ہوم اسسٹنٹ کی مقامی ایل ایل ایم سپورٹ ہوم کے لیے جیمنی سے بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرتی ہے، اور گوگل اسے جانتا ہے۔

کھلے وزن کی جگہ تیزی سے حرکت کرتی ہے۔ کوئی بھی جس نے مقامی ایل ایل ایم چلانے میں وقت گزارا ہے وہ اس کی تصدیق کر سکتا ہے۔ آپ کے اپنے ہارڈویئر پر لینگویج ماڈل چلانے کا پرجوش منصوبہ اب ہفتے کے آخر میں سہ پہر کا پروجیکٹ ہے۔ یہ سمارٹ ہوم آٹومیشن میں بہت تیزی سے دراندازی کر سکتا ہے، ایک ایسا سیٹ اپ بنا سکتا ہے جو گوگل کے پریمیم AI فیچر کے طور پر پیش کرتا ہے اس کا مقابلہ کر سکتا ہے۔

یہ کوئی سستا شاٹ نہیں ہے۔ گوگل کا نیا گھر جیمنی بہت دھوم دھام کے ساتھ آرہا ہے۔ دہائی پرانے صوتی اسسٹنٹ میں اپ گریڈ کو زیادہ بات چیت والے AI کے طور پر سمجھا جاتا ہے۔ تاہم، زیادہ تر لوگ اہم تفصیلات کو نظر انداز کرتے ہیں۔ تمام آپریشنز گوگل سرورز پر ہوتے ہیں اور ایک فعال انٹرنیٹ کنکشن پر بہت زیادہ انحصار کرتے ہیں۔ آپ میں سے جو لوگ ہوم اسسٹنٹ کا استعمال کرتے ہوئے مقامی LLM خرگوش کے سوراخ سے نیچے چلے گئے ہیں وہ پہلے ہی جانتے ہیں کہ یہ پروڈکٹ فروخت کرنا مشکل ہے۔

یہاں تک کہ جب آپ ہوم اسسٹنٹ کے لیے صحیح ماڈل تلاش کرنے کے لیے مختلف ماڈلز کو جگا رہے ہیں، تو Gemini for Home کے ساتھ موازنہ بہت جلد ختم نہیں ہوتا ہے۔

مقامی LLM کے ساتھ ہوم اسسٹنٹس پہلے ہی وہی کر رہے ہیں جو Gemini for Home وعدہ کرتا ہے۔

قواعد کے مطابق اسٹیک پر عمل کریں۔

آپ ہوم اسسٹنٹ کی مقامی AI بات چیت کو مقامی سرور اینڈ پوائنٹس (LM Studio، vLLM، Ollama، llama.cpp، KoboldCpp) سے جوڑ سکتے ہیں۔ انتخاب آپ کا ہے۔ اولاما اکثر پہلے سے طے شدہ سفارش ہوتی ہے، لیکن یہ واحد راستہ نہیں ہے۔ آپ دوسری مصنوعات کا انتخاب کر سکتے ہیں جو آپ کے ہارڈ ویئر اور ورک فلو کے مطابق ہوں۔

ایک بار منسلک ہونے کے بعد، ہوم اسسٹنٹ اپنے سیاق و سباق کے حصے کے طور پر پوری ہستی کی فہرست کا اشتراک کرتا ہے۔ اس کے بعد، سسٹم پرامپٹس بنائیں جو آپ کے گھر، آلات، روزمرہ کے معمولات، اور آپ انہیں کیسے استعمال کرتے ہیں۔ یہ سیاق و سباق ایک صوتی اسسٹنٹ کو الگ کرتا ہے جو آپ کے گھر کو ایک ایسے صوتی اسسٹنٹ سے سمجھتا ہے جو ہر حکم سے سرد سوالات کرتا ہے۔ آپ کو اپنے ماڈل کو اپنے سمارٹ ہوم کے بارے میں بتانے کی ضرورت ہے، اور یہ کتنی اچھی طرح سے کرتا ہے اس بات کا تعین کرے گا کہ یہ کتنا مفید ہے۔

