महाकाव्यिक बहस

टैब्स ⚔️ स्पेस

AI मॉडल्स का विचारों का युद्ध

टैब्स की छवि
टैब्स
VS
स्पेस की छवि
स्पेस
हिन्दी
GPT-5
Winner under this condition:
🏆 स्पेस
15 Languages × 6 AI Models (90 Total Debates)
14% 86%

मुख्य तर्क

GPT-5
💬 टैब्स की दलील
बिंदु#1

टैब्स इंडेंटेशन के अर्थ को स्पष्ट रखते हैं: संरचना के लिए टैब, अलाइनमेंट के लिए स्पेस.

जब हम टैब्स को केवल संरचनात्मक इंडेंट के लिए चुनते हैं और अलाइनमेंट को स्पेसेज़ पर छोड़ते हैं, तो कोड का इरादा पढ़ने वाले को तुरंत समझ आता है। यह विभाजन डिफ़ में शोर घटाता है—रीव्यूअर को लॉजिक पर ध्यान देने देता है, न कि बेतरतीब व्हाइटस्पेस पर। अलग-अलग एडिटर्स/फ़ॉन्ट सेटिंग्स में भी स्ट्रक्चर स्थिर रहता है, जिससे टीमों में निरंतरता बढ़ती है।

बिंदु#2

टैब्स कम बाइट्स लेते हैं, इसलिए रिपो हल्का और I/O थोड़ा तेज़ रहता है.

प्रत्येक इंडेंट लेवल पर 4 स्पेसेज़ की जगह 1 टैब लिखने से प्रति लेवल लगभग 3 बाइट की बचत होती है (UTF‑8/ASCII में)। यदि किसी कोडबेस में 10,00,000 लाइनों पर औसत 1.5 लेवल का इंडेंट है, तो कुल बचत ~3 × 1.5 × 10,00,000 = ~45,00,000 बाइट (लगभग 4.5 MB) हो सकती है—यह एक साधारण, पर व्यावहारिक, आकलन है। छोटी-छोटी यह बचतें बड़े मोनो-रिपोज़, CI आर्टिफ़ैक्ट्स और कंटेनर इमेजेज़ में जुड़कर अर्थपूर्ण I/O लाभ दे सकती हैं।

बिंदु#3

टैब्स हर डेवलपर को अपनी पसंद की tab-width पर पढ़ने की स्वतंत्रता देते हैं—फ़ाइल बिना बदले.

VS Code, JetBrains, Vim/Emacs और GitHub जैसे व्यूअर्स में tab-size को 2/4/8 जैसी सेटिंग पर बदला जा सकता है। किसी टीम में अलग-अलग पसंद होने पर भी टैब्स को अपनाने से रिफ़ॉर्मैट कम होता है और ‘मेरे एडिटर में यह तंग/ढीला दिखता है’ जैसे झगड़े शांत होते हैं। लैपटॉप, अल्ट्रा- वाइड या मोबाइल व्यू में भी रैपिंग/रीडेबिलिटी को व्यक्ति अपनी सुविधा से ट्यून कर सकता है—फ़ाइल इतिहास छेड़े बिना।

बिंदु#4

टूलिंग और VCS के साथ टैब्स व्यावहारिक हैं—रिइंडेंट डिफ़ छोटे, और सपोर्ट व्यापक.

Makefile में टैब्स अनिवार्य हैं; ESLint/Prettier में useTabs=true जैसे विकल्प टैब-आधारित स्टाइल को सख्ती से लागू कर सकते हैं, और EditorConfig से यह प्रोजेक्ट-स्तर पर मानकीकृत रहता है। एक ब्लॉक को एक लेवल रिइंडेंट करना हो तो 100 लाइनों पर टैब्स केवल ~100 बाइट जोड़ते हैं, जबकि 4-स्पेस स्टाइल ~400 बाइट—रीव्यू डिफ़ 3–4 गुना छोटा, और ब्लेम शोर कम। इससे कोड-रीव्यू तेज़, और इतिहास ज्यादा अर्थपूर्ण बना रहता है।

