Svetainė Google Gemini 2.0 šeima pagaliau pilna! Jis dominuoja topuose vos išleidęs.
Tarp persekiojimo ir blokadų "Deepseek", Qwen ir o3, „Google“ anksti ryte vienu ypu išleido tris modelius: „Gemini 2.0 Pro“, „Gemini 2.0 Flash“ ir „Gemini 2.0 Flash-Lite“.
Dideliame LMSYS modelių reitinge „Gemini 2.0-Pro“ pakilo į viršų, o „Gemini-2.0“ šeima pateko į 10 geriausių.
Pirmiausia pažvelkime į modelio veikimą
Svetainė Gemini 2.0 modeliai išleisti šį kartą visi turi savo akcentus našumo atžvilgiu!
„Gemini 2.0 Pro“ (eksperimentinė versija)
Kaip ir flagmano modelis „Gemini“ serijos „Pro“ versija reprezentuoja pažangiausias „Google“ AI galimybes ir išsiskiria kodavimas ir išvados ypač:
- Itin didelis kontekstinis langas: palaiko konteksto apdorojimą iki 2M žetonų
- Galingas įrankių integravimas: giliai integruoja Google paiešką ir kodo vykdymą
- Prieinamumas: jau galima kaip eksperimentinė versija Google AI Studio, Vertex AI ir Gemini Advanced platformoje
Gemini 2.0 Flash
yra išdėstytas kaip a „Labai efektyvus darbinis arklys“. Jis sukurtas daugiausia dėmesio skiriant greičio ir našumo balansavimui ir yra skirtas idealiai palaikyti taikomųjų programų scenarijus, kuriems reikia mažos delsos atsakymų:
- Milijonai kontekstinių langų: Palaiko 1M žetonų kontekstą
- Puikios multimodalinės išvados galimybės: Puikiai apdoroja daugiarūšius duomenis, šiuo metu palaiko daugiarūšį įvestį ir vienmodalinį teksto įvestį
- Būsimas funkcijų išplėtimas: Netrukus bus pasiekiamos vaizdų generavimo ir teksto į kalbą funkcijos
- Prieinamumas: Oficialiai išleista Vertex AI Studio ir Google AI Studio platformose ir galima pasiekti per Gemini API.
Gemini 2.0 Flash-Lite (peržiūra)
„Flash-Lite“, kaip „pats ekonomiškiausias“ modelis, siūlo geriausią greičio, sąnaudų ir našumo balansą.
- Ekonomiški pranašumai: išlaikant tokį patį greitį ir kainą, kaip ir 1,5 „Flash“, daugumoje etaloninių testų jis lenkia 1,5 „Flash“.
- Milijono lygio konteksto langas: Taip pat palaiko 1M konteksto apdorojimo galios žetonų.
Remiantis „Google“ išleistu našumo vertinimo palyginimu, „Gemini 2.0 Pro Experimental“ versija pasiekė aukščiausius balus beveik visuose etaloniniuose testuose ir atliko puikų rezultatą:
Jis ypač gerai atliko kodo generavimo užduotis (pvz., „LiveCodeBench v5“) ir sudėtingas matematines problemas (tokias kaip algebra, geometrija ir skaičiavimas). Be to, labai pagerėjo sudėtingų ilgų dokumentų supratimo testas.
Ir kainodara
„Google“ taip pat yra sąžiningas gamintojas API ekonomiškumo požiūriu.
„Gemini 2.0 Flash“ milijonas žetonų kainuoja mažiau nei vieną dolerį... Jis palaiko kelis režimus, paieškas tinkle ir precedento neturintį konteksto langą.
Priešingai, Deepseek V3 šiuo metu kainuoja vieną dolerį už milijoną žetonų, o R1 išvada kainuoja keturis dolerius.
PS: Bet vis tiek noriu padėkoti DeepSeek už sumažintą kainą. Kiekvienas, kuris gali sumažinti kainą, yra šeima.
Tai tikrai per pigu! Palyginti su pasirodymu, manau, kad Dvyniams buvo nepastebėta kaina!
