पिछले कुछ वर्षों में गूगल के जेमिनी मॉडल का प्रदर्शन कमजोर रहा है, जो पहले एक प्रमुख AI के रूप में प्रशंसित होता था, अब इंटरनेट उपयोगकर्ताओं द्वारा "उत्तरी अमेरिकी सोयाबीन पैक" के रूप में मजाक बन गया है। मॉडल अक्सर गणितीय तर्क, चित्र उत्पादन समस्याओं जैसी बुनियादी त्रुटियों से जूझ रहा है, प्रोग्रामिंग क्षमता सभी प्रमुख सूचियों में पिछड़ गई है, और ज्ञान आधार का अद्यतन GPT और Claude की तुलना में पीछे है। गहरा कारण गूगल के आंतरिक संगठनात्मक संरचना का अव्यवस्थित होना है, जहां प्रत्येक विभाग AI को अपना प्रवेश बिंदु बनाना चाहता है, जिससे संसाधनों का विकेंद्रीकरण और कम्प्यूटिंग पावर का असमान वितरण होता है। मुख्य शोधकर्ता कई से हट गए हैं, जिनमें Transformer के लेखक और AlphaFold के नोबेल पुरस्कार विजेता सहित प्रतिद्वंद्वी कंपनियों द्वारा हटा लिए गए हैं। हालांकि गूगल ने Gemini 3.6 Flash को जारी किया है और Gemini 4 के प्रशिक्षण पर काम कर रहा है, लेकिन AI के शीर्ष पर वापसी के लिए इसे कठिन चुनौतियों का सामना करना पड़ेगा।लेखक, स्रोत: चापिंग X.PIN
मैं मानता हूँ कि पिछले साल Gemini बहुत मजबूत था, लेकिन अब इसकी प्रतिष्ठा उत्तरी अमेरिकी सोयाबीन पैक के बराबर हो गई है...
मैं मानता हूँ कि पिछले साल Gemini बहुत मजबूत था, लेकिन अब इसकी प्रतिष्ठा उत्तरी अमेरिकी सोयाबीन पैक के बराबर हो गई है।
इससे गणित के प्रश्न पूछने पर अचानक गोबर दिखाई दे गया।
इसे एक बीच की तस्वीर बनाने के लिए कहा गया, लेकिन उपयोगकर्ता ने इसे बाल यौन शोषण करने वाला मान लिया।
इन अमूर्त बयानों के कारण, जेमिनी ने इंटरनेट पर उत्तरी अमेरिकी सोयाबीन पैक का नाम लगा लिया।
और मॉडल के अलावा, गूगल ने हाल ही में अपने शोधकर्ताओं पर काफी अक्सर बदलाव किए हैं।
दो साल पहले, जिन्हें ट्रांसफॉर्मर के लेखक (में से एक) के रूप में 2.7 बिलियन डॉलर का खर्च करके खोजा गया था, अब वे भी OpenAI के साथ शामिल हो गए हैं।
यहां तक कि अल्फा फोल्ड में 9 साल तक मेहनत करने वाले नोबेल पुरस्कार विजेता भी एंथ्रोपिक के साथ आंखें मिला रहे हैं।
मूल रूप से, सभी गेमिनी 3.5 प्रो के लॉन्च का इंतजार कर रहे थे ताकि वे अपनी शर्म मिटा सकें, लेकिन मई से जुलाई तक इंतजार करने के बावजूद अभी तक इसका लॉन्च नहीं हुआ है।
कुछ दिन पहले अचानक कुछ हरकत हुई, लेकिन जो मॉडल पेश किया गया, वह प्रोमोशनल Pro मॉडल नहीं, बल्कि "सस्ता" पर ध्यान केंद्रित करने वाला Flash मॉडल था।
So what is the capability level of this model?