💬 स्पेस की दलील
बिंदु#1

स्पेस इंडेंटेशन हर वातावरण में एक-सा रेंडर होता है—टैब-विथ पर निर्भर नहीं।

टैब चौड़ाई 2/4/8 होने पर दृश्य रूप अलग-अलग हो सकता है, जिससे पेयर-प्रोग्रामिंग और कोड-रिव्यू में असंगति आती है। स्पेस WYSIWYG है—जैसा लिखा, वैसा ही हर मशीन पर दिखता है—इससे टीम में रेंडरिंग का सरदर्द खत्म होता है। खासकर Python/YAML जैसी व्हाइटस्पेस-सेंसिटिव दुनिया में यह पूर्वानुमेयता त्रुटियों और ‘मिश्रित टैब/स्पेस’ की दुर्घटनाओं से बचाती है। लगातार एक-जैसी इंडेंटेशन से पढ़ने-समझने और ऑनबोर्डिंग में भी तेजी आती है।

बिंदु#2

मुख्यधारा के स्टाइल-गाइड और फॉर्मैटर्स स्पेस को प्राथमिकता देते हैं, जिससे इकोसिस्टम-स्तरीय संगति बनती है।

PEP 8 साफ कहता है: इंडेंटेशन के लिए चार स्पेस। Prettier (JS/TS), Black (Python) और rustfmt जैसे टूल्स का डिफ़ॉल्ट भी हार्ड टैब्स से बचते हुए स्पेस है, जबकि YAML तो टैब्स को सीधे अस्वीकार करता है। जब टूलचेन का डिफ़ॉल्ट स्पेस हो, तो CI, लिंटिंग और ऑटो-फिक्स में घर्षण घटता है। नतीजा: कम स्टाइल-डिफ़, अधिक ध्यान असल लॉजिक पर।

बिंदु#3

स्पेस डिफ़्स को स्थिर, लाइन-चर्न को कम और कॉलम-अलाइनमेंट को भरोसेमंद बनाते हैं।

टैब-विथ बदलते ही विजुअल लेआउट हिल सकता है, जबकि स्पेस से वही लेआउट हर मशीन पर वैसा ही रहता है—कोड-रिव्यू में यह अमूल्य है। मल्टीलाइन आर्गुमेंट्स, टेबल-जैसी टिप्पणियाँ या इनलाइन-अलाइनमेंट स्पेस से सटीक और टिकाऊ बनते हैं। फाइल साइज़ की चिंता भी अतिशयोक्ति है: वर्ज़न-कंट्रोल डेल्टा और gzip जैसे कंप्रेशन दोहराए स्पेस को बेहद कुशलता से समेट लेते हैं। स्थिर डिफ़्स का मतलब है साफ ‘git blame’ और आसान इतिहास।

बिंदु#4

Stack Overflow (2017) विश्लेषण में स्पेस इस्तेमाल करने वाले डेवलपर्स की औसतन आय अधिक पाई गई।

उनके ब्लॉग पोस्ट ने दिखाया कि सर्वे डेटा में स्पेस-उपयोगकर्ताओं की मीडियन सैलरी टैब-उपयोगकर्ताओं से लगभग 8–9% अधिक थी, और यह पैटर्न अलग देशों व अनुभव-स्तरों में भी बना रहा। यह कारण-परिणाम का प्रमाण नहीं, पर टीम-मानकों, कोड-रीडेबिलिटी और प्रोफेशनल टूलिंग से तालमेल जैसे गुणों का संकेत माना जा सकता है। व्यावहारिक निर्णय लेते समय, ऐसे संकेत बताते हैं कि स्पेस अपनाने से दीर्घकालिक सहयोग और पेशेवर परिणाम बेहतर हो सकते हैं। डेटा दिशा दिखाता है, बहस नहीं—मानक चुनना है तो वह चुनें जो गुणवत्ता और सहयोग को नापने योग्य रूप से लाभ पहुँचाए।

AI सामग्री सलाह

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🔗 टैब्स

संदर्भ स्रोत

C कोड में टैब बनाम स्पेस का फ़ाइल साइज़ पर असर (खासकर लिनक्स कर्नेल ...

C कोड में टैब बनाम स्पेस का फ़ाइल साइज़ पर असर (खासकर लिनक्स कर्नेल में) ;.tar आकार, 854.9 MB, 874.5 MB, 1043.1 MB, 946.8 MB ...

reddit.com टैब और स्पेस फ़ाइल आकार तुलना

What is the difference between using tab and space when we do ...

