ၎င်းသည် GitHub Copilot (Copilot X ၏ နောက်ခံအဖြစ်) သို့ပထမဆုံးထည့်သွင်းခဲ့သော မော်ဒယ်ဖြစ်ပြီး၊ အထူးသဖြင့် unit tests များရေးခြင်း၊ pseudocode ကို ကုဒ်သို့ ပြောင်းခြင်း၊ နှင့် debugging စသည့် လုပ်ငန်းများအတွက် developer များအကြား လူကြိုက်များသည်။ GPT‑4 ၏ ကုဒ်ထုတ်လွှင့်မှုများသည် တိုတိုနှင့် ရှင်းရှင်းလင်းလင်းဖြစ်တတ်သော်လည်း Claude သည် တခါတရံမှာ ကုဒ်နှင့်အတူ အလွန်အသေးစိတ်ရှင်းပြချက်များ ထုတ်လွှင့်လေ့ရှိသည်၊ ၎င်းကို developer တချို့သည် ချစ်ကြသည် (၎င်းသည် စကားများသော အကြီးတန်း အင်ဂျင်နီယာနှင့် တွဲဖက်ရေးသားခြင်းကဲ့သို့ဖြစ်သည်)။ စွမ်းရည်အရ Claude 2 သည် coding benchmarks အချို့တွင် GPT‑4 ကိုကျော်ဖြတ်သွားခဲ့သည် (HumanEval တွင် 71% နှင့် 67%)[50][28]၊ ၎င်းသည် Claude ၏ လေ့ကျင့်မှုအပ်ဒိတ်တွင် coding ကို အထူးဂရုစိုက်မှုဖြစ်စေသောကြောင့်ဖြစ်သည်။ Claude သည် အထူးသဖြင့် မပြတ်သားသော တောင်းဆိုမှုများကို နားလည်ရာတွင်ကောင်းပြီး ကုဒ်တွင် အသေးစိတ်အချက်များဖြည့်စွက်ရာတွင် ကောင်းမွန်သည်ဟု အသုံးပြုသူများမှတ်သားထားကြသည် (prompt သည် မပြည့်စုံပါက တုံ့ပြန်ရန် ပျက်ကွက်ရန် လျော့နည်းပြီး ရည်ရွယ်ချက်ကို ခန့်မှန်းရန်ကြိုးစားပြီး အလုပ်လုပ်နိုင်သောအရာကို ထုတ်လုပ်ရန်ကြိုးစားသည်)။

ကုဒ်ရေးခြင်းအတွက် Fine-tuning နှင့် ကိရိယာများ: OpenAI သည် Code Interpreter (ယခု Advanced Data Analysis ဟုခေါ်သည်) ကဲ့သို့သော ကိရိယာများနှင့် ကိရိယာများကို ထောက်ပံ့ပေးပြီး၊ ကိရိယာများကို သုံး၍ ကုဒ်ရေးခြင်း (ဥပမာ မော်ကွန်းကိရိယာ သို့မဟုတ် ဒေတာဘေ့စ် ကိရိယာ) တွင် GPT-4 ၏ အသုံးပြုမှုကို တိုးချဲ့ပေးသည်။ Google သည် Gemini အတွက် ထိုသေချာသော “ကုဒ်ဆောင်ရွက်မှု” ကိရိယာများကို ဖွင့်လှစ်၍ မကြေညာခဲ့သော်လည်း၊ Gemini သည် Google ၏ cloud တွင် ပေါင်းစည်းထားသောကြောင့် Colab စာအုပ်များတွင် အသုံးပြုနိုင်ခြင်း သို့မဟုတ် ကုဒ်ကို စမ်းသပ်ရန် ဆောင်ရွက်မှု ပတ်ဝန်းကျင်နှင့် ချိတ်ဆက်ထားခြင်းကို စိတ်ကူးနိုင်ပါသည်။ Anthropic သည် Claude 2.1 တွင် ကိရိယာအသုံးပြုမှု API ကို မကြာသေးခင်က ပြုလုပ်ခဲ့ပြီး၊ အဆိုပါ API သည် ပံ့ပိုးသူများက ပံ့ပိုးပေးသော လုပ်ဆောင်ချက်များကို Claude သည် ဆောင်ရွက်နိုင်စေရန် ခွင့်ပြုသည်။ — ဥပမာအားဖြင့်၊ Claude ကို ၎င်း၏ ထုတ်လုပ်ထားသော ကုဒ်တွင် compile သို့မဟုတ် စမ်းသပ်မှု လုပ်ဆောင်ချက်ကို လုပ်ဆောင်ရန် ခွင့်ပြုနိုင်သည်[61][75]။ ဤသည်သည် OpenAI ၏ လုပ်ဆောင်ချက် ခေါ်ဆိုမှုနှင့် ဆင်တူပြီး၊ ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင် ထွက်ရောက်မှုများကို စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် အမှားများကို ပြင်ဆင်ခြင်းကို စမ်းသပ်နိုင်သည့် dynamic coding agent အမျိုးအစား ဖြစ်စေသည်။ မော်ဒယ်အားလုံးသည် အခြားမည်သည့် အချက်ပြ loop များမှ အကျိုးရှိနိုင်သော်လည်း၊ ယခုအချိန်တွင် ပံ့ပိုးသူများ၏ ထည့်သွင်းမှုကို မူတည်ပါသည်။

အကျဉ်းချုပ်အားဖြင့်၊ မော်ဒယ်သုံးခုလုံးသည် ကုဒ်ရေးသူများအတွက် အထူးကောင်းမွန်သော အကူအညီပေးသူများဖြစ်ကြပြီး၊ Gemini 3 ၏ ကြီးမားသော အကြောင်းအရာ နှင့် coding မှတ်တမ်းအနည်းငယ် ပိုမိုမြင့်မားခြင်းကြောင့် တစ်ကြိမ်တည်းတွင် ပိုမိုကြီးမား၍ စနစ်ကျသော programming အလုပ်များကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်ဟု ဖော်ပြနေသည် (ဥပမာ - ကုဒ်လိုင်းထောင်ပေါင်းများစွာကို တစ်ခါတည်း ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း)။ GPT-4 သည် developer အသိုင်းအဝိုင်းတွင် ကိရိယာများနှင့် ပေါင်းစပ်မှုများဖြင့် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် သက်သေပြခဲ့ပြီး၊ Claude 2 သည် အထူးသဖြင့် သရုပ်ဖျော်စံနမူနာကို နှစ်သက်သူများ သို့မဟုတ် ကြီးမားသော ကုဒ်ဖိုင်များအတွက် 200K ကြောင်းအကြောင်းအရာကို လိုအပ်သူများအတွက် အကောင်းဆုံးရွေးချယ်မှုဖြစ်သည်။ သန့်ရှင်းသော coding တိကျမှန်ကန်မှုအတွက်၊ Gemini 3 သည် အနည်းငယ်သာလျှင် အလားဦးရှိသော်လည်း၊ Claude 2 သည် အနည်းငယ်သာ နောက်ကျပြီး၊ GPT-4 သည် အရမ်းကို အားကောင်းပြီး လက်တွေ့ coding အခြေအနေများတွင် အတွေ့အကြုံအများဆုံးဖြစ်နေသည်။

Multimodal Input/Output

ဒီမှာ Gemini 3 က တကယ်ပဲ မတူကွဲပြားတယ်။ Gemini ကို multimodal AI အဖြစ် နေ့တစ်နေ့ကတည်းက တည်ဆောက်ခဲ့ခြင်းဖြစ်ပြီး၊ GPT-4 သည် ရုပ်မြင်နိုင်သော စွမ်းရည်များကို တိုးချဲ့မှုအဖြစ် ထည့်သွင်းခဲ့ပြီး၊ Claude သည် ယခုအချိန်အထိ စာသားသာရှိသည်။