سمارٹ ہوم آٹومیشن کے کاموں کے لیے، 9B پیرامیٹرز کے ساتھ Qwen2.5 یا Qwen3 بہترین موزوں ہیں۔ کچھ کوانٹائزیشن ٹویکس کے ساتھ، یہ وسط رینج کے GPUs کی VRAM حدود کے ساتھ آرام سے کام کرتا ہے، جلدی سے اندازہ لگاتا ہے، اور دھاگے کے نقصان کے بغیر ہر ہستی کی وجوہات۔ 27B پیرامیٹر ماڈل پیچیدہ سوالات کو بہتر طریقے سے ہینڈل کرتا ہے، لیکن VRAM کے مطالبات کو بھی بڑھاتا ہے۔ جبکہ CPU آف لوڈنگ کام کرتا ہے، GPU اور RAM کے درمیان میموری بینڈوڈتھ کی رکاوٹ کی وجہ سے تاخیر کو نظر انداز کرنا مشکل ہے۔

جیمنی فار ہوم بھی ایسا ہی کرنے کی کوشش کر رہا ہے۔ فرق یہ ہے کہ گوگل اسٹیک کو کنٹرول کرتا ہے، آپ کو نہیں۔

اصل موازنہ قریب بھی نہیں ہے۔

ایک ہی کام کے لیے بہت مختلف نتائج

دونوں بغیر کسی مسئلے کے سادہ حکموں کو برداشت کرتے ہیں۔ خلا کو اشارے کے ذریعے ظاہر کیا جاتا ہے جو لفظی تشریح سے آگے کی تشریح کی ضرورت ہوتی ہے۔ "دیر ہو رہی ہے، حالات کو پرسکون کریں” جیسا کچھ ایک اچھا امتحان ہے۔ جیمنی فار ہوم نے لائٹس کو مدھم کیا اور وہیں رک گیا۔ کوئی پیروی یا تصدیق نہیں تھی۔

Qwen3 نے لائٹس بھی مدھم کر دیں اور پھر میڈیا پلیئر کے بارے میں پوچھا۔ کیا میں بھی لائٹس بند کر دوں؟ میں نے ارادہ سمجھ لیا اور مزید کوئی کارروائی کرنے سے پہلے اس کی تصدیق کی۔

"یہ بہت گرم ہے” جیسے مبہم احکامات پر عمل درآمد اس خلا کو مزید بے نقاب کرتا ہے۔ Qwen3 آپ کے پورے گھر کے ارادے کا نقشہ بنانے کے لیے روشنی، پنکھے، اور HVAC کا اندازہ لگاتا ہے۔ اگر واضح طور پر ترتیب نہ دیا گیا ہو تو یہ کولنگ سسٹم کو بھی کنٹرول کر سکتا ہے۔

جانچ کے وقت، جیمنی نے کوٹہ ختم ہونے والی غلطی واپس کر دی۔ مفت درجہ فی دن 20 سوالات تک محدود ہے۔ یہ ایک ایسی خصوصیت کے لئے کم بار ہے جو وائس اسسٹنٹ میں اپ گریڈ کے طور پر پوزیشن میں ہے۔ روزانہ 1,000 سوالات کو غیر مقفل کرنے کے لیے، آپ کو گوگل ہوم پریمیم سبسکرپشن کی ضرورت ہوگی، جو ہر ماہ $10 یا $100 فی سال سے شروع ہوتی ہے۔

GPU-تیز رفتار ترتیبات پر مقامی اندازہ سیکنڈوں میں جواب دیتا ہے۔ مقابلے کے لحاظ سے، جیمنی کا کلاؤڈ انحصار قابل توجہ تاخیر کا اضافہ کرتا ہے، خاص طور پر انفرنس ہیوی کمانڈز کے لیے، اور یہ روزانہ کی حد تک پہنچنے سے پہلے ہے۔