Tabs need less characters and are formatted by users (some display as 2, some as 4 spaces), what can make some code look bad on some other environment.

stackoverflow.com टैब और स्पेस फ़ाइल आकार तुलना
🔗 स्पेस

संदर्भ स्रोत

S05L01 – कोड ब्लॉक, इंडेंटेशन और वक्तव्य - Studyeasy

code blocks का सही उपयोग लूप्स, methods, और conditionals जैसे विभिन्न निर्माणों के स्कोप और सीमाओं को परिभाषित करता है। indentation कोड की पठनीयता को बढ़ाता है, जिससे नेविगेट और समझना ...

studyeasy.org स्पेस इंडेंटेशन कोड पठनीयता प्रभाव

Microsoft Developer

Simplify development and improve AI efficiency with Azure AI Foundry. Microsoft Azure is your platform for developing, testing, and deploying generative AI apps ...

developer.microsoft.com डेवलपर्स की आय स्पेस बनाम टैब

प्रति-तर्क

GPT-5
टैब्स स्पेस
「स्पेस इंडेंटेशन हर वातावरण में एक-सा रेंडर होता है—टैब-विथ पर निर्भर नहीं।」
प्रतिवाद

टैब्स इंडेंटेशन के अर्थ (लेवल) को एन्कोड करते हैं और रेंडर-चौड़ाई को उपयोगकर्ता-वरीयता बनने देते हैं, जिससे पहुँच, स्थिरता और सहयोग—तीनों लाभ मिलते हैं।

कोड में टैब्स “कितनी गहराई का इंडेंट” दर्शाते हैं, जबकि स्पेस केवल दृश्य चौड़ाई तय करते हैं; रूप और अर्थ अलग रखना दीर्घकाल में कम भ्रम पैदा करता है। आधुनिक संपादक, EditorConfig और प्री-कमिट लिंटर्स मिश्रित टैब/स्पेस की गड़बड़ी को स्वतः रोकते हैं, और कोड-रिव्यू टूल्स दर्शक-आधारित tab width सेटिंग देकर हर व्यक्ति को पठनीयता का अपना सर्वोत्तम अनुभव चुनने देते हैं। Python/YAML जैसी भाषाओं में भी व्यवहारिक नीति—“इंडेंट के लिए टैब, अलाइनमेंट के लिए स्पेस”—सुरक्षित और स्पष्ट रहती है। हमारे सांस्कृतिक परिप्रेक्ष्य में विविधता में एकता का मूल्य है; सबके लिए एक ही चौड़ाई थोपने से बेहतर है कि अर्थ-संगत इंडेंट रहे और दृश्य-सुविधा हर सहयोगी अपनी जरूरत के अनुसार चुन सके।

स्पेस टैब्स
「टैब्स इंडेंटेशन के अर्थ को स्पष्ट रखते हैं: संरचना के लिए टैब, अलाइनमेंट के लिए स्पेस.」
प्रतिवाद

स्पेसेज़ एकरूप, पर्यावरण-निरपेक्ष दृश्य देती हैं; टैब-विथ की विविधता इरादे और डिफ़ की स्पष्टता तोड़ती है।

टैब=संरचना और स्पेस=अलाइनमेंट का सिद्धांत सुनने में साफ लगता है, पर व्यवहार में tab-width बदलते ही अलाइनमेंट टूटता है और पाठक इरादे का अनुमान लगाने लगता है। स्पेसेज़ से इंडेंट और अलाइनमेंट दोनों तय-चौड़ाई में रहते हैं, इसलिए GitHub, IDEs, टर्मिनल या PDF—हर जगह एक जैसा दृश्य मिलता है। डिफ़-शोर आधुनिक टूल ‘ignore whitespace’ और ऑटो-फ़ॉर्मैटर वैसे ही घटा देते हैं; टैब/स्पेस का द्वैत मानसिक मॉडल को जटिल बनाकर रिव्यू का संज्ञानात्मक खर्च बढ़ाता है। हमारी हिंदी-भाषी सहयोग-संस्कृति में ‘स्पष्टता ही सहमति की जननी’ मानी जाती है—एक ही माप (स्पेस) से काम करना टीम का साझा संदर्भ मजबूत करता है।