• Gemini 3: အမြင်အာရုံကြီးမားသော ပုံများ (တစ်ပုံ သို့မဟုတ် ပုံများစွာ) ကို prompt အဖြစ် လက်ခံနိုင်ပြီး၊ ထိုပုံများကို နက်ရှိုင်းစွာနားလည်တတ်သည် – ကွက်တိပြောဆိုသက်သက်မဟုတ်ဘဲ၊ ဇယားများကို ချဲ့ထွင်ကြည့်ရှုနိုင်ပြီး၊ ဂရပ်ဖ်များကို ဖတ်ရှုနိုင်သည်၊ screenshot များကို လိုက်လံဆွဲဆိုနိုင်သည် အစရှိသည်။ အသံ နှင့် ဗီဒီယို ကိုလည်း လက်ခံနိုင်ပါသည်။ ဥပမာ၊ Gemini ကို အသံဖိုင်တစ်ခုပေးပြီး၊ ထို၏ အကြောင်းအရာကို မေးမြန်းနိုင်သည်၊ သို့မဟုတ် ဗီဒီယိုအစိတ်အပိုင်း (ဖရိမ်များ သို့မဟုတ် အကြောင်းအရာ) ပေးပြီး အကျဉ်းချုပ် သို့မဟုတ် အဖြေ ရနိုင်ပါသည်။ Google သည် Gemini ကို သံမတ်ရုပ်ရှင်များကို ဆန်းစစ်ခြင်းနှင့် ရှုပ်ထွေးသော ဗစ်ဇွယ်ဒေတာများကို ရှင်းလင်းစွာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြခြင်း[76] ပြသခဲ့သည်။ အထွက်အဖြစ်၊ Gemini သည် စာသားကို မူလပုံစံအဖြစ်ထုတ်ပေးသော်လည်း၊ သို့သော် Gemini Image mode ထဲတွင် စာသား prompt များမှ ပုံများကို ဖန်တီးနိုင်သည် (DALL·E သို့မဟုတ် Imagen နဲ့ ဆင်တူ) [6]။ ဒါကြောင့် အသုံးပြုသူသည် Gemini ကို အနုပညာကားတစ်ခု ဖန်တီးရန် သို့မဟုတ် ပေးထားသော ပုံတစ်ပုံကို တည်းဖြတ်ရန် (“ဤဓာတ်ပုံကို ပန်းချီကားလို ပြုလုပ်ပါ”) တောင်းဆိုနိုင်ပါသည်၊ အားလုံးကို AI စနစ်တစ်ခုထဲတွင် ပြုလုပ်နိုင်ပါသည်။ ဤမျိုးစုံထုတ်လုပ်မှုသည် GPT-4/Claude တို့၏ သဘာဝအတိုင်း ပြုလုပ်နိုင်မှုကို ကျော်လွန်သည့် အခြားအဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ထပ်မှတ်ပါက၊ Gemini သည် ဗီဒီယိုထွက်ပေါ်တွင် အချို့ကွက်လပ်များတွင် လုပ်ဆောင်နိုင်သည် (ဥပမာ၊ အန္တိမပေါ်ပေါ်တွင် animation များအတွက် ကုဒ်ကို ဖန်တီးနိုင်သည် သို့မဟုတ် ဗီဒီယိုခေါင်းစဉ်များကို ဖျော်ဖြေရန် – သို့သော် အမှန်တကယ် ဗီဒီယိုဖရိမ်များ ဖန်တီးခြင်းကို Phenaki သို့မဟုတ် Imagen Video ကဲ့သို့သော ဆက်စပ်မော်ဒယ်တစ်ခုက လက်ခံနိုင်သည်)။ အားလုံးတွင် Gemini ၏ မျိုးစုံတိမ်းဖြစ်နိုင်မှုသည် cutting-edge ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် သဘာဝအတိုင်း မတူညီသော modal အမျိုးမျိုးကို နားလည်ပြီး ချိတ်ဆက်နိုင်သည်။ ဥပမာ၊ ပုံတစ်ပုံကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး ထိုသတင်းအချက်အလက်ကို စာသား reasoning ချိတ်ဆက်မှု သို့မဟုတ် ကုဒ်ဖန်တီးမှုလုပ်ငန်းတွင် အသုံးပြုနိုင်သည်။
• GPT‑4: အပိုင်းပိုင်းသာ မျိုးစုံတိမ်းဖြစ်နိုင်သည်။ GPT‑4 (အခြေခံမော်ဒယ်) သည် ပုံများကို input အဖြစ် လက်ခံသည် – ၎င်းကို ပုံတစ်ပုံပေးပြီး၊ ထိုပုံအကြောင်း မေးမြန်းနိုင်သည်။ ဤသည်မှာ GPT-4 ၏ “Vision” လုပ်ဆောင်ချက်ဖြစ်သည် (2023 တွင် ကနဦးစမ်းသပ်မှုတွင် လက်ရှိအခြေအနေဖြစ်သည်)။ ၎င်းသည် အလွန်အစွမ်းထက်သည် – GPT-4 သည် ပုံများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်ပြီး၊ ပစ္စည်းများကို ဖော်ပြနိုင်သည်၊ ပုံများတွင် စာသားများကို ဖတ်ရှုနိုင်သည်၊ ဗစ်ဇွယ်အကြောင်းအရာကို အကြောင်းပြနိုင်သည်။ ဥပမာ၊ အသုံးပြုသူများသည် GPT-4 Vision ကို memes များကို ဖျော်ဖြေရန် သို့မဟုတ် ရေခဲသေတ္တာပုံ၏ အကြောင်းအရာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး ဟင်းချက်နည်းများကို ပေးရန် ပြသခဲ့သည်။ သို့သော်၊ GPT‑4 သည် ပုံများ သို့မဟုတ် အသံများကို မထုတ်နိုင် – ထွက်အဖြစ် စာသားများသာ ဖြစ်သည်။ ၎င်းကို ပုံဆွဲရန် တောင်းဆိုပါက၊ ၎င်းသည် စာသားဖော်ပြချက် သို့မဟုတ် ASCII အနုပညာတွေကိုသာ ထုတ်နိုင်သည်။ OpenAI သည် DALL·E 3 အားဖြင့် ပုံဖန်တီးခြင်းကို လုပ်ဆောင်ခဲ့သည်၊ သို့သော် ၎င်းသည် GPT-4 ၏ အပြင်ဘက်ဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့် GPT‑4 ၏ မျိုးစုံတိမ်းဖြစ်နိုင်မှုသည် တစ်လမ်းဖြစ်သည် (vision input မှ text output)။ ၎င်းသည် အသံ သို့မဟုတ် ဗီဒီယို input ကို တိုက်ရိုက် မလုပ်ဆောင်နိုင်သည် (OpenAI ၏ Whisper မော်ဒယ်သည် အသံမှစာသားကို ပြောင်းလဲပေးသည်၊ သို့သော် ၎င်းသည် GPT-4 ၏ ဆက်ဆံရေးမျိုးစုံအစီအစဉ်တွင် ပေါင်းစပ်ထားခြင်း မရှိပါ)။ GPT‑4 Turbo သည် ChatGPT (text-to-speech) အတွက် အသံ output ကို မိတ်ဆက်ခဲ့သည်၊ သို့သော် ၎င်းသည် မော်ဒယ်မှ အသံထုတ်လုပ်ခြင်း မဟုတ်ပါ။ ၎င်းမှာ တစ်ခုခြင်းစီ TTS စနစ်ဖြစ်သည်။ အကျဉ်းချုပ်အားဖြင့်၊ GPT‑4 သည် အပိုင်းပိုင်းသော မျိုးစုံတိမ်းဖြစ်နိုင်သည် (text+vision)၊ Gemini သည် အပြည့်အဝ မျိုးစုံတိမ်းဖြစ်နိုင်သည် (text+vision+audio+video) နားလည်မှုတွင်၊ ထို့အပြင် Gemini သည် မျိုးစုံ modal များတွင် အကြောင်းအရာ ဖန်တီးနိုင်သည်။
• Claude 2.1: လက်ရှိတွင် ပုံ သို့မဟုတ် အသံ input ကို မပံ့ပိုးပါ။ ၎င်းသည် စာသားအခြေပြု စကားပြောမော်ဒယ်သာ ဖြစ်သည်။ ၎င်းကို ပုံတစ်ပုံထည့်၍ မေးမြန်းရန် မရပါ (၎င်းသည် ပုံများကို မမြင်နိုင်ဟု ဆိုပါလိမ့်မည်)။ Anthropic သည် စာသားကို အာရုံစိုက်ခဲ့ပြီး Claude 2.1 အနေဖြင့် vision လုပ်ဆောင်ချက်များကို မကြေညာခဲ့ပါ။ သို့သော် မျိုးစုံ modal ကို အနာဂတ်တွင် စမ်းသပ်ဖို့ အကြံဉာဏ်ရှိကြောင်း အချက်အလက်များ ရှိခဲ့သည်၊ သို့သော် လက်ရှိတွင် Claude သည် ဤအနေအထားတွင် နောက်ကျနေသည်။ ထို့ကြောင့် သင့်လုပ်ငန်းသည် ပုံများ သို့မဟုတ် သရုပ်ပြအချက်အလက်များနှင့် ဆက်နွယ်နေပါက၊ Claude သည် အရွေးဖြစ်ရမည်မဟုတ်ပါ (ဥပမာ၊ အသံကို စာသားပြောင်းပြီး၊ ပြီးမှ Claude ကိုပေးပါ)။

လက်တွေ့အနေနဲ့၊ Gemini 3 ရဲ့ နောက်ဆုံးပေါ်စွမ်းရည်တွေက အခွင့်အလမ်းများစွာ ဖွင့်ပွင့်ပေးသည်: သင်သည် အတူတူသော AI ကို အသုံးပြု၍ အကြောင်းအရာနှင့် ရုပ်ပုံများ (ဇယားများ၊ အပြားများ) ပါဝင်သော PDF ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်သလို၊ ဗီဒီယိုအကြောင်းအရာများကို မေးမြန်းနိုင်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ Google သည် မော်ဒယ်အသစ်တစ်ခု (MMMU ဟုခေါ်သော) တွင် Gemini Ultra သည် 59.4% နဲ့ နောင်အဆင့်သစ်ကို ရရှိခဲ့သည်၊ အရင်က မော်ဒယ်များက အခက်အခဲဖြစ်ခဲ့သည်။ တစ်ခုတည်းသော သုံးစွဲမှုဖြင့် မျိုးစုံကို ရောနှောနိုင်ခြင်း ဆိုသည်မှာ "ဒီဇယားရုပ်ပုံက ဘယ်လိုလမ်းကြောင်းကို ပြနေပါသလဲ? ထိုလမ်းကြောင်းအပေါ် အစီရင်ခံစာ (စာသား) ရေးဆွဲပါ။" ဟူသောအရာများကို ပြုလုပ်နိုင်သည်ကိုဆိုလိုပါသည်။ Gemini သည် ဇယားကို ဖတ်ပြီး အစီရင်ခံစာကို မျက်နှာဖုံးလိုက်စွာ ချပြနိုင်သည်။ GPT-4 သည် ဇယားရုပ်ပုံကို များသောအားဖြင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်သော်လည်း Claude သည် မဖြစ်နိုင်ပါ။

အခြေခံလိုင်း: ဗစ်ရှင် သို့မဟုတ် အသံနားလည်မှု လိုအပ်သော အသုံးပြုမှုအားလုံးအတွက် Gemini 3 သည် အများဆုံး စွမ်းဆောင်ရည်ရှိပြီး ထိရောက်သော မော်ဒယ်ဖြစ်သည်။ GPT-4 ၏ ဗစ်ရှင်မှာ ပြင်းထန်သော်လည်း Gemini သည် ဒေတာအမျိုးမျိုးကို ဖုံးလွှမ်းနိုင်ပြီး အကြည့်အမြင်အကြောင်းအရာများကို ဖန်တီးနိုင်သည်။ Claude သည် လက်ရှိတွင် စာသားဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းများအတွက် သီးသန့်ထားရှိသည်။ ထို့ကြောင့် မော်ဒယ်တစ်ခုနှင့်တစ်ခုကို နှိုင်းယှဉ်ပါက Gemini 3 သည် စွမ်းဆောင်ရည်ပြည့်ဝသော အနက်ဖွယ်စွမ်းရည်များဖြင့် အသာရရှိသည်၊ GPT-4 သည် ဒုတိယနေရာတွင် ရှိပြီး (ဗစ်ရှင်သာဖြစ်သည်)၊ Claude သည် စာသားပေါ် အာရုံစိုက်နေသည်။

