OpenAI نے GPT-5 کے لیے سرکاری پیرامیٹر کی گنتی شائع نہیں کی ہے۔ تقریباً 1.7–1.8 ٹریلین پیرامیٹرز (گھنے ماڈل اسٹائل کا تخمینہ) سے دسیوں کھربوں اگر آپ مکسچر آف ایکسپرٹس (MoE) طرز کے فن تعمیر کی کل صلاحیت کو شمار کرتے ہیں۔ ان نمبروں میں سے کسی کی بھی سرکاری طور پر تصدیق نہیں کی گئی ہے، اور فن تعمیر میں فرق (گھنے بمقابلہ MoE)، پیرامیٹر شیئرنگ، سپیرسٹی اور کوانٹائزیشن ایک ہی ہیڈ لائن نمبر کو گمراہ کن بناتی ہے۔
OpenAI GPT-5 کے سائز اور فن تعمیر کے بارے میں کیا کہتا ہے؟
GPT-5 کے بارے میں OpenAI کے عوامی مواد خام پیرامیٹر شمار کے بجائے صلاحیتوں، APIs اور نئے کنٹرولز پر زور دیتے ہیں۔ کمپنی کے پروڈکٹ اور ڈویلپر پیجز GPT-5 کی خصوصیات متعارف کراتے ہیں — بہتر کوڈنگ، ایک نئی verbosity پیرامیٹر، اور نئے استدلال کے کنٹرول - لیکن کرتے ہیں۔ نوٹ ایک "پیرامیٹر = X" اعداد و شمار کو ظاہر کریں۔ مثال کے طور پر، OpenAI کے آفیشل GPT-5 صفحات اور ڈویلپر دستاویزات صلاحیتوں اور کنفیگریشن نوبس کی وضاحت کرتے ہیں لیکن پیرامیٹر شمار کی تفصیلات کو چھوڑ دیتے ہیں۔
یہ خاموشی کیوں اہمیت رکھتی ہے۔
پیرامیٹر شمار ماڈل پیمانے کے لیے ایک سادہ شارٹ ہینڈ کے طور پر استعمال ہوتے تھے۔ آج وہ اکیلے کم معلوماتی ہیں: ماڈل ڈیزائن کے انتخاب (مکسچر آف ایکسپرٹس، پیرامیٹر شیئرنگ، کوانٹائزیشن)، ٹریننگ کمپیوٹ، ڈیٹا کوالٹی، اور الگورتھمک تبدیلیاں شائع شدہ پیرامیٹر کل میں متناسب تبدیلی کے بغیر صلاحیت میں بڑا فرق پیدا کر سکتی ہیں۔ خصوصیات اور حفاظتی بہتریوں پر OpenAI کی توجہ اس تبدیلی کی عکاسی کرتی ہے: وہ کارکردگی، حفاظتی ٹیسٹ، اور API کنٹرولز کو خام سائز سے زیادہ نمایاں کرتے ہیں۔
کون سے آزاد تخمینے موجود ہیں - اور وہ کس حد تک مختلف ہیں؟
چونکہ OpenAI نے نمبر شائع نہیں کیا، ہماری ٹیم متعدد منظرناموں کی بنیاد پر تخمینہ لگاتی ہے جس نے تخمینہ اور مفروضے تیار کیے ہیں۔ یہ چند زمروں میں کلسٹر ہیں:
- ~1.7–1.8 ٹریلین پیرامیٹرز (گھنے طرز کا تخمینہ)۔ کئی تجزیے بینچ مارک کی کارکردگی، قیمتوں کا تعین، اور تاریخی اسکیلنگ کا موازنہ کرتے ہوئے اندازہ لگاتے ہیں کہ GPT-5 کم ٹریلین پیرامیٹر رینج میں ہے - GPT-4 کے لیے کچھ تخمینوں سے یکساں ترتیب۔ یہ اندازے محتاط ہیں اور GPT-5 کو ایک بہت بڑا MoE نظام کی بجائے توسیعی پیمانے کے ایک گھنے ماڈل کے طور پر مانتے ہیں۔
