o4-mini بمقابلہ جیمنی 2.5 فلیش: فرق کیا ہے؟

اپریل 2025 میں، مصنوعی ذہانت کے منظر نامے نے OpenAI کے o4-mini اور Google کے Gemini 2.5 فلیش ماڈلز کے اجراء کے ساتھ نمایاں پیش رفت دیکھی۔ دونوں ماڈلز کا مقصد رفتار اور لاگت کی کارکردگی کو بہتر بناتے ہوئے اعلیٰ کارکردگی فراہم کرنا ہے۔ یہ مضمون ان دونوں ماڈلز کا ایک جامع موازنہ فراہم کرتا ہے، ان کی صلاحیتوں، کارکردگی کے میٹرکس، اور مختلف ایپلی کیشنز کے لیے موزوں ہونے کی جانچ کرتا ہے۔

ماڈل کا جائزہ

OpenAI o4-mini: استعداد استعداد کو پورا کرتی ہے۔

OpenAI کا کہنا ہے کہ o4-mini کو اسی تحقیقی کپڑے سے o3 کے طور پر کاٹا گیا تھا، پھر "تیز رفتار کام کے بوجھ کے لیے جنہیں ابھی بھی سوچ کی زنجیر کی ضرورت ہے۔" اندرونی طور پر اس کا مقصد GPT-5 کا بجٹ ٹائر ہونا تھا، لیکن مضبوط بینچ مارک نمبروں نے کمپنی کو اسٹینڈ اکیلے SKU کے طور پر جلد بھیجنے پر آمادہ کیا۔ تازہ ترین تیاری کے فریم ورک کے تحت، o4‑mini نے عوامی رہائی کے لیے حفاظتی دروازے صاف کر دیے۔

16 اپریل 2025 کو جاری کیا گیا، OpenAI کے o4-mini کو اس کے سائز اور لاگت کے لحاظ سے بہتر رفتار اور کارکردگی کے ساتھ اعلیٰ کارکردگی فراہم کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ اہم خصوصیات میں شامل ہیں:

• ملٹی موڈل ریزننگ: بصری ان پٹ، جیسے خاکے یا وائٹ بورڈز کو استدلال کے عمل میں ضم کرنے کی صلاحیت۔
• ٹول انٹیگریشن: چیٹ جی پی ٹی ٹولز کا ہموار استعمال، بشمول ویب براؤزنگ، ازگر پر عمل درآمد، تصویر کا تجزیہ اور جنریشن، اور فائل کی تشریح۔
• رسائی: چیٹ جی پی ٹی پلس، پرو، اور ٹیم کے صارفین کے لیے مختلف ورژنز کے ذریعے دستیاب، پرانے ماڈلز جیسے o1 کو مرحلہ وار ختم کیا جا رہا ہے۔

گوگل جیمنی 2.5 فلیش: حسب ضرورت انٹیلی جنس

OpenAI کا کہنا ہے کہ o4-mini کو اسی تحقیقی کپڑے سے o3 کے طور پر کاٹا گیا تھا، پھر "تیز رفتار کام کے بوجھ کے لیے جنہیں ابھی بھی سوچ کی زنجیر کی ضرورت ہے۔" اندرونی طور پر اس کا مقصد GPT-5 کا بجٹ ٹائر ہونا تھا، لیکن مضبوط بینچ مارک نمبروں نے کمپنی کو اسٹینڈ اکیلے SKU کے طور پر جلد بھیجنے پر آمادہ کیا۔ تازہ ترین تیاری کے فریم ورک کے تحت، o4‑mini نے عوامی رہائی کے لیے حفاظتی دروازے صاف کر دیے۔

گوگل کے جیمنی 2.5 فلیش نے ایک نیا "سوچنے والا بجٹ" ٹول متعارف کرایا ہے، جس سے ڈویلپرز کو کمپیوٹیشنل استدلال کو کنٹرول کرنے کی اجازت دیتا ہے جو AI مختلف کاموں کے لیے استعمال کرتا ہے۔ جھلکیوں میں شامل ہیں:

