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A série Gemini da AI Language Models (LLMS), da série Geminh do Google, piorou alguns eventos desconfortáveis que criam a imagem há quase um ano, mas melhoraram, e a empresa parece ter como objetivo fazer seu esforço de segunda geração – Gemini 2.0 – ótimo e melhor para os consumidores e empresas.
Hoje, a empresa Foram notificados A publicação geral do Gemini 2.0 Flash, Gemini 2.0 Flash-Lite Introdução e a versão de teste do Gemini 2.0 Pro.
Projetado para apoiar desenvolvedores e empresas, esses modelos agora estão acessíveis pelo Google AI Studio e pela Verdex AI, que estão disponíveis para testes de iluminação e flash na visualização geral.
“Todos esses modelos têm uma entrada multimedal na publicação da publicação e têm mais métodos para a disponibilidade geral nos próximos meses”, escreveu o técnico -chefe do Google Deep Mind, Gore Gaukhuklu. Observe o blog – concorrentes como Deepseek e Opanai continuarão mostrando o benefício da tabela do Google, à medida que continuam a iniciar concorrentes poderosos.
O Google está tocando em seus trechos multi -mate
A Deepseek R1 ou as novas entradas multimedais de modelo O3-Mini da Opeanine não podem ser aceitas, ou seja, imagens e uploads de arquivos ou links.
Embora o Deepseek R1 possa aceitá -los em seu site e bate -papo de aplicativos móveis, o reconhecimento óptico de caracteres para extrair o texto apenas desses uploads (OCR) tem mais de 60 anos de idade – o que realmente não entende ou analisa outros recursos.
No entanto, os dois levam mais tempo para pensar em uma nova classe modelos “racionais”, pensam deliberadamente nas respostas e refletem a correção de suas respostas. Ele resiste a LLMs convencionais como a série Gemini 2.0 Pro, portanto, a comparação entre Gemini 2.0 e Deepseek R1 e Open A3 é a maçã a laranja.
Mas do Google hoje houve algumas notícias na frente racional: O CEO do Google, Sundar Bichai Para declará -lo Google Gemini O próprio modelo de competição do Google Gemini 2.0 foi renovado com um pensamento flash para iOS e Android, e esse modelo pode se conectar aos serviços de sucesso atuais do Google, Google Maps, YouTube e Google, que permitem um novo limite a AI- sem serviços como DeepSec e Opanoi Running pesquisa e contatos que não podem ser amadurecidos.
Enquanto escrevia essa parte, tentei brevemente no meu iPhone no meu iPhone, que foi interessante com base nas minhas perguntas iniciais, pensando nas características comuns dos 10 principais vídeos do YouTube do último mês que me deram algumas tabelas de escritórios e abertura/conclusão dos médicos mais próximos.
Gemini 2.0 entra no lançamento do Flash Public
O modelo Flash 2.0 Flash, lançado pela primeira vez como uma versão de teste em dezembro, agora está pronto para produzir.
Projetado para aplicativos de IA de alto eficiência, ele fornece respostas de baixo atraso e suporta multi -racionalismo em grande escala.
Uma grande vantagem na concorrência está em sua janela de ambiente, ou o número de tokens que podem adicionar a uma linha e a uma frente e para trás com a interface Satboot ou de programação de aplicativos que comem LLM.
Muitos modelos líderes, como o novo O3-mini da Opanai, suportam apenas 200.000 ou menos de tokens equivalentes ao romance de 400-500 a 500 páginas de 400-500 páginas, Flash 1 milhão, o que significa que pode lidar com uma ampla gama de informações e grandes quantidades, que podem lidar muito úteis para tarefas.
Gemini 2.0 Flashd
Enquanto isso, o Gemini 2.0 Flash-Lite é todo o novo modelo de linguagem grande que visa fornecer uma solução de IA econômica sem comprometer a qualidade.
MMLU Pro (77,6% contra 67,3%) e a programação de Bird SQL (57,4% vs. 45,6%), mantendo o mesmo preço e velocidade.
Ele também suporta entrada multimodal e possui a janela de ambiente de 1 milhão de tokens, como todo o modelo flash.
Atualmente, o Flash-Light está disponível na visualização pública do Google AI Studio e da Verdex AI, e a disponibilidade geral nas próximas semanas é esperada.
Conforme mostrado na tabela abaixo, o Gemini 2.0 Flash-Lite é fixado para um milhão de tokens .0 0,075 (entrada) e um milhão de tokens (saída) preços. Os desenvolvedores da luz flash são a opção mais acessível, e o Gemini é 1,5 flash na maioria das definições, mantendo a mesma estrutura de custos.
Logan destaca o valor acessível e o valor dos modelos Logan Gilbatric: “Gemini 2.0 Flash é a hora de criar o melhor valor de qualquer LMM!”
De fato, comparado a outros LLMs tradicionais líderes disponíveis via API do provedor Openai 4o-mini (Para 1 milhão de tokens .15 0,15/$ 0,6 AT/OUT), Andric Clad (US $ 0,8/US $ 4 em 1 milhão de US $ 4!
Gemini 2.0 Pro está recebendo testes com 2 milhões de token a janela do ambiente
Para os usuários que precisam das habilidades de IA mais avançadas, o modelo Gemini 2.0 Pro (teste) já está disponível para teste.
Ele descreve seu modelo forte para o Google Deep Mind para marcar o desempenho e lidar com estímulos complexos. Com a capacidade de combinar ferramentas externas, como pesquisa do Google e ativação de código, possui uma janela ambiental de 2 milhões e habilidades racionais avançadas.
Co -fundador e CEO da Red Dragon AI, CEO e desenvolvedor externo do Google para aprendizado mecânico, Sam Vidiveen, parceiros frequentes da VENCARPET. Discutiu o modelo Pro na revisão do YouTube. “O novo modelo Gemini 2.0 Pro possui uma janela de contexto de dois milhões a tons. A fundação suporta a fundação com ferramentas, ativação de código, chamada de função e pesquisa do Google-nós temos no Broo 1.5, mas melhorou”.
Ele também observou a abordagem operacional do Google para o desenvolvimento da IA: “Uma das principais diferenças na estratégia do Google é que eles publicam versões de teste de amostras antes de ir para o GA (geralmente acessível), o que permite a rápida reconstrução com base no feedback”.
As definições de desempenho também explicam os recursos da família Modelo Gemini 2.0. Por exemplo, o Gemini 2.0 supera o Flash e o Flash-Line em tarefas como entendimento racional e multilíngue e processamento ambiental longo.
Segurança da IA e melhorias futuras
Com essas atualizações, o Google Deep Mind implementa novas medidas de segurança e segurança para os modelos Gemini 2.0. A empresa melhora as técnicas de aprendizado de reforço para melhorar a precisão, criticando e refrigerando suas próprias publicações usando a IA. Além disso, o teste automático de segurança é usado para identificar os impactos, incluindo ameaças indiretas de injeção imediata.
No futuro, o Google Deep Mind Gemini planeja expandir as habilidades da família modelo e mais métodos além do texto geralmente estão disponíveis nos próximos meses.
Com essas atualizações, o Google fortalece sua motivação para o desenvolvimento da IA, fornece uma variedade de modelos projetados para resolver o desempenho, problemas acessíveis e avançados e responde a seus próprios modelos para a ascensão de Deepsek com modelos poderosos e poderosos.
É o suficiente para ajudá -lo a comer o Google em alguns do mercado de IA da empresa que uma vez se abriu e agora levantou Deepseek? Continuaremos a monitorar e informar você!
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