- دسیوں کھربوں (MoE طرز کا ٹوٹل)۔ دیگر رپورٹس تجویز کرتی ہیں کہ GPT-5 (یا کچھ GPT-5 مختلف قسمیں) ماہرین کا مرکب طریقہ استعمال کریں جہاں کل تمام ماہرین کے پیرامیٹرز کی تعداد درجنوں ٹریلین تک پہنچ سکتی ہے - مثال کے طور پر، صنعت کی کمنٹری میں 52.5 ٹریلین پیرامیٹر ایم او ای کنفیگریشن کا دعویٰ کیا گیا ہے۔ MoE سسٹمز صرف ماہرین کے ذیلی سیٹ کو فی ٹوکن فعال کرتے ہیں، اس لیے "کل پیرامیٹرز" اور "ایکٹو پیرامیٹرز فی فارورڈ پاس" بہت مختلف میٹرکس ہیں۔
- قدامت پسند لیتا ہے جو ایک نمبر سے گریز کرتا ہے۔ کچھ تکنیکی تحریریں اور جمع کرنے والے اس بات پر زور دیتے ہیں کہ اکیلے پیرامیٹر کی گنتی ایک ناقص پراکسی ہے اور اس طرح کارکردگی، تاخیر، قیمتوں کا تعین اور آرکیٹیکچرل ٹریڈ آف کا تجزیہ کرنے کو ترجیح دیتے ہوئے، حتمی اعداد و شمار دینے سے انکار کرتے ہیں۔
یہ فرق اہم ہیں: ایک "1.8T گھنے" اور "50T MoE کل" کا دعوی براہ راست موازنہ نہیں ہے - سابقہ ہر ٹوکن پر لاگو ایک گھنے میٹرکس کا مطلب ہے، مؤخر الذکر ایک ویرل ایکٹیویشن پیٹرن کا مطلب ہے جو مؤثر کمپیوٹ اور میموری کے استعمال کو بہت مختلف بناتا ہے۔
مختلف ذرائع ایسے مختلف نمبر کیسے پیدا کر سکتے ہیں؟
کئی تکنیکی اور سیاق و سباق کی وجوہات ہیں جن کی وجہ سے اندازے مختلف ہوتے ہیں۔
(a) گھنے بمقابلہ ویرل (ماہرین کا مرکب) فن تعمیر
ایک گھنا ٹرانسفارمر ہر ٹوکن پر یکساں وزن کی پیمائش کرتا ہے۔ ایک گھنے ماڈل کے پیرامیٹر کا شمار ذخیرہ شدہ وزن کی تعداد ہے۔ ایک MoE ماڈل بہت سے ماہر ذیلی ماڈلز کو اسٹور کرتا ہے لیکن فی ٹوکن صرف ایک چھوٹے سب سیٹ کو چالو کرتا ہے۔ لوگ بعض اوقات رپورٹ کرتے ہیں۔ کل ماہر پیرامیٹرز کی گنتی (جو بہت زیادہ ہو سکتی ہے) جبکہ دوسرے رپورٹ کرتے ہیں۔ موثر فی ٹوکن ایکٹیویٹڈ پیرامیٹر شمار (بہت چھوٹا)۔ یہ مماثلت بے حد مختلف سرخی نمبر پیدا کرتی ہے۔
(b) پیرامیٹر کا اشتراک اور موثر نمائندگی
جدید پروڈکشن ماڈل اکثر پیرامیٹر شیئرنگ ٹرکس، کم رینک اڈاپٹر، یا جارحانہ کوانٹائزیشن کا استعمال کرتے ہیں۔ یہ میموری کے اثرات کو کم کرتے ہیں اور تبدیل کرتے ہیں کہ آپ کو عملی صلاحیت کے لیے "پیرامیٹر" کیسے گننا چاہیے۔ ایک ہی خام پیرامیٹر کی گنتی کے ساتھ دو ماڈل بہت مختلف طریقے سے برتاؤ کر سکتے ہیں اگر کوئی مشترکہ وزن یا کمپریشن استعمال کرتا ہے۔