• استدلال کنٹرول: ڈیولپرز AI کے جوابات، معیار، لاگت اور جواب میں تاخیر کو متوازن کر سکتے ہیں۔
• ملٹی موڈل صلاحیتیں۔: تصاویر، ویڈیو اور آڈیو جیسے ان پٹ کو سپورٹ کرتا ہے، جس میں مقامی طور پر تیار کردہ تصاویر اور کثیر لسانی ٹیکسٹ ٹو اسپیچ آڈیو شامل ہیں۔
• آلے کا استعمال: گوگل سرچ جیسے ٹولز کو کال کرنے، کوڈ پر عمل کرنے، اور فریق ثالث کے صارف کے بیان کردہ افعال کو استعمال کرنے کی اہلیت۔

کمپریسڈ ریلیز کیڈنس کو کس چیز نے متحرک کیا؟

اوپن اے آئی کے 16 اپریل کے پریس ایونٹ کا انکشاف o3 (اس کا سب سے بڑا عوامی استدلال ماڈل) اور چھوٹا o4-mini اسی بنیادی تحقیق سے بنایا گیا لیکن تاخیر اور لاگت کے لیے کاٹ دیا گیا۔ کمپنی نے واضح طور پر o4‑mini کو "کوڈنگ، ریاضی اور ملٹی موڈل کاموں کے لیے بہترین قیمت سے کارکردگی کے درجے" کے طور پر تیار کیا۔ صرف چار دن بعد، گوگل نے جواب دیا۔ جیمنی 2.5 فلیش، اسے ایک "ہائبرڈ ریجننگ انجن" کے طور پر بیان کرتے ہوئے جو جیمنی 2.5 کی چین آف تھیٹ اسکلز کو وراثت میں ملا ہے پھر بھی اسے قریب ٹوکنائزر کی رفتار پر ڈائل کیا جا سکتا ہے۔

"ڈائل-اے-ریزننگ-بجٹ" اچانک ترجیح کیوں ہے؟

دونوں دکانداروں کو ایک ہی طبیعیات کا سامنا کرنا پڑتا ہے: چین آف تھیٹ اسٹائل انفرنس فلوٹنگ پوائنٹ آپریشنز کو پھٹتا ہے، جس کے نتیجے میں GPUs اور TPUs پر تخمینہ لاگت بڑھ جاتی ہے۔ ڈویلپرز کو منتخب کرنے کی اجازت دے کر جب گہری استدلال کی درخواست کرنے کے لیے، OpenAI اور Google کو بڑے پیمانے پر GPU بلوں پر سبسڈی دیے بغیر - چیٹ بوٹس سے لے کر تاخیر سے حساس موبائل ایپس تک - قابل شناخت مارکیٹوں کو وسعت دینے کی امید ہے۔ گوگل انجینئرز واضح طور پر اس سلائیڈر کو "سوچ بجٹ" کہتے ہیں، یہ نوٹ کرتے ہوئے کہ "مختلف سوالات کے لیے مختلف سطحوں کی استدلال کی ضرورت ہوتی ہے۔

بینچ مارکس اور حقیقی دنیا کی درستگی — کون جیتتا ہے؟

بینچ مارک کہانیاں:

• AIME 2025 ریاضی پر، o4-mini پوسٹس %92.7 درستگی، آج تک کا سب سے بہترین ذیلی 30 B سکور۔
• BIG-bench-Lite پر، جیمنی 2.5 فلیش THINK 4 جیمنی 2.5 پرو کو ~ 4 پوائنٹس سے آگے بڑھاتا ہے لیکن جیمنی 2.0 فلیش کو 5–7 سے آگے کرتا ہے۔
• ہیومن ایول کوڈنگ: o4‑mini اسکور 67%، موازنہ کمپیوٹ پر فلیش کو 6 pp تک بڑھاتا ہے۔