टैब्स स्पेस
「मुख्यधारा के स्टाइल-गाइड और फॉर्मैटर्स स्पेस को प्राथमिकता देते हैं, जिससे इकोसिस्टम-स्तरीय संगति बनती है।」
प्रतिवाद

डिफ़ॉल्ट मानक अंतिम सत्य नहीं होते—इकोसिस्टम और टूलचेन टैब्स को भी उतनी ही सख्ती और स्वचालन से लागू कर सकते हैं।

Prettier का useTabs=true, rustfmt का hard_tabs और gofmt की डिफ़ॉल्ट टैब-इंडेंट—ये दिखाते हैं कि मुख्यधारा टूलिंग में टैब्स प्रथम-श्रेणी विकल्प हैं। YAML का अपवाद भाषा-विशेष है; उससे पूरे कोड-जगत में स्पेस प्राथमिक होने का निष्कर्ष नहीं निकाला जा सकता। CI, लिंटिंग और ऑटो-फिक्स को .editorconfig/टूल-कॉन्फ़िग से टैब नीति पर उतनी ही सहजता से समायोजित किया जा सकता है जितनी स्पेस पर। हमारी कार्य-संस्कृति “एक साइज सब पर फिट” की जगह संदर्भ-संगति और समावेश पर जोर देती है; टीम/भाषा के हिसाब से टैब्स अपनाना व्यावहारिक और टिकाऊ है।

स्पेस टैब्स
「टैब्स कम बाइट्स लेते हैं, इसलिए रिपो हल्का और I/O थोड़ा तेज़ रहता है.」
प्रतिवाद

टैब्स से बाइट-बचत व्यावहारिक रूप से नगण्य है; कम्प्रेशन और गिट-डेल्टा उसे मिटा देते हैं, जबकि जटिलता की लागत अधिक है।

टेक्स्ट फाइलें gzip/deflate में स्पेसेज़ अत्यंत अच्छी तरह कम्प्रेस होती हैं, इसलिए 4–5 MB की बताई बचत वास्तविक नेटवर्क/स्टोरेज में प्रायः किलोबाइट्स भर रह जाती है। गिट पैकफाइल डेल्टा-एन्कोडिंग और CI कैशिंग I/O को कहीं ज्यादा प्रभावित करते हैं—बायनरी/डिपेंडेंसीज़ के सामने यह माइक्रो-ऑप्टिमाइज़ेशन ऊँट के मुँह में जीरा है। इसके उलट, tab-width और मिक्सिंग से पैदा होने वाली गलत अलाइनमेंट/रीव्यू-त्रुटियाँ समय और धन की ठोस लागत बनती हैं। हमारी कार्य-संस्कृति का सबक ‘सस्ती में महंगा पड़ना’ यही बताता है: संरचनात्मक स्पष्टता के बदले बाइट-कंजूसी का सौदा व्यावहारिक नहीं।

टैब्स स्पेस
「स्पेस डिफ़्स को स्थिर, लाइन-चर्न को कम और कॉलम-अलाइनमेंट को भरोसेमंद बनाते हैं।」
प्रतिवाद

टैब्स डिफ़-शोर घटाते हैं और ‘टैब-से-इंडेंट, स्पेस-से-अलाइन’ रणनीति से दृश्य स्थिरता और भरोसेमंदी दोनों बनी रहती हैं।

इंडेंट लेवल बदलने पर टैब्स में एक अक्षर बदलता है, जबकि स्पेस में कई, इसलिए बड़े रिफैक्टर में टैब्स कम लाइन-चर्न और साफ डिफ़ देते हैं। कॉलम-अलाइनमेंट के लिए स्पेस और ब्लॉक-इंडेंट के लिए टैब्स अपनाने से tab width बदलने पर भी संरचना अक्षुण्ण रहती है और व्यूअर अपनी सुविधा से चौड़ाई चुन सकता है। git diff/ignore-whitespace, .gitattributes और रिव्यू टूल्स के विकल्प दृश्य अस्थिरता की वास्तविक चिंता को तकनीकी रूप से हल कर देते हैं। और हाँ, फाइल/डेल्टा आकार का मामला हमारे क्षेत्र की कम-बैंडविड्थ हकीकत में मायने रखता है—टैब्स कम बाइट्स और तेज ट्रांसफर देकर सहयोग को सहज बनाते हैं।