(c) عوام کو درپیش معاشیات اور مصنوعات کی پیکیجنگ
کمپنیاں مختلف ماڈل کو بے نقاب کر سکتی ہیں۔ متغیرات (مثال کے طور پر، GPT-5، GPT-5-mini، GPT-5-انسٹنٹ) مختلف اندرونی سائز اور لاگت کے پروفائلز کے ساتھ۔ ان مختلف حالتوں کے لیے قیمتوں کا تعین، تاخیر اور تھرو پٹ تجزیہ کاروں کو بالواسطہ اشارے دیتے ہیں — لیکن ان سراگوں کے لیے بیچنگ، ہارڈویئر اور سافٹ ویئر اسٹیک کے بارے میں مفروضوں کی ضرورت ہوتی ہے جو غلطی کو متعارف کراتے ہیں۔
(d) جان بوجھ کر عدم انکشاف اور مسابقتی وجوہات
OpenAI اور دیگر کمپنیاں تیزی سے کچھ فن تعمیر کی تفصیلات کو ملکیتی سمجھتی ہیں۔ اس سے پہلے اصولوں کی گنتی سے جو کچھ سیکھا جا سکتا ہے اسے کم کر دیتا ہے اور کمیونٹی کو بالواسطہ نتائج (بینچ مارکس، لیٹنسی، رپورٹ شدہ انفراسٹرکچر پارٹنرز) پر انحصار کرنے پر مجبور کرتا ہے، جو شور مچاتے ہیں۔
شائع شدہ تخمینوں میں سے کون سے زیادہ معتبر ہیں؟
مختصر تشخیص
کوئی ایک عوامی ذریعہ مستند نہیں ہے۔ اعتبار طریقوں پر منحصر ہے:
- تجزیہ کرتا ہے جو بینچ مارکس، قیمتوں اور تخمینے میں تاخیر سے مثلث بنتا ہے۔ (مثال کے طور پر، محتاط صنعت تکنیکی بلاگز) مفید ہیں لیکن ضروری طور پر تخمینی۔
- بہت زیادہ کل پیرامیٹر شمار کے دعوے قابل فہم ہیں if فن تعمیر ایم او ای ہے - لیکن یہ ٹوٹل گھنے ماڈلز سے براہ راست موازنہ نہیں ہوتے ہیں اور اکثر بنیادی ثبوت کے بجائے ایکسٹراپولیشن سے آتے ہیں۔ ان کے ساتھ ایک مختلف میٹرک کے طور پر سلوک کریں۔
- اوپن اے آئی کی خاموشی۔ نمبر پر، بذات خود ایک اہم ڈیٹا پوائنٹ ہے: کمپنی خام شماروں پر رویے، حفاظت، اور API کنٹرولز پر زور دے رہی ہے۔
نمبروں کا وزن کیسے کریں۔
اگر آپ کو انجینئرنگ یا حصولی کے لیے کام کرنے والے مفروضے کی ضرورت ہے: ماڈل رویے (لیٹنسی، تھرو پٹ، لاگت فی ٹوکن، آپ کے کاموں کی درستگی) غیر تصدیق شدہ پیرامیٹر سے زیادہ اہمیت رکھتی ہے۔ اگر آپ کو ماڈلنگ لاگت کے لیے عددی تخمینہ استعمال کرنا ضروری ہے، تو قدامت پسندی سے فرض کریں a کم ٹریلین آرڈر کی وسعت جب تک کہ آپ کے پاس MoE اور اس کے ایکٹیویشن پیٹرن کا براہ راست ثبوت نہ ہو۔ اگر MoE موجود ہے تو پوچھیں کہ آیا میٹرک ہے۔ کل vs فعال صلاحیت کی منصوبہ بندی کے لیے نمبر استعمال کرنے سے پہلے پیرامیٹرز۔
کیا پیرامیٹر کا شمار اب بھی کارکردگی کی پیش گوئی کرتا ہے؟