इसे इस तरह समझिए, जब अन्य मॉडल Fable, GPT-5.6 Sol के साथ तुलना कर रहे हैं, तो Gemini 3.5 Flash ने GPT-5.6 Luna और Claude Sonnet 5 को तुलना का लक्ष्य चुना है।
इस तुलना से ही हम देख सकते हैं कि गूगल इस नए मॉडल की उम्मीद क्या है...
AI प्रोग्रामिंग और एजेंट्स जैसे क्षेत्रों में, जहाँ लोग सबसे अधिक ध्यान दे रहे हैं, Gemini बहुत पीछे रह गया है।
आप शायद बड़ी सूचियों के पहले पृष्ठ पर भी इसका नाम नहीं पा पाएंगे।
जीवन में, क्या कोई वास्तव में कोड लिखने के लिए Gemini का उपयोग करता है? मैंने पहले इसे एक प्रोजेक्ट माइग्रेशन के लिए काम पर लगाया था, लेकिन पता चला कि यह सिर्फ भावनात्मक मूल्य प्रदान कर रहा था, बहुत सारी अच्छी बातें कह रहा था, लेकिन काम पूरा नहीं हुआ।
Even Google's most prized world knowledge capability is wildly jumping between夯 and 拉.
It now lags in breadth; DeepSeek had frankly admitted in its paper that it is inferior to Gemini in terms of knowledge breadth.
DeepSeek-V4-Pro-Max SimpleQA-Verified पर सभी ओपन-सोर्स मॉडल्स को ध्यान में रखते हुए महत्वपूर्ण रूप से आगे है, लेकिन अभी भी अग्रणी बंद सोर्स मॉडल Gemini-3.1-Pro से पीछे है।
आम तौर पर, जब आप इससे कुछ दुर्लभ पुराने ज्ञान के बारे में पूछते हैं, तो सिर्फ Gemini ही याद कर सकता है।
लेकिन, जब आप इससे उन चीजों के बारे में बात करते हैं जो पिछले दो वर्षों में नई निकली हैं, तो Gemini की प्रतिक्रिया बहुत अजीब हो जाती है।
जैसे कि हम इस लेख को लिख रहे हैं, तो हमने जेमिनी की मदद से आउटलाइन को भी संशोधित किया।
परिणामस्वरूप, बिना किसी संदर्भ के, Gemini ने अचानक मुझे Claude 3.5 दे दिया।
हाँ, जेमिनी के डिफ़ॉल्ट दिमाग में, यह क्लॉड के बारे में केवल 3.5 तक जानता है।
क्योंकि वर्तमान Gemini मॉडल में, चाहे यह इस वर्ष मई में लॉन्च किया गया 3.5 Flash हो या पिछले वर्ष जून में लॉन्च किया गया Gemini 2.5 Pro।
इन मॉडलों के अंतर्निहित ज्ञान भंडार में केवल 25 जनवरी से पहले का ज्ञान संग्रहित है।
इसलिए, फरवरी 2025 में जारी Claude 3.7 को यह पहचानता ही नहीं है, यह केवल 2024 में जारी 3.5 को ही पहचानता है, और इसलिए सीधे आत्मविश्वास से बेकाबू बातें शुरू कर देता है।
इससे आपके आमतौर पर Gemini के साथ बातचीत करते समय, अगर इस एक और आधे साल के दौरान हुए घटनाओं की बात हो जाए, तो Gemini बेचारा उलझ जाएगा।
अगर आप इसे कुछ नवीनतम जानकारी सीखने के लिए चाहते हैं, तो आपको इंटरनेट खोलकर खोज करनी होगी, लेकिन अक्सर, इंटरनेट खोलने के बाद, मॉडल बहुत सारी जानकारी ले लेता है और इसकी क्षमता कम हो जाती है, जिससे यह सिर्फ एक ही रास्ते पर चलने लगता है।
इसी तरह, GPT और Claude को लंबे समय से पिछले साल के अंत तक के ज्ञान आधार के साथ अपडेट किया जा चुका है, जबकि Google इस पुराने ज्ञान आधार को अभी तक बरकरार रख रहा है, जब तक कि पिछले ही दिनों Gemini 3.6 Flash के लॉन्च के साथ उन्होंने अपना ज्ञान आधार मार्च 2026 तक अपडेट नहीं किया।
आप कल्पना भी नहीं कर सकते कि खोज पर शुरुआत करने वाला गूगल, अपने सबसे अच्छे क्षेत्र जानकारी पर धक्का खा रहा है।
तो, जेमिनी पर वास्तव में क्या हुआ?