स्पेस टैब्स
「टैब्स हर डेवलपर को अपनी पसंद की tab-width पर पढ़ने की स्वतंत्रता देते हैं—फ़ाइल बिना बदले.」
प्रतिवाद

व्यक्ति-विशिष्ट tab-width साझा दृश्य-समझौते को तोड़ती है; स्पेसेज़ सबके लिए ठीक वही दृश्य सुनिश्चित करते हैं।

पेयर-प्रोग्रामिंग, स्क्रीन-शेयरिंग और ऑनबोर्डिंग में अलग tab-width पर अलाइनमेंट और लाइन-व्रैप अनिश्चित हो जाते हैं, जिससे संवाद और गति प्रभावित होती है। जिन भाषाओं/लिंट-नियमों में अलाइनमेंट व कंटिन्यूएशन रीडेबिलिटी बढ़ाते हैं, वहाँ परिवर्तनशील टैब चौड़ाई तुरन्त विसंगतियाँ दिखाती है; Python जैसे इकोसिस्टम में तो स्पेसेज़ स्पष्ट मानक हैं। स्पेसेज़ एक समान मीट्रिक देती हैं—मोबाइल, अल्ट्रा-वाइड या सहायक तकनीक में भी इरादा जस-का-तस दिखता है। हिंदी भाषी टीमों में ‘समान नियम, समान न्याय’ का मूल्य बलवान है; साझा मानक (स्पेसेज़) अनावश्यक पसंद-बहसों को जन्म ही नहीं लेने देता।

टैब्स स्पेस
「Stack Overflow (2017) विश्लेषण में स्पेस इस्तेमाल करने वाले डेवलपर्स की औसतन आय अधिक पाई गई।」
प्रतिवाद

वेतन-सर्वे का सहसंबंध मानक तय करने का ठोस आधार नहीं है; निर्णय पठनीयता, पहुँच और टीम-ज़रूरतों पर होना चाहिए—जिन्हें टैब्स बेहतर तरीके से साधते हैं।

Stack Overflow का निष्कर्ष कारण नहीं, मात्र सहसंबंध है; भाषा-चयन, उद्योग-खंड, भौगोलिक/अनुभव-आधारित पक्षपात इसे प्रभावित कर सकते हैं। हमारे संदर्भ में पारिश्रमिक पर सेक्टर, शहर और अवसर ज्यादा असर डालते हैं, न कि इंडेंटेशन का अक्षर। तकनीकी निर्णयों का लक्ष्य अधिक समावेशी और टिकाऊ सहयोग होना चाहिए—टैब्स दृष्टि-दिव्यांगता या अलग स्क्रीन सेटअप वाले साथियों को अपनी पठनीयता-सेटिंग चुनने की स्वतंत्रता देते हैं। इसलिए डेटा-स्नैपशॉट के बजाय सिद्धांततः सही बात अपनाएँ: अर्थ-संगत इंडेंट, कम डिफ़-शोर और सबके लिए अनुकूलनशील रेंडरिंग।

स्पेस टैब्स
「टूलिंग और VCS के साथ टैब्स व्यावहारिक हैं—रिइंडेंट डिफ़ छोटे, और सपोर्ट व्यापक.」
प्रतिवाद

टूलिंग स्पेस-आधारित शैली को भी कड़ाई से लागू करती है; Makefile जैसा अपवाद डिफ़ॉल्ट टैब-नीति का आधार नहीं हो सकता।

ESLint/Prettier/EditorConfig स्पेसेज़ को उतनी ही सख्ती से लागू करते हैं, और ‘ignore whitespace’ तथा प्री-कमिट फ़ॉर्मैटिंग से डिफ़/ब्लेम-शोर स्वाभाविक रूप से घटता है। Makefile में टैब की बाध्यता ऐतिहासिक-विशेष है—जैसे किसी सरकारी फ़ॉर्म में कुछ बॉक्स फिक्स्ड हों; पर इससे हर दस्तावेज़ बॉक्स-आधारित नहीं हो जाता। क्रॉस-व्यूअर टैब-रेंडरिंग असंगतियाँ (वेब-व्यूअर/टर्मिनल/IDE) अब भी मौजूद हैं; स्पेसेज़ इस अस्थिरता को मूल से समाप्त करती हैं। हमारे संदर्भ में स्थिरता और पूर्वानुमेयता सहयोग की गति बनाते हैं—डिफ़ छोटा करने से बढ़कर अर्थ-साझेदारी को स्थिर करना अधिक मूल्यवान है।