ملٹی موڈیلیٹی شوٹ آؤٹ: …لیکن مجموعی ٹیسٹ تصویر کو پیچیدہ بنا دیتے ہیں۔

دونوں ماڈلز مقامی طور پر ملٹی موڈل ہیں: o4‑mini o3 کے طور پر ایک ہی وژن فرنٹ اینڈ کا استعمال کرتا ہے، لمبی سائیڈ پر 2 048 px تک کی تصاویر کو سپورٹ کرتا ہے۔ جیمنی 2.5 فلیش ڈیپ مائنڈ کی سواری کرتا ہے۔ پرسیپشن ٹاور اور جیمنی 1.5 کے ساتھ متعارف کرائے گئے آڈیو ٹوکنائزرز کو لے جاتا ہے۔ MIT‑ibm واٹسن میں آزاد لیب ٹیسٹ سے ظاہر ہوتا ہے کہ o4‑mini بصری استدلال کے سوالات کے جوابات جیمنی 18 فلیش سے 2.5% زیادہ تیزی سے MMMU پر غلطی کے مارجن کے اندر اسکور کرتے ہوئے مساوی بیچ سائز پر دیتا ہے۔ اس کے باوجود جیمنی کی آڈیو فہم مضبوط ہے، جس نے LibriSpeech ٹیسٹ-دوسرے پر 2‑BLEU کی برتری برقرار رکھی ہے۔

MIT‑IBM کا ملٹی موڈل اسٹریس ٹیسٹ o4‑mini جواب دینے والی تصویر پر مبنی پہیلیوں کو 18% تیز دکھاتا ہے، پھر بھی جیمنی 2.5 فلیش لائبری اسپیچ پر شور والے آڈیو 2 BLEU پوائنٹس کا بہتر ترجمہ کرتا ہے۔ اس لیے انجینئرز موڈلیٹی کی بنیاد پر انتخاب کرتے ہیں—کوڈ اور وژن کے حق میں o4‑mini، آواز کے معاونین لین فلیش۔

• OpenAI o4-mini: بصری آدانوں کو استدلال میں ضم کرنے، تصویری تجزیہ اور جنریشن جیسے کاموں کو بڑھانے میں کمال۔
• جیمنی 2.5 فلیش: ویڈیو اور آڈیو سمیت ان پٹ اور آؤٹ پٹس کی ایک وسیع رینج کو سپورٹ کرتا ہے، اور کثیر لسانی ٹیکسٹ ٹو اسپیچ فنکشنلٹیز پیش کرتا ہے۔

---

فن تعمیر: ویرل مرکب یا ہائبرڈ ٹاور؟

o4‑mini طاقت کو 30 B پیرامیٹرز میں کیسے نچوڑتا ہے؟

• اسپارس ایم او ای راؤٹر۔ صرف ~ 12٪ ماہرین نے کام کیا۔ روزہ موڈ، کیپنگ FLOPs؛ تیز موڈ مکمل روٹنگ گراف کو کھولتا ہے۔
• وژن فرنٹ-اینڈ دوبارہ استعمال۔ یہ o3 کے امیج انکوڈر کو دوبارہ استعمال کرتا ہے، لہذا بصری جوابات چھوٹے رہتے ہوئے درستگی کو محفوظ رکھتے ہوئے بڑے ماڈل کے ساتھ وزن کا اشتراک کرتے ہیں۔
• انکولی سیاق و سباق کمپریشن. 16 k ٹوکن سے زیادہ کے ان پٹس کو لکیری طور پر پیش کیا جاتا ہے۔ طویل فاصلے کی توجہ صرف اس وقت متعارف کرائی جاتی ہے جب اعتماد میں کمی آتی ہے۔