အကြောင်းအရာပြင်သာမူနှင့် ထိရောက်မှု

အကြောင်းအရာရှည်လျားမှုကို ထိတွေ့ပြောပြခဲ့ပြီး၊ ထိရောက်မှုအပေါ်တွင် ထပ်မံထည့်သွင်းရန် ပြောပါမည်။ အကြောင်းအရာပြင်သာမူဆိုသည်မှာ မော်ဒယ်သည် တစ်ကြိမ်တည်းမှာ အာရုံစိုက်နိုင်သည့် အထိ အဝင် (နှင့် ဖန်တီးထားသော အထွက်) ကို ဆိုလိုသည်။ အကြောင်းအရာထားဝင်မှုများသည် မော်ဒယ်သည် အစောပိုင်းပြောဆိုမှု သို့မဟုတ် စာရွက်များကို မှတ်မိစေသည်။ ပြောဆိုချိန်အတိုင်း:

• Gemini 3: ~1 million tokens context window[14]。ဒါဟာ အခြားတွေထက် အလွန်များပြားပါတယ်။ ဤသည်က Gemini သည် အလွန်ရှည်လျားသောစာသားများ (စာအုပ်များ၊ နည်းပညာစာရွက်စာတမ်းရှည်များ သို့မဟုတ် ကြီးမားသော prompt အကြောင်းအရာများ) ကို ဖတ်နိုင်သည်ဟုဆိုလိုသည်။ ကုမ္ပဏီများအတွက် ဤသည်သည် ပြောင်းလဲမှုဖြစ်စေသည်။ တစ်ခေါက်တည်းတွင် ကုမ္ပဏီ၏ အသိပညာအခြေခံသိမှတ်စာရင်းတစ်ခုလုံး သို့မဟုတ် စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းစာမျက်နှာပေါင်းရာဂဏန်းကို မော်ဒယ်ထဲသို့ ထည့်သွင်းနိုင်သည်ကို စဉ်းစားပါ။ ထို့နောက် Gemini သည် အဆိုပါ input ကြီးမားမှုမှ မည်သည့်အပိုင်းကိုမဆို မေးခွန်းများအတွက် ပျော်ရွှင်ခြင်းများ ရှာဖွေနိုင်သည်။ 1M-token context သည် ရှုပ်ထွေးသော agentic အပြုအမူများ ကိုပါ ခွင့်ပြုသည် – Gemini သည် အတွင်းပိုင်းတွင် ရှည်လျားသော scratchpad တစ်ခုတွင် အစီအစဉ်များ သို့မဟုတ် ကုဒ်များကို ဖန်တီးနိုင်သည်။ လက်တွေ့ကျသော ချို့တဲ့ချက် သည် မှတ်ဉာဏ်နှင့် မြန်နှုန်းဖြစ်သည်။ 1M tokens ၏ input ကို အလုပ်လုပ်ခြင်းသည် လေးနက်သည်။ Google သည် ထိရောက်သော အကောင်အထည်ဖျေါ်မှုများ (နှင့် MoE သည် မဟုတ်သော အထူးကျွမ်းကျင်သူများအားလုံးသည် အမှတ်အသားများအားလုံးကို မမြင်နိုင်သောကြောင့် အထောက်အကူပြုသည်) ကို အသုံးပြုသည်ဟု မျှော်လင့်ရမည်။ သူတို့သည် အထူးပြုစစ်တမ်း၌ metrics နှစ်ခုကိုလည်း ဖော်ပြထားသည်။ 128k token အခြေအနေ နှင့် 1M token အခြေအနေ၊ ၎င်းတို့သည် တစ်ချိန်တည်းတွင် မော်ဒယ်သည် မတူညီသော မဟာဗျူဟာကို အသုံးပြုနိုင်သည်ကို သိရှိကြောင်း ဖေါ်ပြသည် (128k ကို “ပျမ်းမျှ” နည်းလမ်းဖြင့် အကဲဖြတ်သည်၊ 1M ကို “pointwise” နည်းလမ်းဖြင့်)[79][80]။ မည်သည့်အခါမဆို၊ အများအပြားသောအသုံးပြုမှုများအတွက် သင်သည် ထိုကန့်သတ်ချက်ကို မရောက်နိုင်ပါ၊ ဒါပေမယ့် ၎င်းသည် အခန်းကဏ္ဍကြီးများကို ပေးသည်။
• Claude 2.1: 200k tokens context[17]။ ဒါလည်း အလွန်မြင့်မားပြီး၊ Gemini သာသာလွန်သည်။ Anthropic သည် Claude 2.1 ဖြင့် 100k မှ 200k သို့ နှစ်ဆတိုးထားပြီး၊ ၎င်းကို အထိမ်းအမှတ်အဖြစ် “လုပ်ငန်းခွင်အကောင်အထည်ဖော်မှု” ဟု ဆိုသည်[17]။ 200k tokens သည် အနည်းဆုံး 150k စကားလုံး (စာမျက်နှာ 500 ခန့်) ဖြစ်သည်။ Anthropic သည် အထူးသဖြင့် ရှည်လျားသော ငွေကြေးအစီရင်ခံစာများ၊ ကုဒ်အခြေခံများ သို့မဟုတ် စာပေရှည်များကို ထည့်သွင်း၍ Claude သည် ၎င်းတို့ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်သည်ဟု ဆိုသည်[81]။ ထိုအခက်အခဲမှာ Claude သည် အလွန်များပြားသောအရာကို ဖျော်ဖြေရန် စွမ်းရည်ရှိသော်လည်း၊ ၎င်းသည် နှေးကွေးနိုင်သည် (၎င်းတို့သည် အများဆုံးအလျားအမောင်းအတွက် prompts ကို အချိန်အနည်းငယ်ယူနိုင်သည်ဟုဖေါ်ပြထားသည်)[18]။ ထို့အပြင် ဈေးနှုန်းသည် အများကြီးကျသည် (ဈေးနှုန်းသည် tokens နှင့်အတူ တိုးတက်သည်)။ ၎င်းတို့သည် ဤကို အထူးပြုလုပ်နေသည်။ သို့ရာတွင် ရရှိနိုင်မှုအရ Claude 2.1 ၏ ပြည့်စုံသော 200k context mode သည် ဖွံ့ဖြိုးရေးဆိုင်ရာများ (Pro tier) အတွက် ရနိုင်သည်၊ ၎င်းသည် အံ့သြဖွယ်ကောင်းသည်။
• GPT‑4 / GPT‑4 Turbo: အစပိုင်းတွင် GPT‑4 သည် 8k နှင့် 32k token မော်ဒယ်များကို ပေးခဲ့သည်။ 2023 အနှောင်းပိုင်းတွင်၊ OpenAI သည် GPT‑4 Turbo with 128k context ကို ကြေညာခဲ့သည်၊ ၎င်းကို Claude ၏ အကွာအဝေးနီးစပ်အောင် လာစေသည်[16]။ 128k context မော်ဒယ်သည် လက်ရှိတွင် ဖွံ့ဖြိုးရေးဆိုင်ရာများအတွက် beta/preview အနေဖြင့် ရှိသည်၊ သို့သော် လုပ်ငန်းတွင် မကြာမီ ရှိလာမည်ဟု မျှော်လင့်ရမည်။ 128k tokens (~96k စကားလုံး) သည် 32k context ၏ 4× ဖြစ်ပြီး အများစုသော လက်တွေ့အလုပ်များအတွက် လုံလောက်သည် (စာမျက်နှာ 300 ခန့်)။ OpenAI သည် Jane Austen ၏ Emma စာအုပ်တစ်အုပ်လုံးကို ဖတ်၍ မေးခွန်းများကို ဖြေဆိုခြင်းဖြင့် GPT‑4 ၏ ရှည်လျားသော context နားလည်မှုကို ဖျော်ဖြေရန် even demo ပြုလုပ်ခဲ့သည်။ ထို့ကြောင့် GPT‑4 သည် context အလျားအတွက် gap ကို အလွန်ပိတ်နိုင်ခဲ့သည်။ ဒါပေမယ့်၊ ၎င်းသည် Gemini ၏ သီအိုရီအများဆုံး၏ 1/8th နှင့် Claude ၏ အများဆုံး၏ တဝက်ခန့်ဖြစ်သည်။ အလွန်ကြီးမားသော input များအတွက်၊ GPT‑4 သည် chunking မဟာဗျူဟာများကို လိုအပ်မည်၊ သို့သော် Claude သို့မဟုတ် Gemini သည် တစ်ခါတည်းတွင် ထိန်းချုပ်နိုင်သည်။ OpenAI သည် 128k ထက် ကျော်လွန်သောအစီအစဉ်များကို မဖေါ်ပြရသေးပါ။

