The Google Gemini 2.0 obitelj je konačno potpuna! Dominira top listama čim se objavi.
Usred potjere i blokade od Deepseek, Qwen i o3, Google je rano jutros u jednom potezu objavio tri modela: Gemini 2.0 Pro, Gemini 2.0 Flash i Gemini 2.0 Flash-Lite.
Na ljestvici velikih modela LMSYS, Gemini 2.0-Pro dospio je na vrh, a obitelj Gemini-2.0 napredovala je u prvih 10.
Pogledajmo prvo performanse modela
The Gemini 2.0 modeli objavljeni ovaj put svi imaju svoje vrhunske karakteristike u pogledu izvedbe!
Gemini 2.0 Pro (eksperimentalno)
Kao vodeći model serije Gemini, Pro verzija predstavlja najnaprednije AI mogućnosti Googlea i ističe se u kodiranje i zaključivanje posebno:
- Iznimno veliki kontekstni prozor: podržava obradu konteksta do 2 milijuna tokena
- Snažna integracija alata: duboko integrira Google pretraživanje i izvršavanje koda
- Dostupnost: već dostupan kao eksperimentalna verzija na Google AI Studio, Vertex AI i Gemini Advanced platformi
Gemini 2.0 Flash
je postavljen kao a “vrlo učinkovit radni konj”. Dizajniran je s fokusom na balansiranje brzine i performansi, a namijenjen je pružanju idealne podrške za scenarije aplikacija koji zahtijevaju odgovore niske latencije:
- Milijuni kontekstnih prozora: Podržava 1M kontekst tokena
- Izvrsne mogućnosti multimodalnog zaključivanja: Dobar u obradi multimodalnih podataka, trenutno podržava multimodalni unos i jednomodalni unos teksta
- Buduće proširenje značajki: Generiranje slika i funkcije pretvaranja teksta u govor uskoro će biti dostupne
- Dostupnost: Službeno objavljen na platformama Vertex AI Studio i Google AI Studio, a može mu se pristupiti putem Gemini API-ja.
Gemini 2.0 Flash-Lite (pregled)
Kao "najisplativiji" model, Flash-Lite nudi najbolju ravnotežu između brzine, cijene i performansi.
- Isplative prednosti: Iako zadržava istu brzinu i cijenu kao 1.5 Flash, nadmašuje 1.5 Flash u većini referentnih testova.
- Prozor konteksta na milijunskoj razini: Također podržava 1M tokena snage obrade konteksta.
Prema usporedbi procjene performansi koju je objavio Google, eksperimentalna verzija Gemini 2.0 Pro postigla je najviše ocjene u gotovo svim referentnim testovima, postigavši izvrsne rezultate:
Posebno se dobro pokazao u zadacima generiranja koda (kao što je LiveCodeBench v5) i složenim matematičkim problemima (kao što su algebra, geometrija i račun). Osim toga, došlo je do značajnog poboljšanja u testu razumijevanja složenih dugih dokumenata.
I cijene
Google je također savjestan proizvođač u pogledu isplativosti API-ja.
Milijun tokena Gemini 2.0 Flasha košta manje od jednog dolara… Podržava više načina, mrežna pretraživanja i kontekstni prozor bez presedana.
Nasuprot tome, Deepseek V3 trenutno košta jedan dolar za milijun tokena, a R1 zaključak košta četiri dolara.
PS: Ali ipak želim zahvaliti DeepSeek što je snizio cijenu. Svatko tko može sniziti cijenu je obitelj.
Ovo je stvarno preslatko! U usporedbi s performansama, mislim da je Gemini previdio cijenu!
Izvedba kućišta
Budući da tvrdi da je jednako dobar kao Deepseek, definitivno moramo vidjeti kako se zapravo ponaša u slučajevima i vidjeti kako su ga razni korisnici interneta testirali
Igra flipera temeljena na fizici
Pogledajmo najprije ovaj popularni slučaj, koji koristi motor fizike za simulaciju realističnih učinaka kao što su sudari, trenje i gravitacija.
Savjet: Napišite Python program koji prikazuje loptu koja skače unutar rotirajućeg šesterokuta. Lopta bi trebala biti pod utjecajem gravitacije i trenja i mora se realno odbijati od rotirajućih stijenki
Ovako rade Deepseek R1 i o3-min:
Verzija koju je generirao Gemini 2.0 Pro Experimental:
Preostala dva modela nemaju dobre performanse
Udvostručite poteškoće! Podijeli loptu na 100 loptica!
Savjet: Napišite skriptu za 100 jarko žutih loptica koje poskakuju unutar sfere, pazeći da ispravno upravljate otkrivanjem sudara. Neka se kugla polako okreće. Pazite da kuglice ostanu unutar sfere. Implementirati u p5.js
Bravo! Spora rotacija kugle je vrlo glatka, a simulacija fizikalnih zakona izvrsna. 100 loptica se također postojano sudaraju i "rade svoj posao" ~
Napišite skriptu p5.js za simulaciju 25 čestica koje poskakuju u vakuumskom prostoru unutar cilindričnog spremnika. Upotrijebite drugu boju za svaku lopticu i pobrinite se da ostavljaju trag koji pokazuje njihovo kretanje. Dodajte polaganu rotaciju spremnika kako biste bolje promatrali što se događa u sceni. Obavezno stvorite odgovarajuća pravila za otkrivanje sudara i fizika kako biste osigurali da čestice ostanu unutar spremnika. Dodajte vanjski sferni spremnik. Dodajte efekt sporog povećavanja i smanjivanja cijeloj sceni.
Jagoda ispitno pitanje koje se ne može zaobići
A pametni (lukavi) korisnici interneta ponovno su izbacili klasični test s jagodama:
Koliko r ima u jagodi
I Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental dobio je točan odgovor:
Googleov šef Jeff Dean osobno je testirao svoje programerske sposobnosti
Jeff Dean, glavni znanstvenik u Google DeepMind i Google Research, također je testirao programerske vještine vala Gemini 2.0 Pro:
Dao je modelu da dovrši klasičnu igru Boggle, a kod koji je generiran prvi put dovršio je pronalaženje svih valjanih riječi u "kvadrat slova" igra:
Štoviše, Jeff Dean je rekao da je kod završio za samo 18,9 sekundi, što je vrlo brzo.
Izvršni direktor Google DeepMinda pun je povjerenja u ovo veliko ažuriranje modela, rekavši da ovo izdanje postavlja temelje Googleu za postizanje budućeg budućeg rada inteligentnih agenata:
Izvršni direktor Googlea Sundar Pichai prethodno je jasno dao do znanja da će 2025. biti kritično razdoblje za Google da ubrza razvoj u području umjetne inteligencije. Osjeća se kao nakon ovog izdanja, Googleov put je jasniji!
U usporedbi s rutama drugih divova, Googleova AI ruta više se fokusira na praktičnost i izravno nudi višestruke opcije verzije, baš kao AI toolbox, gdje možete birati kako želite, prema svojim potrebama, fleksibilno i praktično, i sposobni zadovoljiti sve vrste potreba.
