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理財

槓上DeepSeek!谷歌急推Gemini 2.0系列:Pro、Flash 、Flash-Lite⋯模型特色一次看

數位時代

更新於 02月06日08:44 • 發布於 02月06日08:40

重點1 :Google 正式推出旗艦 AI 模型 Gemini 2.0 Pro Experimental,並同時推出 Gemini 2.0 Flash Thinking 模型,加強其在 AI 領域的競爭力。

重點2 :面對中國 AI 新創公司 DeepSeek 低價高效的 AI 模型競爭,Google 試圖透過將 Gemini 2.0 Flash Thinking 模型整合到其 Gemini 應用程式中,以提高市場佔有率。

重點3Gemini 2.0 Pro 作為 Gemini 系列的領頭羊,在編碼和處理複雜提示方面表現出色,並具備更強大的世界知識理解和推理能力,其 200 萬 tokens 的上下文窗口使其能處理大量文字內容。

面對 DeepSeek 所掀起的低價高效風潮,Google(谷歌)於周三正式推出了旗艦 AI 模型 Gemini 2.0 Pro Experimental,並同時發布 Gemini 2.0 Flash Thinking 模型,被視為 Google 在 AI 領域積極應對競爭,鞏固其市場地位的重要舉措。

Gemini 2.0 Pro:編碼能力再升級,上下文窗口擴大

Gemini 2.0 Pro 是 Google 於去年二月推出的 Gemini 1.5 Pro 的繼任者,Google 宣稱其現在是 Gemini AI 模型系列中的領頭羊。該模型擅長編碼和處理複雜提示,並且比以往任何模型都擁有「更好的世界知識理解和推理能力。」

據《Tech Church》報導,Gemini 2.0 Pro 甚至可以調用 Google 搜尋等工具,並代表用戶執行程式碼。

值得一提的是,Gemini 2.0 Pro 的上下文窗口達到了 200 萬 tokens,這意味著它可以一次處理約 150 萬個單字(指英語詞彙),此 容量足以讓它在單個提示中讀取《哈利波特》系列的所有七本書,並且還剩下約 40 萬個單字的空間。

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Gemini 2.0 系列模型已正式推出。

應對 DeepSeek!Gemini 2.0 Flash Thinking參戰

Google 和 DeepSeek 都於去年 12 月發布了 AI 推理模型,但 DeepSeek 的 R1 獲得了更多關注。DeepSeek 的模型在效能上可媲美,甚至超越美國科技公司提供的領先 AI 模型,而且企業可以透過其 API 以相對低廉的價格使用這些模型。

為了應對 DeepSeek 的競爭,Google 正試圖透過 Gemini 應用程式讓更多人看到 Gemini 2.0 Flash Thinking 模型,盼透過 Gemini 2.0 Pro 和 Gemini 2.0 Flash Thinking 的推出,在競爭激烈的 AI 市場中保持領先地位。

Gemini 2.0 系列模型比一比

Gemini 2.0 Flash

Gemini 系列中的主力模型,適用於日常任務。相較於 1.5 Flash,它在品質上有顯著提升,若與 1.5 Pro 相比,則在品質略微提升的同時,延遲更低,更接近即時反應。

主要特性 :具備多模態即時 API,支援低延遲的雙向語音和影片互動。在多數品質基準測試中,效能優於 Gemini 1.5 Pro。在多模態理解、編碼、複雜指令遵循和函數呼叫等方面有所改進,支援更優質的代理體驗。新增內建圖像生成和可控制的文字轉語音功能,實現圖像編輯、本地化藝術作品創作和富有表現力的故事敘述。

適用場景 :適用於需要快速反應和高品質輸出的日常應用,例如即時翻譯、影片辨識等。

Gemini 2.0 Flash-Lite

它是 Flash 模型中最快速且最具成本效益的版本,適合需要兼顧速度和成本的場景。

主要特性 :在相同的價格和速度下,品質優於 1.5 Flash。具有多模態輸入和文字輸出功能,配備 1M tokens 輸入上下文窗口和 8k tokens 輸出上下文窗口。但它不包含 Gemini 2.0 Flash 的多模態輸出生成、多模態即時 API 整合、思考模式和內建工具使用等功能。

適用場景 :適用於大規模文字輸出應用,例如為大量照片生成標題等。

Gemini 2.0 Pro

Gemini 系列中編碼能力和世界知識最強的模型,並具備 2M 長的上下文窗口,適合需要處理大量資訊和複雜編碼任務的場景。

主要特性 :在編碼效能和處理複雜提示方面表現出色,對世界知識的理解和推理能力更強。擁有 200 萬 tokens 的超大上下文窗口,能夠全面分析和理解大量資訊。具備工具調用能力,例如 Google 搜尋等。

適用場景 :適用於需要強大編碼能力和處理複雜問題的場景,例如將 Python 程式碼轉換為 Java 程式碼。或是研究人員可以使用 Gemini 2.0 Pro 快速閱讀和理解大量的學術文獻,並自動生成文獻綜述,節省大量的時間和精力

延伸閱讀:還有千千萬個DeepSeek?OpenAI潛在敵手不只它,盤點5大中國潛力AI公司

資料來源:TechChurchGoogle

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

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