ထိရောက်မှုနှင့်နောက်ကျမှု: ပိုမိုကြီးမားသောအကြောင်းအရာများနှင့်ပုံစံများနှင့်အတူ၊ ခန့်မှန်းမှုအမြန်နှုန်းသည်စိုးရိမ်မှုဖြစ်လာသည်။ GPT‑4 ၏အခြေခံပုံစံသည် GPT-3.5 ထက်ပိုမိုနှေးကွေးသည်ဟု သိရပြီး၊ အထူးသဖြင့်အကြောင်းအရာအရှည်တိုးလာသောအခါပြသနာဖြစ်စေသည်။ OpenAI သည် GPT‑4 Turbo ကိုပိုမိုလျင်မြန်ပြီးစျေးသက်သာစေရန် ကောင်းမွန်အောင်ပြုပြင်ခဲ့ပြီး - တိုက်ရိုက်ကုန်ကျစရိတ်များအတွက် 3× သက်သာပြီး ထွက်ကုန်ကျစရိတ်များအတွက် 2× သက်သာသည်ဟု GPT‑4 Turbo vs မူရင်း GPT-4 အတွက် ကြေညာခဲ့သည်။ [16][67], ၎င်းသည် အချိန်တိုင်းအကျိုးရှိသည်ဟုဆိုနိုင်သည်။ များစွာသောဖွံ့ဖြိုးသူများသည် GPT‑4 Turbo သည် တုံ့ပြန်မှုအတွက် စွမ်းဆောင်ရည်ပိုမိုမြန်သည်ဟု လေ့လာခဲ့ကြသည်။ Claude 2 သည်တိုတိုနှင့် အလယ်အလတ်အကြောင်းအရာများအတွက်လျင်မြန်စွာဖြစ်ပြီး - GPT‑4 ထက်ပိုမိုလျင်မြန်သည် (Claude သည်အရွယ်အစားအနည်းငယ်ဖြစ်ပြီး အမြင့်ဆုံးထွက်ရှိမှုအတွက် အထူးပြုပြင်ထားသည်)။ အကြောင်းအရာရှည်များအတွက် Claude ၏နောက်ကျမှုသည်ကြီးလေးလာသည်; အပြည့် 200k တွင်၊ ကြာချိန်သည် မိနစ်များကြာသည် (ဒါဟာမျှော်လင့်ချက်ရှိသည် - အဲဒါက စာသားအရမ်းများစွာကို ကျော်ဖြတ်ဖို့လိုသည်)။ Gemini 3 ၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အပြင်ပန်းမှတိုင်းတာခြင်းမပြုရသေးပေမယ့် Google ၏ *“မူကန့်မိန့်များထက်အလွန်လျင်မြန်သည်”*ဟုဆိုသည်။ [82] ၎င်းသည် ထိရောက်မှုရှိသည်ဟုဆိုလိုသည်။ ထို့အပြင် Google သည် Gemini ၏ ပိုမိုပေါ့ပါးသော “Flash” ပုံစံများကိုပေးခြင်းသည် နောက်ကျမှုအရေးကြီးပါက ဖွံ့ဖြိုးသူသည် Gemini Flash သို့မဟုတ် Flash-Lite ကိုရွေးချယ်နိုင်သည် (တိကျမှုအနည်းငယ်အေးရိပ်မှုဖြစ်သည်)[83][84]။ အပြောင်းအလဲဖြစ်သောအနေဖြင့်၊ OpenAI နှင့် Anthropic မှလည်း ပိုမိုအသေးစားသောပုံစံများကိုယူဆသည် - GPT-3.5 Turbo သည် ရိုးရှင်းသောအလုပ်များအတွက် အမြန်အစားထိုးဖြစ်ပြီး Claude Instant သည် Anthropics ၏အမြန်ပုံစံဖြစ်သည်။

အခြားတစ်ချက်ကတော့ ကုန်ကျစရိတ် ထိရောက်မှု ဖြစ်ပါတယ်။ ကြီးမားတဲ့ context ကို သုံးတဲ့အတွက် ပေးရတဲ့ ဈေးနူန်းများကြောင်း မည်သည့် ကုမ္ပဏီများမှ မည်သည့်အခါမျှ သက်သာတဲ့ ဈေးနူန်းများကို မပေးပါဘူး။ OpenAI ရဲ့ 128k GPT-4 က တစ်ခေါက် အသုံးပြုမှုတိုင်းမှာ ဈေးကြီးမည်ဖြစ်ပြီး၊ Anthropic ရဲ့ Claude 100k/200k context ပြဿနာကိုလည်း ဈေးပိုများပါတယ် (သူတို့ 2.1 မှာ ဈေးနှုန်းကို ပြဿနာပြုပြီးကြီးမားတဲ့ context အသုံးပြုမှုအတွက် ပိုကောင်းမြန်သည့်အနေအထားကို ပြုပြင်ထားသည်[17][85])။ Google ရဲ့ Gemini အတွက် API ကနေ ဈေးနှုန်းများကို ဖေါ်ပြထားပြီး သုံးစွဲသူများကို ကျယ်ပြန့်တဲ့ context ကို များသောအားဖြင့် သုံးမည်ဟုမျှော်လင့်ရိုက်ထားသည်။ ဥပမာ Gemini 2.5 Pro (context >200k နဲ့) က တစ်မီလီယံ token အတွက် $1.25 ဝန်းကျင်ရှိပြီး (“မေးမြန်း” ဗားရှင်းအတွက် $2.50) ဖြစ်ပါတယ်[35]၊ သေးငယ်တဲ့ Flash-Lite က တစ်မီလီယံ token အတွက် $0.10 ဖြစ်ပါတယ်[35] – အကွာအဝေးများကြီးပါတယ်။ ဒါက Google က ကြီးမားတဲ့ context ကို ဈေးကြီးတဲ့သုံးစွဲမှုမှာသာ သုံးမည်ဟု သုံးစွဲသူများကို မျှော်လင့်ထားကြောင်းပြသပါတယ်၊ နေ့စဉ်သုံးစွဲမှုများက သက်သာတဲ့မော်ဒယ်များမှာ သုံးနိုင်ပါတယ်။

အကြောင်းအရာ/ထိရောက်မှုအပေါ် သုံးသပ်ချက်: အလွန်ကြီးမားသောစာရွက်စာတမ်းများ သို့မဟုတ် အကြောင်းအရာများနှင့်လုပ်ရခြင်းလိုအပ်ပါက၊ Gemini 3 သည် 1M token အကျယ်အဝန်းဖြင့် မတူညီသော အခြေအနေများတွင် မယှဉ်နိုင်ပါ - ၎င်းသည် စာအုပ်များစွာ၊ စာရွက်စာတမ်းစုဆောင်းမှုများ၊ သို့မဟုတ် နာရီများကြာသော စကားပြောချက် အကျဉ်းချုပ်များကို တစ်ခါတည်း စုပ်ယူနိုင်သည်။ Claude 2.1 သည် လက်တွေ့အသုံးပြုမှုအတွက် လွန်စွာစွာထောက်ပံ့ပေးသော 200k window ဖြင့် ဒုတိယနေရာတွင် ရှိပြီး (တစ်ဖန်တစ်ခါစာကြောင်းများကိုမပါဝင်ဘဲ) အလွန်များသော အသုံးပြုမှုများကို ဖုံးလွှမ်းသည်။ GPT-4 ရဲ့ 128k လည်း အခုဆိုတော့ အတော်လေးကြီးရဲ့အရွယ်အစားဖြစ်ပြီး သို့သော် မသေးသေးရင် နောက်ကျနေသေးသည်။ သုံးရိုးသော လက်တွေ့အသုံးပြုမှုတွင် တစ်ချိန်က ထောင်ချီသော token အနည်းငယ်မှာ မော်ဒယ်အားလုံး အတော်လေးမြန်ဆန်ပြီး GPT-4 သည် အဖြစ်မှန်အားဖြင့် အဖြစ်မှန်ဆုံးဖြစ်ပြီး Claude သည် အတော်လေးမြန်ဆန်ပြီး Gemini သည် Google ရဲ့နောက်ခံတွင် အထူးသဖြင့် အထူးဖြစ်နိုင်ပါသည် (သို့သော် အတိအကျ မြန်ဆန်မှုကို ရှာဖွေရန် အများပြည်သူဒေတာ မရှိပါက မခဲလှဘူး)။ Google ရဲ့နည်းလမ်းက ပိုမိုထိရောက်မှုရှိစေပြီး (မော်ဒယ်အရွယ်အစားများ အမျိုးမျိုး၊ အကြောင်းအရာများကို ပြင်ဆင်နိုင်ခြင်း) OpenAI နှင့် Anthropic သည် ပိုမိုရိုးရှင်းသော မော်ဒယ်လိုင်းများကို အထူးပြုပြီး အသုံးပြုသူကို ပိုမိုမြင့်မားသော သို့မဟုတ် နိမ့်သောအဆင့်များကို ရွေးချယ်ရန် အားထားထားသည် (GPT-4 vs 3.5, Claude vs Claude Instant)။

အပြောင်းအလဲပြုလုပ်ခြင်းနှင့် Developer Tools

AI ပံ့ပိုးသူတိုင်းသည် ဖွံ့ဖြိုးသူများအတွက် ကွဲပြားသော eco-system တစ်ခုစီကို ပေးဆောင်ပါသည်။