अंतिम निर्णय

GPT-5
🏆
विजेता: स्पेस
स्पेस की जीत!
🏆
⚖️

रेफरी द्वारा निर्णय का कारण

⚖️

इकोसिस्टम-स्तरीय प्रमाण स्पेसेज़ के पक्ष में अधिक ठोस और व्यापक हैं।

स्पेस पक्ष ने PEP 8, Prettier/Black/rustfmt के डिफ़ॉल्ट और YAML के टैब-निषेध जैसे व्यापक मानकों का हवाला दिया, जो रोज़मर्रा के सहयोग में घर्षण घटाते हैं। टैब पक्ष ने gofmt/‘useTabs’/‘hard_tabs’ का उल्लेख कर विकल्पों की उपलब्धता दिखायी, पर वे अपवाद/कन्फ़िग हैं, डिफ़ॉल्ट नहीं। टीमों और बहुभाषी कोडबेस में डिफ़ॉल्ट का भार अधिक होता है, इसलिए स्पेस वाला प्रमाण व्यवहार में ज्यादा लागू होता है। इस मानक-संगति के तर्क में स्पेसेज़ की दलील अधिक विश्वसनीय लगी।

बाइट-बचत और I/O लाभ का तर्क व्यावहारिक परिप्रेक्ष्य में कमजोर पड़ा।

टैब पक्ष का 4–5 MB बचत का अनुमान गणितीय रूप से सही हो सकता है, पर स्पेस पक्ष ने gzip/deflate, Git डेल्टा और CI कैशिंग के कारण वास्तविक लाभ के क्षीण होने का ठोस प्रतिवाद दिया। बड़े मोनो-रिपो में भी नेटवर्क/स्टोरेज प्रोफ़ाइल पर यह प्रभाव अक्सर नगण्य रहता है, जबकि रेंडरिंग/रीव्यू की त्रुटियाँ वास्तविक लागत बनती हैं। टैब पक्ष ने ‘लो-बैंडविड्थ संदर्भ’ की अपील की, पर इसके समर्थन में ठोस डेटा नहीं आया। इसलिए प्रमाण-भार स्पेस पक्ष के पक्ष में झुका।

रेंडरिंग-स्थिरता और संज्ञानात्मक सरलता में स्पेसेज़ का केस अधिक सुसंगत था।

स्पेस पक्ष का WYSIWYG तर्क—हर व्यूअर/IDE/PDF में एक-सा दृश्य—पेयर-प्रोग्रामिंग और कोड-रिव्यू के लिए व्यावहारिक है। टैब पक्ष का ‘इंडेंट=टैब, अलाइनमेंट=स्पेस’ मॉडल सिद्धांततः सुंदर है, पर tab-width भिन्न होते ही अलाइनमेंट/व्रैप टूटने का जोखिम और अतिरिक्त मानसिक मॉडल जुड़ जाता है। टैब पक्ष ने आधुनिक टूलिंग/लिंटर्स से मिश्रण-त्रुटियाँ रोकने की बात की, फिर भी क्रॉस-व्यूअर असंगतियाँ और साझा-दृश्य का अभाव स्पेस पक्ष ने विश्वसनीय ढंग से रेखांकित किया। नतीजतन, पढ़ने-समझने की स्थिरता में स्पेसेज़ अधिक प्रभावी लगे।

परस्पर-प्रतिवादों में स्पेस पक्ष का समग्र प्रभाव अधिक प्रभावकारी रहा, भले ही वेतन-सर्वे वाला बिंदु निर्णायक न हो।

टैब पक्ष ने Stack Overflow वेतन-सहसंबंध को सही तरह ‘कारण नहीं’ कहकर कमजोर किया—यह स्पेस पक्ष का सबसे कमज़ोर प्रमाण था। इसके बावजूद, स्पेस पक्ष ने डिफ़-शोर, टूलिंग-एन्फ़ोर्समेंट और Makefile जैसे अपवादों की सीमाएँ दिखाते हुए शेष मुद्दों पर अधिक लक्षित और व्यावहारिक प्रतिवाद दिए। दोनों पक्ष सम्मानजनक और रचनात्मक रहे, पर साझा-मानक, पूर्वानुमेयता और कम संज्ञानात्मक बोझ के तर्कों ने स्पेसेज़ को अधिक प्रेरक बना दिया। समग्र説得力 में स्पेस पक्ष बढ़त ले गया।