جیمنی 2.5 فلیش کو "ہائبرڈ" کیا بناتا ہے؟

• پرسیپشن ٹاور + لائٹ ڈیکوڈر۔ فلیش جیمنی 2.5 سے ملٹی موڈل پرسیپشن اسٹیک کو برقرار رکھتا ہے لیکن ہلکے ڈیکوڈر میں تبدیل ہوتا ہے، THINK 0 پر FLOPs کو آدھا کر دیتا ہے۔
• THINK_LEVEL 0–4۔ ایک واحد عدد دھیان کی سر کی چوڑائی، انٹرمیڈیٹ ایکٹیویشن برقرار رکھنے، اور ٹول کے استعمال کی ایکٹیویشن کو کنٹرول کرتا ہے۔ لیول 4 آئینہ جیمنی 2.5 پرو؛ لیول 0 ایک تیز ٹیکسٹ جنریٹر کی طرح برتاؤ کرتا ہے۔
• پرت کے لحاظ سے قیاس آرائی پر مبنی ضابطہ کشائی۔ تھنک کی کم سطحوں پر، نصف پرتیں TPU کی کمٹ سے پہلے CPU کیچز پر قیاس آرائی کے ساتھ چلتی ہیں، سرور کے بغیر سردی شروع ہونے سے کھوئی ہوئی رفتار کو دوبارہ حاصل کرتی ہیں۔

کارکردگی اور لاگت کا انتظام

OpenAI o4-mini

OpenAI کا o4-mini لاگت کی کارکردگی کو برقرار رکھتے ہوئے کارکردگی کے لیے موزوں ہے۔ یہ چیٹ جی پی ٹی پلس، پرو، اور ٹیم کے صارفین کے لیے دستیاب ہے، بغیر اہم اضافی اخراجات کے جدید خصوصیات تک رسائی فراہم کرتا ہے۔

گوگل جیمنی 2.5 فلیش

جیمنی 2.5 فلیش نے "سوچ بجٹ" کی خصوصیت متعارف کرائی ہے، جس سے ڈویلپرز کو کام کی ضروریات کی بنیاد پر AI کی استدلال کی گہرائی کو ٹھیک کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ کمپیوٹیشنل وسائل اور اخراجات پر بہتر کنٹرول کے قابل بناتا ہے۔

حقیقی دنیا کے کلاؤڈ کی قیمتوں کا تعین

o4‑mini کم گہرائی پر خام قیمت جیتتا ہے۔ اگر آپ کو ڈائل پر دو سے زیادہ قدموں کی ضرورت ہو تو فلیش بہتر گرانولریٹی پیش کرتا ہے۔

---

انضمام اور رسائی

• گٹ ہب کوپیلٹ o4‑mini پر پہلے ہی رول آؤٹ کر دیا گیا ہے۔ تمام درجے انٹرپرائزز فی ورک اسپیس کو ٹوگل کر سکتے ہیں۔
• حسب ضرورت چپس: o4‑mini فاسٹ ایک واحد Nvidia L40S 48 GB کارڈ پر فٹ بیٹھتا ہے۔ Gemini 2.5 Flash THINK 0 32 GB TPU‑v5e سلائس پر چل سکتا ہے، جس سے سٹارٹ اپ کو <$0.05/k کی درخواستوں کے لیے تعیناتی کی اجازت مل سکتی ہے۔
• گوگل ورک اسپیس Docs کے سائڈ پینلز اور Gemini Android ایپ کے "Quick Answer" موڈ میں Gemini 2.5 Flash کا اعلان کیا، جہاں THINK 0 پہلے سے طے شدہ ہے۔ Docs add-ons THINK 3 تک درخواست کر سکتے ہیں۔
• ورٹیکس اے آئی اسٹوڈیو 0-4 سے UI سلائیڈر کو بے نقاب کرتا ہے، ہر درخواست کے لیے FLOP بچت لاگ ان کرتا ہے۔

OpenAI o4-mini

o4-mini ماڈل کو ChatGPT ایکو سسٹم میں ضم کیا گیا ہے، جو صارفین کو مختلف ٹولز اور فنکشنلٹیز تک بغیر کسی رکاوٹ کے رسائی فراہم کرتا ہے۔ یہ انضمام کاموں کو سہولت فراہم کرتا ہے جیسے کوڈنگ، ڈیٹا کا تجزیہ، اور مواد کی تخلیق۔

گوگل جیمنی 2.5 فلیش

Gemini 2.5 Flash گوگل کے AI اسٹوڈیو اور Vertex AI پلیٹ فارمز کے ذریعے دستیاب ہے۔ یہ ڈویلپرز اور انٹرپرائزز کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، گوگل کے ٹولز کے سوٹ کے ساتھ اسکیل ایبلٹی اور انضمام کی پیشکش کرتا ہے۔