مختصر جواب: جزوی طور پر، لیکن پہلے سے کم قابل اعتماد۔
تاریخی منظر
اسکیلنگ کے قوانین نے ماڈل کے سائز، کمپیوٹ اور بعض بینچ مارکس کی کارکردگی کے درمیان مضبوط تعلق ظاہر کیا۔ بڑھتے ہوئے پیرامیٹرز (اور مماثل کمپیوٹ/ڈیٹا) تاریخی طور پر قابل قیاس انداز میں صلاحیتوں کو بہتر بناتے ہیں۔ تاہم، وہ قوانین اسی طرح کے فن تعمیر اور تربیتی نظام کو قبول کرتے ہیں۔
جدید انتباہات
آج، آرکیٹیکچرل ایجادات (مکسچر آف ایکسپرٹس، بہتر آپٹیمائزیشن، چین آف تھیٹ ٹریننگ، انسٹرکشن ٹیوننگ)، ٹریننگ ڈیٹا کیوریشن اور ٹارگٹڈ فائن ٹیوننگ (RLHF، ٹول یوز انٹیگریشن) بولی اسکیلنگ کے مقابلے میں فی پیرامیٹر کی صلاحیت کو بہت زیادہ بڑھا سکتی ہیں۔ OpenAI کے GPT-5 اعلانات استدلال کے کنٹرول اور ڈویلپر کے پیرامیٹرز پر زور دیتے ہیں۔ verbosity اور reasoning_effort - ڈیزائن کے انتخاب جو صارف کے تجربے کو تبدیل کرتے ہیں بغیر کسی کو ایک پیرامیٹر کی گنتی جاننے کی ضرورت ہوتی ہے۔
تو: پیرامیٹر شمار ہے۔ ایک بہت سے لوگوں کے درمیان پیشن گوئی کرنے والا؛ ماڈل کی افادیت کو نمایاں کرنے کے لیے یہ نہ تو ضروری ہے اور نہ ہی کافی ہے۔
تازہ ترین خبریں GPT-5 سے زیادہ سائز کے بارے میں کیا کہتی ہیں؟
حالیہ رپورٹنگ خام پیمانے کے بجائے صلاحیت، حفاظت اور مصنوعات کے انتخاب پر مرکوز ہے۔ نیوز آؤٹ لیٹس نے OpenAI کے ان دعوؤں کا احاطہ کیا ہے کہ GPT-5 اس کے آؤٹ پٹس میں سیاسی تعصب کو کم کرتا ہے، نئی عمر کے تعین اور مواد کی پالیسی میں تبدیلیاں آنے والی ہیں، اور یہ کہ OpenAI ماڈل کو ڈویلپرز کے لیے مزید مفید اور زیادہ قابل کنٹرول بنانے کے لیے اعادہ کر رہا ہے۔ یہ پروڈکٹ اور پالیسی سگنلز ہیں جو عملی طور پر کسی غیر ظاہر شدہ پیرامیٹر کی تعداد سے زیادہ اہمیت رکھتے ہیں۔
مصنوعات میں عملی تبدیلیاں
OpenAI کے ڈویلپر مواد نئے API پیرامیٹرز کا اعلان کرتے ہیں (فعلیت، استدلال کی کوشش، کسٹم ٹولز) جو ڈویلپرز کو رفتار، تفصیل اور سوچ کی گہرائی سے تجارت کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ وہ نوبس ٹھوس ہیں اور ڈویلپرز کے لیے فوری طور پر قابل عمل ہیں جنہیں یہ فیصلہ کرنا ہوگا کہ کون سا GPT-5 ویرینٹ یا سیٹنگ ان کے پروڈکٹ میں فٹ بیٹھتی ہے۔
محققین اور انجینئرز کو کیا کرنا چاہئے اگر انہیں صلاحیت یا لاگت کی منصوبہ بندی کرنے کی ضرورت ہے؟
کسی ایک "پیرامیٹر" نمبر پر بھروسہ نہ کریں۔