• Google Gemini (via Vertex AI & AI Studio): Google သည် Gemini ကို၎င်း၏ cloud ပလက်ဖောင်း (Vertex AI) နှင့် API (Google AI Studio) မှတစ်ဆင့် ထုတ်ပြန်လိုက်ပါပြီ[86]။ Developer များသည် Google Cloud တွင် Gemini ကို အသုံးပြုနိုင်ပြီး (ဥပမာ၊ Google သည် Gemini ကို Gmail, Docs စသည်ဖြင့် Workspace app များထဲသို့ Duet AI ဖြင့် ထည့်သွင်းနေသည်။) ထုတ်ကုန်များတွင် ထည့်သွင်းနိုင်သည်။ အထူးသဖြင့် Gemma သည် Gemini နှင့် ဆက်စပ်သော ပွင့်လင်းရင်းမြစ် (သို့မဟုတ် ပွင့်လင်းအလေးချိန်) မော်ဒယ်များ၏ မိသားစုတစ်ခုဖြစ်သည်[63]။ Gemma 3 မော်ဒယ်များ (27B, 12B, 4B စသည်) သည် သေးငယ်ပြီး, ပွင့်လင်းစွာရရှိနိုင်ပြီး developer များမှ မိမိတို့၏ဒေတာပေါ်တွင် ပြန်လည်ညှိနိုင်းနိုင်သည်[64]။ ဤမော်ဒယ်များသည် Gemini နှင့် အချို့သောနည်းပညာများကိုမျှဝေပြီး Google ၏ API မလိုဘဲ အရည်အသွေးမြင့်မော်ဒယ်များကို အသိုင်းအဝိုင်းထံရရှိစေသည်။ အကြီးဆုံးသော Gemini (Ultra/Pro) ကို ပြန်လည်ညှိနိုင်းရန် Google သည်ဖောက်သည်များထံတွင် မဖွင့်ပေးထားပါ (၎င်းကို RLHF ဖြင့် အတွင်းပိုင်းတွင်ဖြစ်သည့်အတိုင်း ညှိဖြစ်ပြီး ပိတ်ထားသည်)။ သို့သော် Google သည် prompt engineering နှင့် grounding အတွက် ကိရိယာများကို ပံ့ပိုးပေးသည် - ဥပမာ Vertex AI ပလက်ဖောင်းသည် retrieval-augmented generation ကို ခွင့်ပြုသည်။ ထို့ကြောင့် developer များသည် မော်ဒယ်အလေးချိန်များကို ပြုပြင်မွမ်းမံခြင်းမပြုဘဲ vector search ဖြင့် မိမိတို့၏ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဒေတာကို Gemini ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ Google သည် Gemini ကို တည်ဆောက်စဉ် toxicity သို့မဟုတ် အလိုမရှိသောbias များကို လျှော့ချရန် developer များကို စမ်းသပ်စေရန်နှင့် prompt များကို ညှိနှိုင်းရန် “တာဝန်ရှိသော AI” toolkitsကို အထူးပြုထားသည်[87]။ ထူးခြားသောအချက်တစ်ခုမှာ စဉ်းစားမှုဘတ်ဂျက်ထိန်းချုပ်မှု ဖြစ်သည်။ developer တစ်ယောက်သည် “fast mode” (အနည်းငယ် စဉ်းစားခြင်း) သို့မဟုတ် “deep think mode” ဖြင့် ပိုမိုတိကျမှန်ကန်သောပုံစံဖြင့် ကိုင်တွယ်ရမည့် query ကို မည်သည့်အချိန်တွင်မျှ အစီအစဉ်ချနိုင်သည်[66]။ ၎င်းသည် ကုန်ကျစရိတ်ကို ထိရောက်စွာ ထိန်းချုပ်ရန် အဆန်းသစ်သော လိမ်းသည်။
• OpenAI GPT-4: OpenAI သည် GPT-4 ကို ၎င်း၏ API နှင့် ChatGPT အင်တာဖေ့စ်တွင် ပံ့ပိုးပေးသည်။ Developer များအတွက် OpenAI သည် function calling (GPT-4 ကို JSON ထုတ်လုပ်ရန်နှင့် ပြင်ပ function များကို ထိန်းချုပ်ခွင့်ပြုသည်)[88], DevDay တွင်ကြေညာခဲ့သော Assistants API (agent-like state နှင့် tool အသုံးပြုမှုကို ထိန်းချုပ်ရန် ကူညီသည်), GPT-4 အတွက် ပြင်ပ tool များကို ဝင်ရောက်ခွင့်ပြုသည့် plugin frameworks (ဥပမာ browsing, databases, code execution) တို့ပါဝင်သည့် ကြွယ်ဝသော eco system တစ်ခုကို တည်ဆောက်ထားသည်။ GPT-4 ကို ပြန်လည်ညှိနိုင်းခြင်းအားလုံးကို ယခုအခါတွင် ပုံမှန်အားဖြင့် မရရှိနိုင်တော့သေး - OpenAI တွင် GPT-4 ပြန်လည်ညှိနိုင်းခြင်း အတွက် စမ်းသပ်ခြင်းအဆင့်များတွင် ရှိသော လန်စာရင်းရှိခဲ့သည်[89]။ သူတို့သည် GPT-3.5 Turbo ပေါ်တွင် ပြန်လည်ညှိနိုင်းခွင့်ပြုခဲ့သည်။ ထို့ကြောင့် ယခုအချိန်တွင် developer အများစုသည် GPT-4 ကို zero-shot သို့မဟုတ် few-shot ပုံစံဖြင့် အသုံးပြုသည်၊ OpenAI ၏ အသစ်သော retrieval API သည် GPT-4 ကို vector databases တွင် ရိုးရှင်းစွာ ချိတ်ဆက်ရန် ကူညီသည်။ OpenAI ၏ ပလက်ဖောင်းသည် အသုံးပြုရလွယ်ကူမှုဖြင့် ကျော်ကြားသည် - စာကြောင်းများနှင့် ချိတ်ဆက်မှုများစွာ ရှိသည်။ ၎င်းတို့သည် မော်ဒယ်ကို steer လုပ်ရန် အတွက် system messages ကိုလည်း ပံ့ပိုးပေးသည် (Anthropic သည် နောက်မကြာမီထည့်သွင်းခဲ့ပြီး၊ Google ၏ API တွင် အလားတူဖွဲ့စည်းမှုများရှိသည်)။ အကျဉ်းချုပ်အားဖြင့်၊ OpenAI ၏ tool ကောင်းမွန်သောအခြေအနေ တွင်ရှိသည် function calling (ယခု Gemini နှင့် Claude တွင် အလားတူများရှိသည်) နှင့် multi-turn conversation management စသည်တို့ပါရှိသည်။ Developer တစ်ယောက်သည် AI မော်ဒယ်ကို မိမိ app ထဲတွင် လ်င်မြန်စွာ ထည့်သွင်းလိုပါက OpenAI ၏ APIs သည် ရိုးရှင်းပြီး ကောင်းမွန်စွာ ရေးထားသော အထောက်အပံ့စာရွက်များပါဝင်သည်။ ချို့တဲ့ချက်မှာ မော်ဒယ်သည် black-box (ပိတ်ထားသော အလေးချိန်များ) ဖြစ်သည်။ prompt နှင့် few-shot အပြင် ကွဲပြားမှုကို ပြင်ဆင်ခြင်းသည် ညှိနိုင်းခြင်းအစီအစဉ်ထဲမဝင်လျှင် ကန့်သတ်ထားသည်။
• Anthropic Claude 2/2.1: Anthropic သည် API (နှင့် claude.ai တွင် chat အင်တာဖေ့စ်) မှတစ်ဆင့် Claude ကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ သူတို့သည် OpenAI ထက် “features” ကို အများအပြားကြေညာခြင်းမပြုဘဲ Claude 2.1 မှာ system prompts ကို ထည့်သွင်းခဲ့သည် (OpenAI ၏ system message နှင့် တူညီသော, သဘောထားကို ကြိုတင်သတ်မှတ်ရန်)[90] နှင့် beta တွင် tool use API ကို ထည့်သွင်းခဲ့သည်[61]။ Tool use feature သည် အထူးသဖြင့် OpenAI ၏ function calling ကိုဖြေပေးသောအဖြစ် ဖြစ်သည် - developer များသည် tool များ (ဥပမာ, calculator, web search, database query) ကို သတ်မှတ်နိုင်ပြီး Claude သည် စကားဝိုင်းအတွင်း၌ ၎င်းတို့ကို ဖျော်ဖြေရန် ဆုံးဖြတ်နိုင်သည်[62]။ ၎င်းသည် Claude ကို အက်ပ်လီကေးရှင်းများတွင် ပိုမိုတိုးချဲ့နိုင်စေရန် တိုးတက်မှုကြီးတစ်ခုဖြစ်သည် (၎င်းသည် သတင်းအချက်အလက်ကို ရယူနိုင်သည် သို့မဟုတ် ၎င်း၏ လေ့ကျင့်မှုဒေတာပေါ်တွင်သာ မူတည်ရသေးဘဲ အရေးယူနိုင်သည်)။ Claude တွင် ပြန်လည်ညှိနိုင်းခြင်းရွေးချယ်မှုများကို အများအတွက် မရှိပါ။ ၎င်း၏ “Constitutional AI” alignment သည် သတ်မှတ်ထားသော နိယာမအချို့ကို လိုက်နာရန် အနည်းငယ် ကန့်သတ်ထားသည် - သို့သော် system prompts များသည် သဘောထားနှင့် စတိုင်ကို အနည်းငယ် ပြုပြင်နိုင်စေသည်။ Anthropic သည် Claude ကို လုပ်ငန်းအသုံးပြုမှုအတွက် အထူးဈေးကောင်းစွာ ရောင်းချသည် (သူတို့သည် AWS စသည်တို့နှင့် မိတ်ဖက်များရှိသည်)၊ စီးပွားရေးစာရွက်စာတမ်းများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် ၎င်း၏ context ကြီးမားမှုနှင့် ၎င်း၏ လုံခြုံမှုအင်္ဂါရပ်များကို တင်ပြသည်။ သူတို့တွင် Claude Instant လည်းရှိသည်၊ developer များသည် အလေးချိန်နည်းသော အလုပ်များအတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့် မြန်ဆန်ပြီး စျေးသက်သာသော ဗားရှင်းဖြစ်သည်။ Claude ၏ developer အတွေ့အကြုံသည် တဖြည်းဖြည်း တိုးတက်လာနေသည် - Anthropic သည် မကြာသေးမီက prompt ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးအတွက် web Workbench ကို မိတ်ဆက်ခဲ့ပြီး OpenAI နှင့် documentation ကွဲပြားမှုကို လုပ်ဆောင်နေသည်[91]။ ထူးခြားသောအချက်တစ်ခုမှာ, အသုံးပြုသူအများစုသည် Claude ကို ရှည်လျားသော စကားဝိုင်းများတွင် စကားဝိုင်းအကြောင်းအရာကို ထိန်းသိမ်းထားနိုင်ခြင်းအတွက် အထူးကောင်းမွန်သည် ဟု တွေ့ရှိကြသည်။ ၎င်းသည် သက်ဆိုင်ရာမဟုတ်သောအရာများကို နည်းနည်းသာ တရားဝင်ထားပြီးတစ်ချို့သော developer များအတွက် အသုံးပြုသူရင်ဆိုင်သော chatbots အတွက် ပိုမိုကြိုက်နှစ်သက်ကြသည်။

