গুগল বলছে Gemma 4 ফোনে ১.১ থেকে ২.৫ জিবি মেমোরিতে চলে, কিন্তু আগস্টে চালু হওয়া স্বাধীন বেঞ্চমার্ক ফোনের সময় প্রকাশ করেছে শুধু একটি আইফোনের

গুগলের Gemma 4 মডেল কার্ডে তার ছোট ফোন-মডেল E2B-র কার্যকর প্যারামিটার ২.৩ বিলিয়ন, আর গুগলের আকারের সারণিতে এর জন্য মোবাইল মেমোরির অঙ্ক ১.১ জিবি, বড় E4B-র জন্য ২.৫ জিবি। অ্যাপলের ডিভাইসে চলা মডেল একটি ঘন ৩ বিলিয়ন-প্যারামিটারের নেটওয়ার্ক, যা প্রতি সেশনে ৪,০৯৬ টোকেনের উইন্ডোর ভেতরে কাজ করে। ২০২৬ সালের ৮ অক্টোবর পর্যন্ত এগুলো নির্মাতাদের নিজেদের সংখ্যা, আর এগুলোর সঙ্গে জোড়া স্কোরের বেশির ভাগও চালিয়েছে নির্মাতারাই।

প্যারামিটার হল মডেলের ভেতরের একটি শেখা সংখ্যা, আর টোকেন হল শব্দের একটি টুকরো, অ্যাপলের মতে ইংরেজির প্রায় তিন থেকে চারটি অক্ষর সমান।

অ্যাপল কী প্রকাশ করে

অ্যাপল তাদের তৃতীয় প্রজন্মের ফাউন্ডেশন মডেল ঘোষণা করে ২০২৬ সালের ৮ জুন। এর দুটি চলে ফোনে। AFM 3 Core একটি ঘন মডেল, ৩ বিলিয়ন প্যারামিটারের। AFM 3 Core Advanced ২০ বিলিয়ন প্যারামিটার রাখে ফ্ল্যাশ স্টোরেজে, প্রতি অনুরোধে ১ থেকে ৪ বিলিয়ন সক্রিয় করে, আর বাছাই করা অংশগুলো টেনে আনে কাজের মেমোরিতে। অ্যাপল বলে বড়টি তাদের সবচেয়ে সক্ষম চিপের জন্য, তবে কোনো ডিভাইসের নাম করে না। কোনো মডেলের জন্যই তারা মেমোরির অঙ্ক দেয় না।

ডেভেলপাররা প্রথমে যে সীমায় ধাক্কা খান তা হল উইন্ডো। অ্যাপলের প্রযুক্তিগত নোট TN3193, ২০২৬ সালের ৩১ মার্চ হালনাগাদ, বলে ডিভাইসে চলা মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো প্রতি সেশনে ৪,০৯৬ টোকেন। নির্দেশ, প্রম্পট, টুলের সংজ্ঞা আর মডেলের নিজের উত্তর, সবই এর হিসাবে পড়ে। ইংরেজি লেখায় প্রতি টোকেনে প্রায় তিন থেকে চারটি অক্ষর যায়, আর চীনা, জাপানি বা কোরীয় লেখায় প্রায় একটি।

গুগল কী প্রকাশ করে

Gemma 4 কার্ডে E2B-র জন্য আছে ২.৩ বিলিয়ন কার্যকর প্যারামিটার আর এমবেডিংসহ ৫.১ বিলিয়ন, এবং E4B-র জন্য ৪.৫ বিলিয়ন আর ৮ বিলিয়ন। কার্যকর মানে মডেল যে সংখ্যা সক্রিয়ভাবে ব্যবহার করে, যা কম, কারণ বড় লুকআপ সারণি তার বাইরে থাকে। দুটি আকারই ১,২৮,০০০ টোকেনের কনটেক্সট সমর্থন করে।