استعمال تجرباتی بینچ مارکنگ آپ کے کام کے بوجھ پر۔ نمائندہ اشارے پر تاخیر، تھرو پٹ، ٹوکن لاگت اور درستگی کی پیمائش کریں۔ وہ میٹرکس وہ ہیں جن کی آپ ادائیگی کریں گے اور آپ کے صارفین کیا تجربہ کریں گے۔ ایک جیسے پیرامیٹر کی گنتی والے ماڈلز کی حقیقی دنیا کی لاگت بہت مختلف ہو سکتی ہے۔
اگر آپ کو پیرامیٹر پر مبنی مفروضہ چننا ضروری ہے۔
دستاویز کریں کہ آیا آپ ماڈلنگ کر رہے ہیں۔ کل پیرامیٹرز (اسٹوریج اور کچھ لائسنسنگ مباحثوں کے لیے مفید) بمقابلہ فعال پیرامیٹرز فی ٹوکن (رن ٹائم میموری/کمپیوٹ کے لیے مفید)۔ اگر عوامی تخمینہ استعمال کیا جاتا ہے، تو اس کے ماخذ اور اس کے مفروضات کا حوالہ دیں (MoE بمقابلہ گھنے، کوانٹائزیشن، چاہے وزن مشترکہ ہے)۔
سرکاری دستاویزات اور OpenAI کی بیان کردہ تبدیلیوں کی نگرانی کریں۔
OpenAI API کی خصوصیات اور قیمتوں کو شائع کرتا ہے جو لاگت کو براہ راست متاثر کرتی ہے۔ یہ قیاس آرائی پر مبنی پیرامیٹر شمار سے زیادہ قابل عمل ہیں۔ ڈویلپر کے صفحات دیکھیں اور مختلف ناموں، قیمتوں اور تاخیر کے درجات کے لیے نوٹس جاری کریں۔
تو - آخر کار GPT-5 میں کتنے پیرامیٹرز ہیں؟
ہے کوئی ایک مستند عوامی جواب کیونکہ OpenAI نے پیرامیٹر کی گنتی شائع نہیں کی ہے اور فریق ثالث کا تخمینہ مختلف ہو جاتا ہے۔ بہترین، ایماندارانہ خلاصہ:
- OpenAI: کوئی عوامی پیرامیٹر شمار نہیں؛ توجہ صلاحیت، حفاظت، اور ڈویلپر کنٹرولز پر ہے۔
- آزاد محتاط اندازے: بہت سے تجزیے تجویز کرتے ہیں کہ a کم ٹریلین آرڈر کی شدت (≈1.7–1.8T) اگر آپ GPT-5 کو اسکیلڈ سائز کے گھنے ٹرانسفارمر کے طور پر ماڈل کرتے ہیں۔ اس کو ایک تخمینہ سمجھیں، حقیقت نہیں۔
- MoE/کل پیرامیٹر کے دعوے: گردش کرنے والے دعوے ہیں (مثلاً ~52.5T) جو فرضی MoE کنفیگریشن میں ماہرین کی کل صلاحیت کا حوالہ دیتے ہیں۔ یہ گھنے شماروں سے براہ راست موازنہ نہیں ہیں اور ایکٹیویشن رویے پر منحصر ہیں۔
حتمی ٹیک ویز
- پیرامیٹر شمار معلوماتی لیکن نامکمل ہیں۔ وہ پیمانے کے بارے میں بصیرت پیدا کرنے میں مدد کرتے ہیں، لیکن جدید ایل ایل ایم کی صلاحیت فن تعمیر، تربیتی ڈیٹا، کمپیوٹ، اور فائن ٹیوننگ پر منحصر ہے۔
- OpenAI GPT-5 کے کل پیرامیٹر کو شائع نہیں کرتا ہے۔ اس لیے تجزیہ کار بالواسطہ اشاروں اور مفروضوں پر انحصار کرتے ہیں۔ تخمینوں کی ایک حد کی توقع ہے.