အခြားထုတ်ကုန်များနှင့် ပေါင်းစပ်ခြင်း: Google သည် Gemini ကို မိမိထုတ်ကုန်များထဲသို့ ပေါင်းစပ်နေသည် (Android တွင် စက်ပေါ်တွင် Nano models အတွက် API များရှိသည်[87], Chrome သည် Gemini အခြေခံသော အင်္ဂါရပ်များရရှိနေသည်၊ စသည်တို့)၊ ထို့ကြောင့် သင်သည် Google ecosystem အတွင်းရှိပါက Gemini ကို အစိတ်အပိုင်းများစွာတွင် အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ OpenAI ၏ မော်ဒယ်ကို ချိတ်ဆက်မှုများဖြင့် ပေါင်းစပ်ထားသည် (ဥပမာ - Bing Chat သည် GPT-4 ကို အသုံးပြုသည်၊ အချို့သော Office 365 အင်္ဂါရပ်များတွင် Azure မှတဆင့် OpenAI ကို အသုံးပြုသည်)။ Anthropic ၏ Claude သည် အသုံးပြုသူအတွက် ထုတ်ကုန်အနည်းငယ်တွင်သာ ပေါင်းစပ်ထားသော်လည်း Slack (Claude app) ကဲ့သို့သော ပလက်ဖောင်းများတွင် ရနိုင်သည်၊ ထို့ပြင် Quora (Poe သည် Claude နှင့် GPT-4 ကို အသုံးပြုသည်) ကဲ့သို့သော အရောင်းမြှင့်လုပ်ငန်းများနှင့်လည်း ပူးပေါင်းသည်။

ဆော့ဖ်ဝဲ ဖွံ့ဖြိုးရေးသားသူအသိုင်းအဝိုင်းနှင့် ပံ့ပိုးမှု: ChatGPT ရဲ့ လူကြိုက်များမှုကြောင့် OpenAI ဟာ အကြီးဆုံးအသုံးပြုမှုအသိုင်းအဝိုင်းရှိပါတယ်။ ဒါကြောင့် GPT-4 ကို သုံးပြီး မိမိကိုယ်ပိုင် သင်ခန်းစာတွေ၊ စာကြိမ်တွေ၊ အသိုင်းအဝိုင်းကူညီမှုတွေ အများဆုံးရနိုင်ပါတယ်။ Google ရဲ့ AI ဖွံ့ဖြိုးရေးဆက်ဆံရေးက AI.Google.dev ရှိ သင်ခန်းစာတွေ၊ book တွေ နဲ့ Gemini အတွက် သင်ရိုးများကို တိုးချဲ့နေပါတယ်။ Anthropic က အပြင်ပန်းဆက်ဆံရေးမှာ နည်းနည်းအသစ်ကျသေးပေမယ့် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ တွင် claude.ai ကို အခမဲ့အသုံးပြုနိုင်စေရန် တိုးချဲ့နေပါတယ်။ ဒါက ဆော့ဖ်ဝဲ ဖွံ့ဖြိုးရေးသားသူတွေအတွက် အထောက်အကူဖြစ်စေပါတယ်။

အကျဉ်းချုပ်အားဖြင့်၊ အင်ဂျင်နီယာများတွင် သုံးခုလုံးနှင့်အတူ ရွေးချယ်စရာကောင်းများ ရှိသည်။ သင်သည် အထိရောက်ဆုံးထိန်းချုပ်မှုနှင့် အရွယ်အစားငယ်သော မော်ဒယ်များကို ကိုယ်တိုင်လက်ခံနိုင်ခြင်း ရှိရန်လိုလျှင်၊ Google ၏ Gemma/Gemini နည်းလမ်းသည် ဆွဲဆောင်မှုရှိသည် (မော်ဒယ်ငယ်များကို ဖွင့်ပြီး + အကြီးမော်ဒယ်အတွက် အင်အားကြီး API)။ အသင့်သုံး features များစွာ ပါတဲ့ ရိုးရှင်းတဲ့ API ကိုလိုလျှင် OpenAI ၏ GPT-4 သည် လေ့လာစရာကောင်းသည်။ ကြာရှည် context နှင့် ဘေးကင်းလုံခြုံမော်ဒယ်ကို အထဲကပင် ဦးစားပေးထား လျှင် Anthropic ၏ Claude 2.1 သည် ဆွဲဆောင်မှုရှိသည်။ ဤမော်ဒယ်များသည် ထိပ်တန်းအဆင့်တွင် open-source မဟုတ်သော်လည်း (Google ၏ Gemmas မော်ဒယ်ငယ်များမှလွဲ၍) အကြီးမော်ဒယ်များအတွက် ပံ့ပိုးသူကို အားကိုးရသည်။ သို့သော် ယှဉ်ပြိုင်မှုကြောင့် features များတွင် လည်းကောင်းသည်။ ယခု သုံးခုလုံးတွင် အချို့သော လုပ်ဆောင်မှု API ရှိပြီး၊ စနစ်ညွှန်ကြားချက်များကို ပံ့ပိုးသည်၊ ကြီးမားသော context များ (100k+) ရှိပြီး၊ လုံခြုံမှုနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချမှု tooling အပေါ် ကြိုးပမ်းမှုများ ထည့်ထားသည်။

လုံခြုံမှုနှင့် အညီအမှု

မော်ဒယ်တွေကို အထောက်အကူဖြစ်စေပြီး အန္တရာယ်ရှိတဲ့ အကြောင်းအရာတွေ မထုတ်လုပ်စေဖို့ သုံးခုလုံးသော အဖွဲ့အစည်းတွေအတွက် အဓိက အာရုံစိုက်မှုဖြစ်ပြီး၊ နည်းလမ်းအနည်းငယ်ချင်းကွဲပြားတယ်။

• Google Gemini (DeepMind): Google သည် “agentic era တွင်တာဝန်ယူမှုရှိစွာတည်ဆောက်ခြင်း” ကိုအထူးပြုသည်[93]။ DeepMind သည် AI လုံခြုံရေးကို အကြာကြီးအာရုံစိုက်ပြီး Gemini နှင့်အတူ Google AI မော်ဒယ်မည်သည့်အတွက်မဆို အပြည့်အစုံဆုံးသော လုံခြုံရေးအကဲဖြတ်မှုများကို ပြုလုပ်ခဲ့သည်[68]။ Google အဆိုအရ Gemini သည် ဘက်ပြားမှု၊ အဆိပ်အတောက်နှင့် စိတ်ရင်ခုန်မှုများအတွက် စမ်းသပ်ခဲ့သည်။ သင်းမှ မူဝါဒကိုချိုးဖျက်သောမေးခွန်းများကို Gemini မော်ဒယ်က ပယ်ချနိုင်စေရန် ယှဉ်ကြိုးပမ်းမှုများ ထိန်းသိမ်းထားသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏သုံးစွဲသူများအတွက် Gemini ကိုထည့်သွင်းထားသောကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့၏မူဝါဒကိုချိုးဖျက်သောအကြောင်းအရာများကိုထုတ်လုပ်ဖို့မဖြစ်နိုင်ပါ။ Gemini သည်ကိရိယာများအသုံးပြုနိုင်ပြီး ကုဒ်များထုတ်လုပ်နိုင်သောကြောင့် Google သည် အန္တရာယ်ရှိသောအရာများကို ကာကွယ်ရန် ချုပ်ကိုင်ထားသည်။ OpenAI နှင့်တူသော အပြန်အလှန် သင်ကြားမှုများ ကိုလည်း အသုံးပြုခဲ့သည်။ DeepMind သည် “Scalable Alignment via Constitutional AI” အပေါ်သုတေသနပြုခဲ့ပြီး Google သည် အချို့သော အကြံပေးချက်များကို ချေးယူခဲ့သည်။ Google သည် အများပြည်သူထံတွင် မည်သည့်ပုံစံမျှမသုံးပါ။ Gemini သည် Google ၏ AI Principles အတွက် ယဉ်ကျေးပြီး မကျေနပ်သော မေးခွန်းများကို ပယ်ချ ပါသည်[68]။ GPT‑4 ထက် အနည်းငယ်ပိုပြီး အခက်အခဲရှိသော အကြောင်းအရာများကို ခွင့်ပြုရင်ဆိုင်မှုရှိနိုင်သည်ဟု anecdotal စမ်းသပ်မှုများအရ သိရှိရသည်။ Google သည် Secure AI Framework (SAIF) နှင့် Responsible AI Toolkit[87] ကိုဖန်တီးထားသည်။
• OpenAI GPT‑4: GPT-4 ၏ ထိန်းကျောင်းမှုသည် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတွင် အဓိကဖြစ်သည်။ OpenAI သည် RLHF ကို အထူးပြု၍ အဆင့်ဆုံးဖြစ်စေရန် “model-assisted optimization” ကို အသုံးပြုခဲ့သည်။ OpenAI သည် GPT-4 System Card ကို ထုတ်ဝေခဲ့ပြီး အန္တရာယ်ရှိသော မေးခွန်းများကို စစ်ဆေးခဲ့သည်။ GPT-4 သည် အလွန်လုံခြုံပြီး ထိန်းချုပ်နိုင်သော မော်ဒယ်တစ်ခုဖြစ်သည် – အကြမ်းဖက်မှု၊ မုန်းတီးမှု၊ လိင်ပိုင်းဆိုင်ရာအကြောင်းအရာများကို လက်မခံပါ။ သို့သော် မော်ဒယ်မည်သည့်ပုံစံမျှမပြည့်စုံပါဘူး။ OpenAI သည် အမြဲပြုပြင်လျက်ရှိသည်။ GPT‑4 ၏ ထိန်းကျောင်းမှုသည် တစ်ခါတစ်ရံ သုံးစွဲသူများကို စိတ်မကောင်းဖြစ်စေပါသည်။ OpenAI သည် “OpenAI Moderation API” ကို ထောက်ပံ့သည်။ GPT-4 သည် ၎င်း၏ရင်ခုန်မှုနှုန်းကို နီးပါး 40% လျှော့ချနိုင်ခဲ့သည်။
• Anthropic Claude 2/2.1: Anthropic ၏နည်းလမ်းသည် Constitutional AI (CAI) ဖြစ်သည် – ၎င်းသည် AI ကို စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းများကိုပေးပြီး ၎င်း၏ရလဒ်များကို မူဝါဒများနှင့် ကိုက်ညီစေရန် လက်ခံသည်။ Claude ၏မူဝါဒများတွင် “အကောင်းဆုံးနှင့် အန္တရာယ်ကင်းသော အဖြေကို ရွေးချယ်ပါ” ဟူသော အကြောင်းအရာများပါဝင်သည်။ Claude သည် အန္တရာယ်ရှိသော ဒါမှမဟုတ် ဘက်ပြားသော အကြောင်းအရာများကို ထုတ်လုပ်ရန် အလွန်ရှောင်ရှားသည် – ၎င်းသည် “၎င်း၏ မူဝါဒများကို ဖျက်ဆီးရန် မဖြစ်နိုင်ပါ” ဟူသော အကြောင်းပြချက်များကို ထုတ်ဖော်ပါသည်။ Claude 2.1 တွင် ဟာလူဆေးရှင်းများကို ပိုမိုလျှော့ချနိုင်ခဲ့သည် – ၎င်းသည် မည်သည့်အချက်အလက်ကိုမှ မေးမြန်းနိုင်ပါဘူး[70]၊ Claude 2.1 သည် မမှန်ကန်သော အဖြေများကို 30% လျှော့ချနိုင်ခဲ့သည်။ Claude သည် အကြောင်းအရာဆိုင်ရာကိစ္စများတွင် ပိုမိုအာရုံစိုက်ထားသည်။