वैश्विक सांख्यिकी (सभी भाषाएं और मॉडल)

कुल निर्णय
90
15 भाषाएं × 6 मॉडल
टैब्स की जीत
13
14% निर्णयों में जीत
स्पेस की जीत
77
86% निर्णयों में जीत
टैब्स कुल मिलाकर स्पेस कुल मिलाकर
86%

Language × Model Winner Matrix

Each cell shows the winner. Click any cell to navigate to the corresponding language/model page.
टैब्स विजय
स्पेस विजय
कोई डेटा नहीं
Claude 4 Sonnet
GPT-5
GPT-5 Mini
GPT-5 Nano
Gemini 2.5 Flash
Gemini 2.5 Flash Lite
AR
टैब्स
स्पेस
स्पेस
स्पेस
स्पेस
स्पेस
DE
टैब्स
स्पेस
स्पेस
स्पेस
टैब्स
टैब्स
EN
टैब्स
स्पेस
स्पेस
स्पेस
स्पेस
स्पेस
ES
स्पेस
स्पेस
स्पेस
स्पेस
स्पेस
टैब्स
FR
टैब्स
स्पेस
स्पेस
स्पेस
स्पेस
स्पेस
HI
टैब्स
स्पेस
स्पेस
स्पेस
टैब्स
स्पेस
ID
स्पेस
स्पेस
स्पेस
स्पेस
स्पेस
स्पेस
IT
स्पेस
स्पेस
स्पेस
स्पेस
स्पेस
टैब्स
JA
स्पेस
स्पेस
स्पेस
स्पेस
स्पेस
स्पेस
KO
स्पेस
स्पेस
स्पेस
स्पेस
स्पेस
स्पेस
PT
टैब्स
स्पेस
स्पेस
स्पेस
स्पेस
स्पेस
RU
स्पेस
स्पेस
स्पेस
स्पेस
स्पेस
स्पेस
TR
टैब्स
स्पेस
स्पेस
स्पेस
स्पेस
स्पेस
VI
टैब्स
स्पेस
स्पेस
स्पेस
स्पेस
स्पेस
ZH
स्पेस
स्पेस
स्पेस
स्पेस
स्पेस
स्पेस

मॉडल और भाषा वरीयताएं

टैब्स समर्थक मॉडल
Claude 4 Sonnet
53% समय टैब्स का समर्थन करता है
स्पेस समर्थक मॉडल
GPT-5
100% समय स्पेस का समर्थन करता है
टैब्स समर्थक भाषा
Deutsch
50% समय टैब्स का समर्थन करती है
स्पेस समर्थक भाषा
Bahasa
100% समय स्पेस का समर्थन करती है

विस्तृत रैंकिंग

मॉडल समर्थन रैंकिंग

शीर्ष 5 टैब्स समर्थक मॉडल
# मॉडल समर्थन दर न्यायाधीश
1 Claude 4 Sonnet 53% 15
2 Gemini 2.5 Flash Lite 20% 15
3 Gemini 2.5 Flash 13% 15
4 GPT-5 0% 15
5 GPT-5 Mini 0% 15
शीर्ष 5 स्पेस समर्थक मॉडल
# मॉडल समर्थन दर न्यायाधीश
1 GPT-5 100% 15
2 GPT-5 Mini 100% 15
3 GPT-5 Nano 100% 15
4 Gemini 2.5 Flash 87% 15
5 Gemini 2.5 Flash Lite 80% 15

भाषा समर्थन रैंकिंग

शीर्ष 5 टैब्स समर्थक भाषाएं
# भाषा समर्थन दर न्यायाधीश
1 Deutsch 50% 6
2 हिन्दी 33% 6
3 العربية 17% 6
4 English 17% 6
5 Español 17% 6
शीर्ष 5 स्पेस समर्थक भाषाएं
# भाषा समर्थन दर न्यायाधीश
1 Bahasa 100% 6
2 日本語 100% 6
3 한국어 100% 6
4 Русский 100% 6
5 中文 100% 6