सभी प्रमाणित मीडिया की खुलासों को फिर से जांचने के बाद, हम देखते हैं कि सूर्य के नीचे कुछ नया नहीं है, जेमिनी का हालिया प्रदर्शन अपेक्षाओं से कम आना वास्तव में पीछे के गूगल, पूरे AI संगठनात्मक अव्यवस्था का प्रतिबिंब है।
OpenAI और Anthropic जैसी केवल बड़े मॉडल कंपनियों से अलग, गूगल के लिए, Gemini कभी एक चैटबॉट तक सीमित नहीं रहा।
यह एक ओर DeepMind के पास अग्रणी मॉडल है, दूसरी ओर Google Search के लिए सर्च एंट्री को सुरक्षित रखने का हथियार है, Google Cloud के लिए उद्यमियों को बेचा जाने वाला API है, और Android, Chrome, Workspace, Pixel, Google Home में भी शामिल होने वाला है।
प्रत्येक व्यापार रेखा चाहती है कि AI अपना अगली पीढ़ी का प्रवेश द्वार बन जाए, और प्रत्येक व्यापार रेखा महसूस करती है कि उसके पास जो स्थिति है, वह सबसे महत्वपूर्ण है।
तो सबसे महत्वपूर्ण भाई कौन है?
पहले ही द इनफॉर्मेशन ने रिपोर्ट किया था कि गूगल AI लैब्स के सहकर्मी एक एआई नोट्स ऐप, नोटबुकएलएम बना चुके थे, जिसके आने से गूगल मेल और गूगल डॉक्स बनाने वाले सहकर्मी असंतुष्ट हो गए।
किसने तुम्हें ऐसा करने के लिए कहा, क्या तुम्हें वर्कप्लेस के नियम नहीं पते? यह तो अपना ही काम छीन रहे हो।
इसके अलावा, अफवाहें हैं कि Workspace के कर्मचारियों ने NotebookLM को बंद करने की योजना बनाई थी।
इसके अलावा, Google Cloud टीम और DeepMind टीम ने भी एक लड़ाई लड़ी।
पिक्सेल की मोबाइल टीम पिक्सेल फोन के लिए कुछ AI सुविधाएँ विकसित करना चाहती है, और आंतरिक रूप से यह आवश्यकता है कि ये Gemini असिस्टेंट के साथ प्रतिस्पर्धा न करें।
जब कंपनी बहुत बड़ी हो जाती है, तो हर शिखर अपने प्रवेश द्वार की रक्षा करता है, और हर टीम डरती है कि किसी और का उत्पाद उसकी स्थिति को छीन ले।
AI ने अभी तक दुनिया को वास्तविक रूप से बदलना शुरू नहीं किया है, लेकिन गूगल के अंदर ही पहले से ड्राइविंग वाला हाथ पकड़ने की बहस शुरू हो चुकी है।
अंग्रेजी दार्शनिक होब्स ने लिवियाथन में सभी के खिलाफ सभी की युद्ध की स्थिति का वर्णन किया है।
In simple terms: you want everything, but the cake isn't big enough to share, so you can only keep fighting endlessly.
अब गूगल ऐसा ही है, विभागों के बीच की सीमाएँ चो हेंग और हन जिये बन गई हैं, और सभी अपने बर्तन में बची हुई थोड़ी सी दृश्यता को कसकर पकड़े हुए हैं।
इस वातावरण ने गूगल के आंतरिक कंप्यूटिंग रिसोर्स आवंटन तक को प्रभावित किया है।
गूगल को गणना क्षमता की कमी होनी चाहिए थी।
इसके पास अपने आप TPU है, क्लाउड है, डेटासेंटर है, और यह TPU को Anthropic, Meta, Midjourney जैसी बाहरी कंपनियों को बेचता है...