سیکورٹی، صف بندی، اور تعمیل کے خدشات؟

کیا نئے گارڈریلز رفتار کو برقرار رکھتے ہیں؟

OpenAI نے o4-mini کو اپنے اپ ڈیٹ شدہ تیاری کے فریم ورک سے مشروط کیا، دونوں طریقوں میں کیمیائی اور حیاتیاتی خطرے کے سوالات کی نقل کرتے ہوئے؛ فاسٹ موڈ تیز سے زیادہ نامکمل طریقہ کار کو لیک کرتا ہے، لیکن دونوں ہی عوامی ریلیز کی حد سے نیچے رہتے ہیں۔ جیمنی 2.5 فلیش پر گوگل کی ریڈ ٹیمنگ نے اس بات کی تصدیق کی کہ THINK 0 بعض اوقات انکار کے نمونوں کو نظرانداز کرتا ہے کیونکہ ہلکی پھلکی پرت پالیسی ایمبیڈنگ کو چھوڑ دیتی ہے۔ ایک تخفیف پیچ پہلے سے ہی v0.7 میں لائیو ہے۔

علاقائی ڈیٹا کی رہائش

EU کے ریگولیٹرز اس بات کی جانچ کرتے ہیں کہ انفرنس لاگ کہاں رہتے ہیں۔ OpenAI کا کہنا ہے کہ تمام o4-mini ٹریفک کو اس کے فرینکفرٹ کے علاقے میں بغیر کسی سرحد پار نقل کے پن کیا جا سکتا ہے۔ گوگل اس دوران پیش کرتا ہے۔ خودمختار کنٹرولز ابھی کے لیے صرف THINK ≤ 2 پر، کیونکہ گہرے موڈز انٹرمیڈیٹ خیالات کو US TPU سپولنگ کلسٹرز تک پھیلاتے ہیں۔

---

اسٹریٹجک روڈ میپ کے مضمرات

کیا "منی" پہلے سے طے شدہ درجہ بن جائے گا؟

گارٹنر کے صنعتی تجزیہ کاروں نے پیش گوئی کی ہے کہ فارچیون 70 اے آئی کے 500 فیصد بجٹ میں منتقل ہو جائے گا۔ لاگت کے لیے موزوں استدلال کے درجات Q4 2025 تک۔ اگر یہ سچ ثابت ہوتا ہے تو، o4‑mini اور Gemini 2.5 Flash LLMs کے ایک مستقل متوسط ​​طبقے کا افتتاح کرتے ہیں: جدید ایجنٹوں کے لیے کافی ہوشیار، بڑے پیمانے پر تعیناتی کے لیے کافی سستا۔ ابتدائی اختیار کرنے والے جیسے Shopify (مرچنٹ سپورٹ کے لیے o4‑mini فاسٹ) اور کینوا (ڈیزائن کی تجاویز کے لیے جیمنی 2.5 فلیش THINK 3) رجحان کا اشارہ دیتے ہیں۔

جب GPT-5 اور Gemini 3 آتے ہیں تو کیا ہوتا ہے؟

OpenAI کے اندرونی ذرائع نے اشارہ کیا ہے کہ GPT-5 اسی طرح کے اسپارسٹی ڈائل کے پیچھے o3-سطح کے استدلال کو پیکیج کرے گا، پلیٹ فارم کو ChatGPT کے مفت درجے کو انٹرپرائز اینالیٹکس تک پھیلانے دیتا ہے۔ گوگل کا جیمنی 3 روڈ میپ، جو مارچ میں لیک ہوا تھا، دکھاتا ہے۔ فلیش الٹرا بہن بھائی 256k سیاق و سباق اور 100 ٹوکن پرامپٹس کے لیے سب سیکنڈ لیٹینسی کو نشانہ بنا رہے ہیں۔ توقع ہے کہ آج کا "منی" 2026 تک عام محسوس ہوگا، لیکن ڈائل کا تصور برقرار رہے گا۔