- MoE ٹوٹل بمقابلہ گھنے شمار: اگر آپ "دسیوں کھربوں" کی سرخی دیکھتے ہیں، تو چیک کریں کہ آیا اس سے مراد ہے۔ کل ایم او ای ماہرین or فعال پیرامیٹرز فی ٹوکن - وہ ایک جیسے نہیں ہیں۔
- بینچ مارکس نے مصنوعات کے فیصلوں کے لیے قیاس آرائیوں کو شکست دی۔ ان کاموں پر ماڈل کی پیمائش کریں جن کا آپ خیال رکھتے ہیں (درستگی، تاخیر، لاگت)۔ API کی ترتیبات OpenAI فراہم کرتی ہے (فعلیت، استدلال کی کوشش) ممکنہ طور پر غیر تصدیق شدہ کل پیرامیٹر نمبر سے زیادہ اہمیت رکھتی ہے۔
GPT-5 API کو زیادہ سستا کیسے کال کریں؟
CometAPI ایک متحد API پلیٹ فارم ہے جو سرکردہ فراہم کنندگان سے 500 سے زیادہ AI ماڈلز کو اکٹھا کرتا ہے — جیسے OpenAI کی GPT سیریز، Google کی Gemini، Anthropic's Claude، Midjourney، Suno، اور مزید — ایک واحد، ڈویلپر کے موافق انٹرفیس میں۔ مسلسل تصدیق، درخواست کی فارمیٹنگ، اور رسپانس ہینڈلنگ کی پیشکش کرکے، CometAPI ڈرامائی طور پر آپ کی ایپلی کیشنز میں AI صلاحیتوں کے انضمام کو آسان بناتا ہے۔ چاہے آپ چیٹ بوٹس، امیج جنریٹرز، میوزک کمپوزر، یا ڈیٹا سے چلنے والی اینالیٹکس پائپ لائنز بنا رہے ہوں، CometAPI آپ کو تیزی سے اعادہ کرنے، لاگت کو کنٹرول کرنے، اور وینڈر-ایگنوسٹک رہنے دیتا ہے—یہ سب کچھ AI ماحولیاتی نظام میں تازہ ترین کامیابیوں کو حاصل کرنے کے دوران۔
ڈویلپرز رسائی حاصل کر سکتے ہیں۔ GPT-5 اور GPT-5 Pro API CometAPI کے ذریعے، جدید ترین ماڈل ورژن ہمیشہ سرکاری ویب سائٹ کے ساتھ اپ ڈیٹ کیا جاتا ہے۔ شروع کرنے کے لیے، میں ماڈل کی صلاحیتوں کو دریافت کریں۔ کھیل کے میدان اور مشورہ کریں API گائیڈ تفصیلی ہدایات کے لیے۔ رسائی کرنے سے پہلے، براہ کرم یقینی بنائیں کہ آپ نے CometAPI میں لاگ ان کیا ہے اور API کلید حاصل کر لی ہے۔ CometAPI آپ کو انضمام میں مدد کے لیے سرکاری قیمت سے کہیں کم قیمت پیش کریں۔
جانے کے لیے تیار ہیں؟→ CometAPI کے لیے آج ہی سائن اپ کریں۔ !
اگر آپ AI پر مزید ٹپس، گائیڈز اور خبریں جاننا چاہتے ہیں تو ہمیں فالو کریں۔ VK, X اور Discord!