মেমোরির সারণিতে ৪-বিট সংস্করণের জন্য ২.৯ জিবি আর ৪.৫ জিবি, এবং তার LiteRT-LM রানটাইমের মোবাইল সারিতে ১.১ জিবি আর ২.৫ জিবি আছে। শুধু টেক্সটের মোবাইল ব্যবহারে ০.৮৪ জিবি আর ২.২ জিবি। সারণিটি ওয়েট লোড করার হিসাব ধরে, আর এর টীকা অনুযায়ী KV ক্যাশ বাদ দেয়, কথোপকথন বাড়ার সঙ্গে যে কাজের মেমোরি বাড়ে।

Gemini Nano, অ্যান্ড্রয়েড ফোন AICore সিস্টেম সার্ভিসের মাধ্যমে যে সংস্করণ চালায়, এই পরিবার থেকে বানানো। গুগলের ২০২৬ সালের ২ এপ্রিলের পোস্ট বলে, Gemma 4 হল Gemini Nano 4-এর ভিত্তি, যাকে তারা আগের সংস্করণের চেয়ে ৪ গুণ পর্যন্ত দ্রুত আর ব্যাটারিতে ৬০% পর্যন্ত হালকা বলে। কোনো দাবির জন্যই পোস্টে পরীক্ষার শর্ত লেখা নেই। ML Kit পাতায় Nano 4 তালিকাভুক্ত Pixel 11 সিরিজ আর তিনটি Galaxy Z Flip8 ও Fold8 মডেলে, আর Pixel 9 ও 10 ফোন আছে সংস্করণ 3-এর নিচে। ওই পাতা এ-ও সতর্ক করে যে ভিন্ন Nano সংস্করণ একই প্রম্পটের ভিন্ন উত্তর দিতে পারে।

মেটা আর মাইক্রোসফট

মেটার Llama 3.2 1B কার্ডে প্যারামিটার ১.২৩ বিলিয়ন, প্রকাশ ২০২৪ সালের ২৫ সেপ্টেম্বর। মেটার ExecuTorch রানটাইম ব্যবহার করে OnePlus 12-এ কোয়ান্টাইজড সংস্করণ ডিস্কে নেয় ১,০৮৩ এমবি আর কাজের মেমোরিতে ১,৯২১ এমবি, এবং সেকেন্ডে ৫০.২ টোকেন ডিকোড করে। পূর্ণ-নির্ভুলতার সংস্করণ নেয় ২,৩৫৮ এমবি আর ৩,১৮৫ এমবি, এবং চালায় ১৯.২। সেই পরীক্ষা মেটাই চালিয়েছে। মেটার কোনো নতুন ছোট Llama মডেল tuput খুঁজে পায়নি।

মাইক্রোসফটের Phi-4-mini-instruct-এ ৩.৮ বিলিয়ন প্যারামিটার আর ১,২৮,০০০ টোকেনের উইন্ডো, প্রকাশ ২০২৫ সালের ফেব্রুয়ারিতে। এর কার্ড MMLU-তে, সাধারণ জ্ঞানের একটি পরীক্ষা, ৬৭.৩ আর GSM8K-তে, স্কুলের অঙ্কের একটি সংকলন, ৮৮.৬ জানায়। কার্ডে ফোনের মেমোরি বা গতির কোনো অঙ্ক নেই।

চিপ, আর যে দাবি আর কেউ যাচাই করেনি

মিডিয়াটেক Dimensity 9600 Pro ঘোষণা করে ২০২৬ সালের ১৫ সেপ্টেম্বর। বিজ্ঞপ্তি বলে NPU 1090 (নিউরাল প্রসেসিং ইউনিট, চিপের যে অংশ এআইয়ের জন্য বানানো) প্রিফিলে ৫১% বেশি কর্মক্ষমতা দেয়, অর্থাৎ প্রম্পট আরও দ্রুত পড়ে, আর প্রতি ওয়াটে টোকেন ৫৫% বেশি। এটাও বলে যে চিপ ৩০ বিলিয়ন প্যারামিটার পর্যন্ত মডেল সমর্থন করে। একমাত্র পাদটীকা বলে সংখ্যাগুলো এসেছে ‘মিডিয়াটেকের ল্যাবে ডেমো ডিভাইস পরীক্ষা’ থেকে, কোনো তুলনার চিপ বা মডেলের নাম ছাড়া। প্রথম ফোন আসার কথা এই ত্রৈমাসিকে।