लेकिन व्यापार और शोध कैसे संतुलित किए जाएँ, यह गूगल के अंदर एक बड़ी समस्या बन गया।
गूगल के अंदर, कुछ AI शोधकर्ता महसूस करते हैं कि कंपनी वास्तव में भुगतान करने वाले पेड उपयोगकर्ताओं को कम्प्यूटिंग पावर देना पसंद करती है, और जो भुगतान करते हैं, वे ही मालिक होते हैं।
इन आंतरिक जटिलताओं के कारण कई कर्मचारी निकल गए।
अक्सर कई AI शोधकर्ता पाते हैं कि गूगल में कंप्यूटिंग पावर के लिए बहुत सारी अनुमतियों और प्रक्रियाओं का इंतजार करने के बजाय, वे सीधे नौकरी छोड़कर खुद के लिए काम करना बेहतर पाते हैं।
अपने आप को उद्यमी बनाकर अपनी गणना क्षमता विकसित करना, गूगल में बस इंतजार करने की तुलना में कहीं अधिक तेज़ होता है।
अगर सामान्य शोधकर्ताओं के लिए गूगल की सीमा कैलकुलेशन पावर है, तो कई बड़े शोधकर्ताओं के लिए, शायद पैसे के मामले में गूगल भी वांछित परिणाम नहीं दे सकता।
4 ट्रिलियन डॉलर के बाजार मूल्य के साथ एक सुपर जायंट के रूप में, गूगल इन शीर्ष प्रतिभाओं को नकदी के अलावा अधिकांशतः कंपनी के साथ अत्यधिक बंधित सीमित शेयर प्रदान करता है।
क्या यह शेयर पैसा कमा सकता है? हाँ, पैसा कमा सकता है, बड़ा पैसा कमा सकता है? थोड़ा मुश्किल है।
तुम जितना भी मेहनत करो, क्या गूगल का बाजार मूल्य कुछ ही समय में कई गुना बढ़ सकता है?
लेकिन दूसरी ओर OpenAI और Anthropic अलग हैं।
ये दोनों हाल ही में लिस्टिंग के लिए चुपचाप तैयारी कर रहे हैं, अगर आप अभी जाते हैं, तो आपको संभवतः कुछ मूल शेयर मिल सकते हैं, और लिस्टिंग के बाद आप सीधे धनत्व की स्वतंत्रता प्राप्त कर सकते हैं, जो नौकरी करने से कहीं बेहतर है।
Of course, Google is also not unaware of these issues.
पिछले कुछ समय में, सामान्य प्री-ट्रेनिंग और मिड-ट्रेनिंग के बीच, मॉडल की प्रोग्रामिंग क्षमता को मजबूत करने के लिए एक "मिड-ट्रेनिंग" टीम बनाई गई।
हालांकि वर्तमान में Gemini 3.6 Flash पर बहुत चर्चा हो रही है, लेकिन अब गूगल ने आत्मविश्वास से कहा है कि वे Gemini 4 के प्रशिक्षण की तैयारी शुरू कर चुके हैं।
क्या गूगल अपनी पुरानी चमक वापस पा पाएगा, यह इस लहर पर निर्भर करता है।
हालांकि आज हमने जेमिनी की कई समस्याओं पर बात की है, लेकिन आप जानते हैं, मैं हमेशा से गूगल का प्रशंसक रहा हूँ।
पिछले साल का 2.5 Pro मुझे बहुत पसंद आया, और अभी तक मुझे लगता है कि Gemini द्वारा लिखे गए पाठ में अधिक मानवीय स्पर्श होता है।
इस समय, जब सभी कोडिंग क्षमता में लगे हुए हैं, यह जीवंतता और भी अमूल्य हो गई है।