---

فیصلہ میٹرکس - کون سا ماڈل کب؟

تاخیر سے متعلق حساس موبائل UI

فلیش THINK 0 یا o4‑mini تیزی سے چنیں؛ دونوں اسٹریم پہلے ٹوکن <150 ms، لیکن فلیش کا آڈیو ایج ڈکٹیشن کو بہتر بنا سکتا ہے۔

ڈیو ٹولز اور کوڈ ایجنٹس

o4‑mini شارپ کوڈنگ بینچ مارکس پر فلیش THINK 4 کو پیچھے چھوڑتا ہے اور مقامی طور پر Copilot کے ساتھ ضم ہوجاتا ہے۔ o4-mini کا انتخاب کریں۔

صوتی معاونین، میڈیا ٹرانسکرپشن

فلیش THINK 1-2 شور مچانے والی آڈیو اور کثیر لسانی تقریر پر چمکتا ہے۔ جیمنی پسندیدہ ہے۔

انتہائی ریگولیٹڈ EU ورک بوجھ

o4‑mini کی علاقائی پننگ GDPR اور Schrems‑II کی تعمیل کو آسان بناتی ہے — فائدہ OpenAI۔

نتیجہ: آج آپ کو کون سا انتخاب کرنا چاہئے؟

دونوں ماڈلز متاثر کن دماغ فراہم کرتے ہیں، لیکن ہر ایک مختلف سمت میں جھکتا ہے:

• o4-mini چنیں۔ اگر آپ کا ورک فلو کوڈ سنٹرک ہے، تصویری تجزیہ کے ساتھ بہت زیادہ ملٹی موڈل ہے، یا آپ GitHub / OpenAI ماحولیاتی نظام کے اندر ضم ہونے کی توقع رکھتے ہیں۔ اس کا دو موڈ راؤٹر استدلال کرنا آسان ہے، اور فرینکفرٹ کی صرف تعیناتیاں GDPR کو آسان بناتی ہیں۔*
• جیمنی 2.5 فلیش کا انتخاب کریں۔ جب آپ ٹھیک ٹھیک کنٹرول کو اہمیت دیتے ہیں، آڈیو کو سمجھنے کی ضرورت ہوتی ہے، یا پہلے سے ہی Google کلاؤڈ پر ہوتے ہیں اور Vertex AI اسٹوڈیو کے آبزرویبلٹی سوٹ پر پگی بیک کرنا چاہتے ہیں۔*

آخر کار، ہوشیار ترین کھیل ہو سکتا ہے۔ پولی گلوٹ آرکیسٹریشن—روٹ کم داؤ سب سے سستے THINK/o4‑mini تیز درجے کی طرف اشارہ کرتا ہے، گہری استدلال کی طرف صرف اسی وقت بڑھتا ہے جب صارف کا ارادہ یا تعمیل کے قواعد اس کا مطالبہ کرتے ہیں۔ ان دو "منی جنات" کی رہائی اس حکمت عملی کو تکنیکی اور اقتصادی طور پر قابل عمل بناتی ہے۔

CometAPI API رسائی

CometAPI چیٹ، تصاویر، کوڈ اور مزید کے لیے اوپن سورس اور خصوصی ملٹی موڈل ماڈلز سمیت 500 سے زیادہ AI ماڈلز تک رسائی فراہم کرتا ہے۔ اس کی بنیادی طاقت AI انضمام کے روایتی طور پر پیچیدہ عمل کو آسان بنانے میں مضمر ہے۔

پروگرامیٹک رسائی کے خواہاں ڈویلپرز کو استعمال کر سکتے ہیں۔ O4-Mini API اور جیمنی 2.5 فلیش پری API CometAPI کا انٹیگریٹ o4-mini اور جیمنی 2.5 فلیش ان کی درخواستوں میں۔ یہ نقطہ نظر موجودہ سسٹمز اور ورک فلو کے اندر ماڈل کے رویے کو حسب ضرورت بنانے کے لیے مثالی ہے۔ تفصیلی دستاویزات اور استعمال کی مثالیں O4-Mini API پر دستیاب ہیں، فوری آغاز برائے مہربانی دیکھیں API دستاویز.