কোয়ালকম Snapdragon 8 Elite Extreme Gen 6 চালু করে ২০২৬ সালের সেপ্টেম্বরে। ২২ সেপ্টেম্বরের হটহার্ডওয়্যারের প্রতিবেদন কোয়ালকমের সংখ্যাগুলো দেয়: NPU ৩৫% পর্যন্ত দ্রুত, আগের প্রজন্মের চেয়ে ৫০% বড় ভাগ করা মেমোরি, আর INT4 প্রিফিলে ৫০% পর্যন্ত বেশি। কোয়ালকমের উদাহরণ একটি মিক্সচার-অফ-এক্সপার্টস মডেল, ৩০ বিলিয়নের বেশি প্যারামিটারের, প্রতি টোকেনে প্রায় ৩ বিলিয়ন সক্রিয়, যে সম্পর্কে হটহার্ডওয়্যার সতর্ক করে যে এটি একটি ঘন ৩০ বিলিয়ন মডেল চালানোর সমান নয়। প্রথম ফোনগুলোর একটি হিসেবে সেটি Motorola Signature 27-এর নাম করে।

স্বাধীন পরীক্ষা

Artificial Analysis, Liquid AI-এর সঙ্গে কাজ করে, ফোনের বেঞ্চমার্ক চালু করে ২০২৬ সালের ২৪ আগস্ট। এটি ৪১টি কোয়ান্টাইজড বিল্ডের স্কোর করে এবং ৩৩টি চালায় iPhone 17 Pro-তে, আর চালুর প্রবন্ধে ফোনের সময় প্রকাশিত হয়েছে শুধু ওই একটি ডিভাইসের। বিল্ডগুলোকে ৪-বিট বা তার কম নির্ভুলতায় ৮ জিবির মধ্যে ধরতে হত আর চলত llama.cpp ইঞ্জিনে।

২.৬ থেকে ৩ বিলিয়ন প্যারামিটারের দুটি মডেল তাদের পাঁচ-পরীক্ষার গড়ে ৬৩-তে সমান হয়। LFM2.5-2.6B নেয় ৮.০ সেকেন্ড আর ২.৩ জিবি, আর Nanbeige4.2-3B নেয় ২১.৪ সেকেন্ড আর ৪.০ জিবি। ৯ বিলিয়নের দুটি মডেল নেয় ২৫ সেকেন্ডের বেশি আর ৬.৯ জিবি। Gemma 4 E4B তারা যে মডেলের নাম করে তাদের একটি। অ্যাপলের মডেল আর Gemini Nano তাদের মধ্যে নেই।

MMLU Pro-তে, সাধারণ জ্ঞানের ওই পরীক্ষার কঠিনতর সংস্করণ, গুগলের Gemma 4 কার্ড E4B-র জন্য ৬৯.৪% আর E2B-র জন্য ৬০.০% জানায়, এবং শুধু বলে যে মডেলগুলো বহু ডেটাসেটে মূল্যায়ন হয়েছে। অ্যাপলের তৃতীয় প্রজন্মের পোস্ট কোনো মানক বেঞ্চমার্ক জানায় না। অ্যাপলের নিজের পাশাপাশি তুলনায় মানুষের গ্রেডিংয়ে AFM 3 Core পছন্দ পেয়েছে ৪৫.৬% প্রম্পটে, ২০২৫ সালের মডেল ২৩.৩%-এ, এবং অ্যাপল বলেছে একটি প্রযুক্তিগত প্রতিবেদন আসবে। ৮ অক্টোবরের মধ্যে tuput একটিও পায়নি।