گھر کے لیے Gemini کی حدود واقعی قابل توجہ ہیں۔

کلاؤڈ پر انحصار آپ کا مسئلہ ہے، گوگل کا نہیں۔

تمام کمانڈز پروسیسنگ کے لیے آپ کے گھر سے گوگل کے سرورز تک جاتے ہیں اور پھر جواب دیتے ہیں۔ اس عمل کے دوران، Google اپنے سرورز پر آپ کے تعاملات کو ریکارڈ کرتا ہے، چاہے وہ ذاتی طور پر قابل شناخت نہ ہوں۔ آپ کو اب بھی سینکڑوں ملی سیکنڈ انتظار کرنا ہوگا اور ناکامی کے ایک نقطہ پر آپ کے قابو سے باہر رہنا ہوگا۔

اس کے علاوہ، آپ اپنی مرضی کے مطابق نہیں بنا سکتے کہ جیمنی آپ کے گھر، آلات یا معمولات کو کس طرح دیکھتا ہے۔ منتخب کریں کہ گوگل آپ کے لیے کون سا ماڈل چنتا ہے اور اگر آپ کے پاس ماڈل ختم ہو جاتے ہیں تو اپ ڈیٹ کا انتظار کریں۔

مقامی طور پر LLM چلانا آپ کو ان رکاوٹوں سے آزاد کرتا ہے۔ یقینا، آپ کو اپنے ہارڈ ویئر پر ہر چیز کو ترتیب دینے کی ضرورت ہوگی۔ لیکن ایک بار منسلک ہونے کے بعد، تمام ڈیٹا، جوابات، نتائج، ناکامیاں اور سیکھنے آپ کے ہیں۔ وہ آپ کے گھر کے نیٹ ورک کو کبھی نہیں چھوڑتے ہیں۔ آپ ایک دوپہر میں ماڈل اپ ڈیٹس کا تبادلہ بھی کر سکتے ہیں۔

متعلقہ

7 چیزیں میری خواہش ہے کہ میں جانتا ہوں جب میں نے اپنا خود میزبان LLM شروع کیا تھا۔

میں کافی عرصے سے ایل ایل ایم کی خود میزبانی کر رہا ہوں، اور وقت گزرنے کے ساتھ ساتھ میں نے وہ سب کچھ سیکھ لیا ہے جو کاش مجھے شروع میں معلوم ہوتا۔

ہوم اسسٹنٹ چلانے والے ہر فرد کے لیے، لوکل LLM فی الحال دستیاب سب سے بامعنی اپ گریڈ ہے۔ سیٹ اپ رگڑ حقیقی ہے. لیکن ایک بار جب یہ شروع ہو جائے تو گھر پر کال کرنے کی ضرورت نہیں، شرح کی کوئی حد نہیں، اور کوئی رکنیت نہیں ہے۔

Google اسے سیٹ اپ اور باکس سے باہر استعمال کرنا آسان بنانے کے لیے کریڈٹ کا مستحق ہے۔ مہارت کا فرق حیران کن ہے۔ Gemini for Home Google کی AI ریسرچ اور سرور ہارڈ ویئر سے تقویت یافتہ ہے۔ لیکن اس کی اپنی جگہ میں، یہ اب بھی کمیونٹی پر مبنی، صارفین کے ہارڈ ویئر پر چلنے والے کھلے ماڈلز سے آگے ہے۔

جیمنی فار ہوم میں یہ ایک حیران کن خصوصیت کا فرق ہے، جو گوگل کے سرور ہارڈویئر اور سافٹ ویئر سے نیچے کی سطح پر کام کرتا ہے۔ اس کے برعکس، کمیونٹی کی پرورش کرنے والا ماڈل پہلے ہی شاندار نتائج فراہم کرتا ہے۔ جب مقامی طور پر چلنے والے متبادل پہلے ہی بہت اچھے ہیں تو اپنے سمارٹ ہوم کا کنٹرول کلاؤڈ سروس کے حوالے کیوں کریں؟

OS

ونڈوز، میک او ایس، لینکس

iOS ہم آہنگ

ہاں

android سے مطابقت رکھتا ہے۔

ہاں

ہوم اسسٹنٹ آپ کے سمارٹ ہوم سسٹم کو ایک دوسرے سے جوڑنے کا بہترین طریقہ ہے۔