ဘယ်မော်ဒယ်က “အကောင်းဆုံးလုံခြုံရေး”ရိပ်မကျဘူးဆိုတာကို အခြေအနေမရှိဘဲ တိတိကျကျတွက်ချက်မရပါဘူး။ အားလုံးဟာ မိမိတို့ ထုတ်လွှင့်ချိန်အလိုက် အဆင့်အမြင့် Alignment အတွက် ယူဆထားပါတယ်။ လက်တွေ့ပြောရရင် Claude ဟာ သဘောထားကောင်းမွန်တဲ့ အကြောင်းအရာတွေကို ပြတ်ပြတ်သားသား ငြင်းဆိုမှုကို ကောင်းစွာ ခံနိုင်ရည်ရှိတဲ့ မော်ဒယ်အဖြစ် နာမည်ကြီးပါတယ်။ အဓိကအားဖြင့် လိုအပ်တဲ့အခါမှသာ ငြင်းဆိုတတ်ပါတယ်။ GPT‑4 က တခါတရံမှာ ပိုပြီး သတိထားတတ်ပါတယ် (ဥပမာ အကြောင်းအရာတွေကို မူဝါဒနဲ့ ဆန့်ကျင်ဖို့ နီးပါးမှန်း ခြွင်းချက်ပြုဖို့ လိုအပ်တဲ့အခါ စာသားပြန်စီရင် ငြင်းဆိုတတ်ပါတယ်။) Gemini ရဲ့ Alignment က အများပြည်သူအနေဖြင့် အခုလက်ရှိတည့်ခံနေရတယ်လို့ ယူဆရတယ်။ ဒါဟာ GPT-4 နဲ့တူတဲ့ အဆင့်ကိုရောက်နေကြောင်း၊ ခွင့်မပြုတဲ့ အကြောင်းအရာတွေကို တင်းကျပ်တဲ့ အပြင်၊ အနုနည်းမရှိတဲ့ အကြောင်းအရာတွေကိုလည်း မျှော်မှန်းတတ်ပါတယ်။ DeepMind ရဲ့ Reinforcement Learning လုံခြုံရေး အတွေ့အကြုံက (သူတို့က “red-teaming” အတွက် လုပ်ဆောင်ချက်တွေကို လေ့လာကြောင်း၊ စသည်တို့ကို [68] မှတ်ချက်ထုတ်ပါတယ်။) Gemini အတွက် လုံခြုံရေး လေ့ကျင့်မှုမှာ တိုးတက်မှုကို အထောက်အကူပြုတယ်လို့ ယူဆရပါတယ်။ ထို့အပြင် Gemini က ပုံတွေအတွက် ရလဒ်ထုတ်နိုင်တဲ့အတွက် Google ကလည်း အဲဒီနယ်ပယ်မှာ စည်းမျဉ်းချက်တွေကိုလိုက်နာဖို့ စိစစ်ရပါတယ် (ဥပမာ သီးခြားတိကျတဲ့ သို့မဟုတ် မူပိုင်ခွင့်ရှိတဲ့ ပုံတွေ မထုတ်လုပ်ဖို့ စသည်တို့ကို)၊ အခြားလုံခြုံရေး အလွှာတစ်ခုအဖြစ် စဉ်းစားရပါတယ်။

နောက်ဆုံးမှာ ကုမ္ပဏီသုံးခုလုံးဟာ ဆက်လက်တိုးတက်အောင်လုပ်ဆောင်နေကြပါတယ်။ သူတို့ဟာ အဆက်မပြတ် အပ်ဒိတ်တွေကို ထုတ်ဝေကြပြီး (OpenAI ရဲ့ GPT-4 က ChatGPT အပ်ဒိတ်တွေနဲ့ ပိုမိုလုံခြုံလာခဲ့သလို၊ Anthropic ရဲ့ Claude က 2.1 မှာ တိုးတက်လာခဲ့တယ်၊ Google ကလည်း Gemini ကို အကြံပြုချက်တွေနဲ့ အပ်ဒိတ်လုပ်မယ်ဆိုတာ မလွဲဧကန်ပါပဲ)။ Developer ဒါမှမဟုတ် အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုအနေနဲ့ Claude က လုံခြုံရေးဟာ အပြည့်အဝ ဦးစားပေးထားတဲ့ အရေးကြီးဆုံး ဖြစ်တယ်ဆိုရင် ရင်ဆိုင်နိုင်မယ်၊ အဆိုးအဖျက်မဖြစ်အောင်လုပ်ဆောင်ခြင်းနဲ့ ရိုးသားမှုကို နှစ်ချက်အထိ ဦးစားပေးထားတဲ့အတွက်ပါ။ GPT-4 ကလည်း နီးစပ်တဲ့ ဒုတိယနေရာမှာရှိပြီး လုံခြုံရေးအင်္ဂါရပ်များစွာနဲ့ အတူ အပြင်းအထန် စစ်ဆေးမှုများရှိပါတယ် (ဒါ့အပြင် OpenAI ရဲ့ လိုက်နာမှုစံနှုန်းနဲ့ ကြီးကြပ်မှုအပေါ် အားကိုးမှုရှိပါတယ်)။ Gemini ကလည်း အလွန်လုံခြုံနိုင်တယ်ဆိုရင် (Google က သူ့ဝန်ဆောင်မှုတွေအတွက် အဆိုးအကျိုးမထုတ်လုပ်ဖို့ အရာများအတွက် အလွန်အရေးကြီးပါတယ်)၊ စိတ်ကူးယဉ်ပုံရိပ်ဖန်တီးခြင်းလို ပိုမိုသစ်သစ်သော အစွမ်းသတ္တိများကို ယူလာပြီး သီးခြားမူဝါဒများဖြင့် စီမံခန့်ခွဲထားပါတယ် (ဥပမာအားဖြင့် Imagen ကို စိစစ်ခဲ့သလို အကြမ်းဖက်မှု ဒါမှမဟုတ် အပြာရောင်ပုံရိပ်များကို ထုတ်လုပ်မည်မဟုတ်ပါ)။

ဖော်ပြချက်အရ၊ မော်ဒယ်သုံးခုလုံးသည် အများအားဖြင့် အလွန်ကိုက်ညီပြီး လူထုအတွက် အထွေထွေအသုံးပြုရန် ဘေးကင်းသည်။ အတွေးအခေါ်အနည်းငယ်ကွာခြားမှုများရှိသည်။ OpenAI နှင့် Google သည် လူ့တုံ့ပြန်မှုဖြင့် RLHF ကိုအဓိကအသုံးပြုပြီး (AI တုံ့ပြန်မှုအနည်းငယ်ပါ)၊ Anthropic သည် ဖွဲ့စည်းပုံဖြင့် AI ကိုယ်တိုင်ထိန်းချုပ်မှုကို ပိုမိုအခြေခံသည်။ အသုံးပြုသူများသည် GPT-4 နှင့် Gemini ၏ ပျက်ကျမှုများအားနည်းပါးသော်လည်း Claude သည် ၎င်း၏သဘောထားများကြောင့် ပိုပြီးအသေးစိတ်ကိုယ်တိုင်စာတစ်စောင်ကို ပေးနိုင်စေသည်။ အချက်အလက်မှန်ကန်မှုအရ၊ GPT-4 နှင့် Gemini သည် စမ်းသပ်မှုတွင် အနည်းငယ်သာလျှင်သာလွန်ကြသော်လည်း Claude 2.1 ၏ တိုးတက်မှုများကြောင့် မှားယွင်းမှုလျှော့ချမှုတွင် ကွာဟမှုကို ရှည်လျားစေသည်[70][94]။ အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်မှာ အထောက်အထားများကို ထည့်သွင်းအသုံးပြုရန်ဖြစ်ပြီး အရေးကြီးသော အပလီကေးရှင်းများအတွက် တစ်ခုတည်းသော မော်ဒယ်အထွက်ကို အပြစ်ကင်းစွာ မယုံကြည်ရသေးပါ။