মডেলগুলো যা পারে না

অ্যাপলের WWDC25 সেশন বলে, ডিভাইসে চলা মডেলকে অঙ্ক বা কোডের জন্য ব্যবহার না করতে, আর তথ্যের জন্য ভরসা না করতে। প্রশিক্ষণের তারিখের পরের ঘটনা সে জানবে না, আর উত্তর বানিয়ে ফেলতে পারে। Phi-4-mini-র আকার তার মনে রাখা তথ্যকে সীমিত করে, মাইক্রোসফটের কার্ড বলে, আর ইংরেজির বাইরে মডেলটি দুর্বল। গুগলের কার্ড অনুযায়ী Gemma 4 ভুল বা পুরোনো তথ্য বলতে পারে। অ্যান্ড্রয়েডের Gemini Nano পাতা টোকেনের সীমা, হার্ডওয়্যারের সীমা আর ‘মডেলের সক্ষমতার সীমানা’ তালিকাভুক্ত করে, সীমাগুলো না দিয়েই। Artificial Analysis এজেন্ট-ধরনের বেঞ্চমার্ক বাদ দিয়েছে, কারণ ছোট মডেল সেগুলোতে প্রায় শূন্য পায়।

ডিভাইসে ভারতীয় ভাষা

অ্যাপলের সহায়তা পাতা, প্রকাশিত ২০২৬ সালের ১৪ সেপ্টেম্বর, অ্যাপল ইন্টেলিজেন্সের ১৬টি ভাষা-এন্ট্রি তালিকাভুক্ত করে, তার মধ্যে ইংরেজি, জাপানি আর তুর্কি, এবং কোনো ভারতীয় ভাষার নাম করে না। অ্যান্ড্রয়েডে ML Kit সারাংশ API সমর্থন করে ইংরেজি, জাপানি আর কোরীয়। Gemma 4 প্রি-ট্রেনড ১৪০টির বেশি ভাষায়, ৩৫টির বেশির জন্য তৈরি অবস্থাতেই সমর্থনসহ, যদিও কার্ড সেগুলোর তালিকা দেয় না। মেটা Llama 3.2 1B-র জন্য আটটি আনুষ্ঠানিক সমর্থিত ভাষার মধ্যে হিন্দি তালিকাভুক্ত করে, এবং তার কার্ডে বেস মডেল বহুভাষিক MMLU-তে হিন্দিতে পায় ৩৩.৫, ফরাসিতে ৪০.৫।

ভারতে তৈরি বিকল্প Sarvam Edge, ঘোষিত ২০২৬ সালের ১৪ ফেব্রুয়ারি। Sarvam-এর পোস্টে আছে ৭৪ মিলিয়ন-প্যারামিটারের একটি বাক্‌শনাক্তকারী প্রায় ২৯৪ এমবির, ২৪ মিলিয়ন-প্যারামিটারের একটি বাক্‌সংশ্লেষক প্রায় ৬০ এমবির, আর প্রায় ১৫০ মিলিয়ন প্যারামিটার ও ৩৩৪ এমবির একটি অনুবাদ মডেল। বাক্ ১০টি ভারতীয় ভাষা জুড়ে, আর অনুবাদ সেই ১০টি আর ইংরেজি, যাতে ১১০টি জোড়া হয়। Snapdragon 8 Gen 3-এ বাক্‌শনাক্তকরণ শুরু হয় ৩০০ মিলিসেকেন্ডের কমে, Sarvam জানায়, যদিও পোস্টে Google Cloud-এর সঙ্গে তুলনার কোনো ওয়ার্ড এরর রেট প্রকাশিত নেই। পণ্যের পাতা বলে ২২টি ভাষা, যা পোস্টের ১০টির সঙ্গে মেলে না। ক্লাউড সংস্করণগুলোর জন্য Sarvam-এর স্কোরের কথা আছে বাক্ ও অনুবাদের মডেলে, আর বৃহত্তর উদ্যোগের কথা ভারতের নিজের ভাষায় এআই তৈরির কাজে।

ইন্টেল ইন্ডিয়া আর সরকারের ভাষিণী বিভাগ ২০২৬ সালের ২ মার্চ ঘোষণা করে BHASHINI Vidyalekha, একটি অফলাইন টুল, যা ইংরেজি লেকচার ট্রান্সক্রাইব করে ছাত্রদের জন্য অনুবাদ করে। এটি চলে Intel Core Ultra ল্যাপটপে, ফোনে নয়, আর ঘোষণা তার ভাষাগুলোর নাম করে না। Sarvam-এর পণ্যের পাতা বলে Edge একটি বাণিজ্যিক পণ্য, কোম্পানির সঙ্গে যোগাযোগ করে পাওয়া যায়, ওপেন সোর্স নয়।