Bylos našumas
Kadangi jis teigia esąs toks pat geras kaip „Deepseek“, tikrai turime pamatyti, kaip jis iš tikrųjų veikia tais atvejais, ir pamatyti, kaip įvairūs internautai jį išbandė.
Fizikos pagrindu sukurtas pinball žaidimas
Pirmiausia pažvelkime į šį populiarų atvejį, kuriame naudojamas fizinis variklis, kad būtų imituojami tikroviški efektai, tokie kaip susidūrimai, trintis ir gravitacija.
Patarimas: parašykite Python programą, kuri parodytų besisukančio šešiakampio viduje šokinėjantį rutulį. Rutulys turi būti veikiamas gravitacijos ir trinties, jis turi realiai atšokti nuo besisukančių sienelių
Štai kaip „Deepseek R1“ ir „o3-min“ veikia:
„Gemini 2.0 Pro Experimental“ sukurta versija:
Likę du modeliai neveikia gerai
Dvigubai sunku! Padalinkite kamuolį į 100 kamuoliukų!
Užuomina: parašykite scenarijų 100 atšokusių ryškiai geltonų rutuliukų rutulio viduje ir įsitikinkite, kad susidūrimo aptikimas veikia tinkamai. Paverskite sferą lėtai suktis. Įsitikinkite, kad rutuliai lieka rutulio viduje. Įdiekite p5.js
Gerai padaryta! Lėtas sferos sukimasis yra labai sklandus, o fizikinių dėsnių modeliavimas yra puikus. 100 kamuoliukų taip pat nuolat susiduria ir „atlieka savo darbą“.
Parašykite p5.js scenarijų, kad imituotumėte 25 daleles, šokinėjančias vakuuminėje erdvėje cilindrinio konteinerio viduje. Kiekvienam rutuliui naudokite skirtingą spalvą ir įsitikinkite, kad jie palieka pėdsaką, kad parodytų savo judėjimą. Lėtai pasukite konteinerį, kad galėtumėte geriau stebėti, kas vyksta scenoje. Būtinai sukurkite atitinkamas susidūrimo aptikimo ir fizikos taisykles, kad dalelės liktų talpyklos viduje. Pridėkite išorinį sferinį konteinerį. Pridėkite lėto priartinimo ir tolinimo efektą visai scenai.
Braškių testo klausimas, kurio negalima apeiti
O sumanūs (gudrūs) internautai vėl išmetė klasikinį braškių testą:
Kiek r yra braškėse
Ir „Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental“ gavo teisingą atsakymą:
„Google“ vadovas Jeffas Deanas asmeniškai išbandė savo programavimo įgūdžius
Jeffas Deanas, „Google DeepMind“ ir „Google Research“ vyriausiasis mokslininkas, taip pat išbandė „Gemini 2.0 Pro“ bangos programavimo įgūdžius:
Jis leido modeliui užbaigti klasikinį „Boggle“ žaidimą, o sugeneruotas kodas pirmą kartą baigė rasti visus galiojančius žodžius „raidės kvadratas“ žaidimas:
Be to, Jeffas Deanas teigė, kad kodas buvo baigtas tik per 18,9 sekundės, o tai yra labai greita.
„Google DeepMind“ generalinis direktorius pasitiki šiuo svarbiu modelio atnaujinimu, sakydamas, kad šis leidimas padeda „Google“ ateityje siekti pažangaus agento darbo:
„Google“ generalinis direktorius Sundaras Pichai anksčiau aiškiai pasakė, kad 2025 m. bus kritinis laikotarpis „Google“ paspartinti AI srities plėtrą. Toks jausmas po šio leidimo „Google“ maršrutas yra aiškesnis!
Palyginti su kitų milžinų maršrutais, Google AI maršrutas daugiau dėmesio skiria praktiškumui ir tiesiogiai pateikia kelias versijos parinktis, kaip tik AI įrankių rinkinys, kuriame galite pasirinkti ir pasirinkti taip, kaip jums patinka, pagal savo poreikius, lanksčiai ir patogiaiir gali patenkinti visus poreikius.