သတ်မှတ်ချက်

Google ၏ Gemini 3, OpenAI ၏ GPT-4 (Turbo) နှင့် Anthropic ၏ Claude 2.1 သည် 2025 ခုနှစ်တွင် AI မော်ဒယ်များ၏ ထိပ်ဆုံးကို ကိုယ်စားပြုသည်။ Gemini 3 သည် GPT-4 ကို စိန်ခေါ်နိုင်သည့် အင်အားကြီးသူအဖြစ် ပေါ်ထွက်လာသည်၊ များစွာသော နယ်ပယ်များတွင် အထူးကောင်းမွန်သော စွမ်းဆောင်ရည်၊ ပိုမို များပြားသော မီဒီယာများကို ပံ့ပိုးပေးခြင်းနှင့် လုံးဝအသစ်သော အသုံးပြုမှုများကို അനുവദသည့် မဖြစ်မနေလိုအပ်သော အကြောင်းအရာ အလျားကို ပံ့ပိုးပေးခြင်းတို့ဖြင့်။ GPT-4 သည် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုအတွက် ရွှေစံနှုန်းဖြစ်ပြီး၊ အထူးကောင်းမွန်သော ထောက်ထားမှုနှင့် အကျယ်ပြန့်သော ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု သမားတွေအတွက် စနစ်တကျ ပံ့ပိုးပေးခြင်း၊ ယခုအခါ မျက်မှောက်အားဖြင့် အကောင်းဆုံးသော စနစ်ဖြစ်သော 128K အကြောင်းအရာကို ပံ့ပိုးပေးခြင်းတို့ဖြင့်။ Claude 2.1 သည် စွမ်းရည်များ၏ စိတ်ဝင်စားဖွယ်ရာ အရောအနှောကို ပေးသည် – အလွန်ပြင်းထန်သော ဘာသာစကားနှင့် ကုဒ်ရေးစွမ်းရည်၊ အကြီးဆုံးသော အသုံးပြုနိုင်သော အကြောင်းအရာ ပြတင်းပေါက် (200K) နှင့် လုပ်ငန်းများကို လှုံ့ဆော်သည့် လုံခြုံမှုကို ဦးစားပေးထားသော ဒီဇိုင်း။

သူတို့ကိုရွေးချယ်ခြင်းသည် လျှောက်လွှာပေါ်မူတည်သည်။ မျိုးစုံနားလည်မှု သို့မဟုတ် ပုံထုတ်လုပ်မှုကို စာသားနှင့်ပေါင်းစပ်လိုလျှင် Gemini 3 သည် အထင်ကရဖြစ်သည်။ အကောင်းဆုံး စာသားဗေဒလေ့လာမှုမော်ဒယ်နှင့် အများကြီးပေါင်းစပ်မှုများလိုအပ်ပြီး နှုန်းထားကန့်သတ်မှုများကို မဖြစ်ချင်လျှင် GPT-4 သည် အသိအမှတ်ပြုထားသော ရွေးချယ်မှုဖြစ်သည်။ ရှည်လျားသော စာရွက်စာတမ်းများကို သုံးသပ်လိုသည်ဖြစ်စေ၊ လုံးဝထင်ရှားပြီး မှောင်မိုက်သည့်အရာမဖြစ်မည်ဖြစ်သော မော်ဒယ်လိုချင်လျှင် Claude 2.1 သည် ထူးချွန်သည်။

တစ်ခုတာချည်းကပ်ပါတယ်–ဒီမော်ဒယ်တွေကြားမှာယှဉ်ပြိုင်မှုကမြန်ဆန်တဲ့တိုးတက်မှုတွေကိုအရင်းခံဖြစ်စေပါတယ်။ သုံးခုလုံးကအမြဲတိုးတက်နေပြီး၊ အပြောင်းအလဲတွေကိုအဆင့်မြှင့်တင်မှုတိုင်းနဲ့အတူကျဉ်းမြောင်းလာနိုင်ပါတယ်။ အခုအချိန်အထိ၊ သူတို့ရဲ့ဖွဲ့စည်းမှုပိုင်း၊ အကြံဉာဏ်ပိုင်နိုင်မှု၊ ကုဒ်ရေးနိုင်စွမ်း၊ မော်ဒယ်စုံစွမ်းရည်များ၊ အမြန်နှုန်း၊ အကြောင်းအရာကိုကိုင်တွယ်နိုင်မှု၊ ဖွံ့ဖြိုးရေးသူကိရိယာများနှင့်ညှိနှိုင်းမှုတို့အတွက်ကွာခြားချက်တွေကိုအသေးစိတ်ဖော်ပြထားပါတယ်။ ယုံကြည်စိတ်ချရတဲ့စံချိန်များနဲ့အရင်းအမြစ်များကိုအသုံးပြုပြီး ဒီကျယ်ပြန့်တဲ့နှိုင်းယှဉ်မှုကဖွံ့ဖြိုးရေးသူများနဲ့နည်းပညာဝါသနာရှင်များအတွက်ဒီ cutting-edge AI မော်ဒယ်များဘယ်မှာရပ်တည်ရလဲဆိုတာနားလည်နိုင်စေမယ်လို့မျှော်လင့်ပါတယ်[72][27][96].

အကြံပြု SEO-Optimized ဘလော့ခေါင်းစဉ်များ

နောက်ဆုံးတွင်၊ သင်ဤအကြောင်းအရာအပေါ် ဘလော့ဂ်ပို့စ်ရေးသားရန် စဉ်းစားနေပါက၊ ဒါကစကားလုံးများနှင့် ဆွဲဆောင်မှုရှိသော SEO-Friendly ခေါင်းစဉ်အကြံပြုချက်အချို့ ဖြစ်ပြီး အဖွဲ့ဝင်နှင့်အတူ ပိုမိုနက်ရှိုင်းသော ဆွေးနွေးမှုများအတွက် အထူးသဖြင့် အထူးစိတ်ပါဝင်စားသူများအတွက် ဦးတည်ထားပါသည်။

• “Google Gemini 3 vs OpenAI GPT‑4 vs Anthropic Claude 2: 2025 အတွက် နောက်ဆုံး AI မော်ဒယ် ယှဉ်ပြိုင်မှု” – ဤမော်ဒယ်များ၏ ယှဉ်ပြိုင်မှုကို ရှာဖွေနေသူများကို ဆွဲဆောင်နိုင်မည့် ယှဉ်ပြိုင်မှုနှင့် လက်ရှိနှစ်ကို ဖော်ပြသည့် ဆွဲဆောင်မှုရှိသော ခေါင်းစဉ်။
• “Gemini 3 vs GPT‑4 vs Claude 2 – Coding, Reasoning & Multimodal AI တွင် ဘယ်နောက်မျိုးဆက် AI မော်ဒယ်က ဦးဆောင်နေသနည်း?” – အဓိကယှဉ်ပြိုင်မှုအချက်များ (Coding, Reasoning, Multimodal) ကို အလေးထားပြောဆိုပြီး၊ စွမ်းရည်နည်းပညာပိုင်းအား အကဲဖြတ်နေသော ဖွံ့ဖြိုးမှုဆက်စပ်သူများကို ဆွဲဆောင်နိုင်ရန် မော်ဒယ်အမည်များကို အသုံးပြုထားသည်။
• “Google ၏ Gemini 3 vs OpenAI GPT‑4: 2025 တွင် အထောက်အထားရလဒ်များနှင့် အဓိကကွာခြားချက်များ” – အထောက်အထားများနှင့် ကွာခြားချက်များကို အထူးပြုပြီး၊ အဖွဲ့အစည်းအမည်များ (Google, OpenAI) နှင့် မော်ဒယ်အမည်များကို အထူးတန်ဖိုးရှိသော စကားလုံးများအဖြစ် အသုံးပြုထားသည်။

ထိုခေါင်းစဉ်များသည် လူကျော်ရှာဖွေရန်စကားလုံးများ (Gemini 3၊ GPT-4၊ Claude 2၊ AI မော်ဒယ်နှိုင်းယှဉ်မှု) ပါဝင်ပြီး ဖတ်ရှုသူများကို AI မော်ဒယ်နှိုင်းယှဉ်မှုများနှင့် စွမ်းရည်များကို စိတ်ဝင်စားသော ဖတ်ရှုသူများဆွဲဆောင်ရန် ကူညီမည့် အထောက်အကူဖြစ်သော ရှင်းလင်းသည့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို လက်ခံနိုင်စေရန်ကတိပြုသည်။

အရင်းအမြစ်များ: ဒီနှိုင်းယှဉ်ချက်အတွက် အချက်အလက်များကို တရားဝင်အရင်းအမြစ်များမှ အတည်ပြုထားပါသည်- Google ၏ Gemini အတွက် ကြေညာချက်များနှင့် နည်းပညာအစီရင်ခံစာ[72][1], OpenAI ၏ GPT-4 အထောက်အထားစာမျက်နှာ[16], Anthropic ၏ Claude မော်ဒယ်ကတ်နှင့် အပ်ဒိတ်မှတ်စုများ[50][17] နှင့် အခြားလေ့လာမှုများနှင့် စမ်းသပ်မှုရလဒ်များကို ဒီဆောင်းပါးတွင် ဆိုပြီးဖော်ပြထားသော နောက်ခံအချက်အလက်များမှရယူထားသည်။ မည်သည့်စမ်းသပ်ချက်နှင့် အဆိုအမိန့်များကိုမှ အတည်ပြုရန် ယုံကြည်ရစေရန် ထင်ရှားသောအရင်းအမြစ်များမှ ရယူထားသည်။

[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] Gemini ကိုမိတ်ဆက်ခြင်း-ဂူးဂဲလ်၏အလွန်တော်တဲ့ AI မော်ဒယ်

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 - Google DeepMind

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

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

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

[12] [16] [56] [60] [67] [88] DevDay တွင်သင်ပြခဲ့သော မော်ဒယ်အသစ်များနှင့် ဖွံ့ဖြိုးရေးထုတ်ကုန်များကို OpenAI မှ ကြေငြာခဲ့သည်

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] Claude 2.1 ကိုမိတ်ဆက်ခြင်း \ Anthropic

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

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

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

[36] Google Gemini 3 Pro ရဲ့ သတင်းအရ သွားလာချိန်၊ အင်္ဂါရပ်များနှင့် အလားအလာ...

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 ကိုစိတ်ကြိုက်ပြုပြင်ခြင်းသို့ ဝင်ရောက်ခွင့် - API - OpenAI Developer Community

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

[90] Anthropic ရဲ့ Claude 2.1 အခြေခံမော်ဒယ်ကို ယခုအခါ ယေဘုယျအသုံးပြုနိုင်ပြီ ...

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