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猫眼影戏记者 冯继航 报道P6F9A2Y5R3B1T0V4X8W
衡宇 发自 凹非寺量子位 | 民众号 QbitAI 终于,谷歌DeepMind坐不住了,脱手就是逾越DeepSeek-R1! 劈柴哥亲自官宣Gemini 2.0家族更新,划分是Gemini 2.0 Flash、Gemini 2.0 Pro、Gemini 2.0 Flash-Lite。 同时,稳居大模型竞技场第1名的推理模型Gemini 2.0 Flash Thinking,已在Gemini App中推出。 至此,Gemini 2.0家族所有模型,全部跻身大模型竞技场前10。 且Gemini 2.0 Pro凌驾了DeepSeek-R1。 谷歌首席科学家Jeff Dean体现:“与1.5系列模型相比,2.0系列的每一款通常都比1.5系列的同型号更好”。 而此次上新中,尤其值得关注的模型,有2个。 一个是Gemini 2.0 Pro,谷歌迄今为止在编码和庞大指令任务中体现最好的模型,200万tokens上下文窗口,支持挪用谷歌搜索和代码执行等工具。 一个是Gemini 2.0 Flash-Lite,谷歌目前为止性价比最高的模型,针对大规模文本输出用例进行了本钱优化(让我们谢谢DeepSeek),还杀进了竞技场总榜前十。 模型使用本钱也一降再降,甚至被有的网友挖苦,这些模型年纪轻轻就出来打工,还基本免费打工,为爱发电那种。 网友一边直呼鹅妹子嘤,一边玩儿得很开心。 上来就是最近o3-mini和DeepSeek-R1猛烈对垒过的六边形内晃小球。 Prompt:编写一个脚本,显示一个球在旋转的六边形内部弹跳。球应该受到重力和摩擦的影响,并且必须真实地弹跳 off 转动的墙壁。使用 p5.js 实现。 你将获得: 而此前o3-mini和DeepSeek-R1的体现划分如下: 高下如何,各人自己评估。 现在起,Gemini 2.0所有人可用 展开来说,此次宣布的Gemini 2.0家族三款模型,划分是: Gemini 2.0 Flash更新版:通用首选Gemini 2.0 Pro实验版:谷歌最强Gemini 2.0 Flash-Lite:性价比首选 所有这些模型在宣布时都将支持多模态输入,并生成文本输出。 加上此前就亮相了的Gemini 2.0 Flash Thinking,家族全家福现在如下。 在通用、代码、推理、多模态、数学、长文本、图像、音视频等方面,家族3名新成员的结果如下。 不愧是谷歌自己的新王者,Gemini 2.0 Pro在13项评测中,拿下11个第一。 同时,让人眼前一亮的是,Gemini 2.0 Flash-Lite在Factuality的FACTS Grounding这一项,以84.6%的结果勇夺桂冠,力压Gemini 2.0 Pro。 下面,我们来划分仔细看看新泛起的3名家族成员的具体情况。 谷歌最强:Gemini 2.0 Pro实验版 Gemini 2.0 Pro是谷歌DeepMind迄今为止最强的模型,不过官方暂且只放出了实验版。 它具有最强的编码性能和处理庞大提示的能力,对世界知识的理解和推理能力也是谷歌最强。 别的,Gemini 2.0 Pro实验版配备了谷歌最大的上下文窗口,即200万tokens。 这使得它能够全面剖析和理解大宗信息,并具备挪用如谷歌搜索和代码执行等工具的能力。 现在,作为实验性模型,Gemini 2.0 Pro已经在Google AI Studio和Vertex AI提供应开发者使用。 如果你是Gemini Advanced的用户,可以在PC端和移动设备端的模型下拉菜单中选中它,进行使用。 最为通用:新版Gemini 2.0 Flash 去年2024年谷歌I/O大会上,Gemini 2.0 Flash实验版首次亮相。 现在,Gemini 2.0 Flash已经集成到谷歌的AI产品中,人人可用。 谷歌DeepMind的CTO,同时代表了Gemini团队的Koray Kavukcuoglu在博客中体现,Gemini 2.0 Flash提供了全面的功效,适合大规模处理高容量、高频率任务。 并且具备100万tokens长文本能力,支持对海量信息进行多模态推理。 目前,Gemini 2.0 Flash支持多模态输入和文本单模态输出,而图像生成和文本转语音功效已经在路上了,“未来几个月,将提供Gemini 2.0 Flash的多模态Live API”。 目今用法如下: 普通用户:Gemini App中试玩开发者:Google AI Studio和Vertex AI中挪用API性价比首。篏emini 2.0 Flash-Lite 基于“希望在坚持1.5 Flash本钱和速度的同时,继续提高模型质量”,谷歌DeepMind推出了Gemini 2.0 Flash-Lite。 这个模型速度和本钱与Gemini 1.5 Flash持平,但大大都基准测试中,模型能力优于1.5 Flash。 虽然是Lite版本,但其长文本能力并没有打折——和2.0 Flash一样,它具备100万tokens的上下文窗口,同时支持多模态输入。 并且巨自制。 自制到什么田地呢?给各人一个更能感知的例子: 如果让Gemini 2.0 Flash-Lite为4万张左右的差别照片,各自生成一句描述简介,按Google AI Studio订价,这个任务花费的总本钱不凌驾1美元(约7.2751元)。 综上,谷歌用一张图明确体现了3名Gemini 2.0家族新成员的现有能力: 来自DeepSeek的无形压力? 模型一登场,网友们已经玩飞了! 身先士卒的Jeff Dean,第一个送上他用Gemini 2.0 Pro编程做出的益智休闲类Boggle游戏(他的最爱)。 有人问生成代码并解释需要多长时间,Jeff还很直接地回应了网友,体现:谜底是18.9秒。 他激情解说,只需一个相对简单的提示词,Gemini 2.0 Pro就能写出完整的代码,其中包括所有正确的数据结构和搜索算法;它还能找到Boggle棋盘上的所有有效单词。 作为一名盘算机科学家,我也很兴奋它在第一个前缀树中就正确地使用了数据结构。 紧随其后,另有网友搞了个狂野版贪吃蛇。 “Google Gemini 2.0一次性生成,带编码器模式!创立一个自己爬行扭起来的贪吃蛇游戏,其中100条蛇竞争狂舞。” 虽然他没有在评论区回复究竟是用的是Gemini 2.0家族的哪个模型,但效果照旧不错滴! 更多的体验,小同伴们可以直接上手玩玩看,接待在评论区和我们分享~ 另外值得重视的一个小点—— 谷歌DeepMind的CTO在博客中写道,这些宣布是谷歌更广泛推动提升AI Agent能力的一部分。 Gemini 2.0系列是用新的强化学习技术构建的,这让模型有了更准确和更有针对性的输出反响,同时提高了模型处理敏感提示的能力。 他还体现,团队利用自动化红队测试来评估系列模型的宁静和宁静危害。 其中包括间接提示注入等危害带来的危害——这是一种网络宁静攻击,攻击者会将恶意指令隐藏在可能被AI系统检索的数据中。 综上总总,咱可以划出两个重点。 第一,“Gemini 2.0系列是用新的强化学习技术构建的”。 这条路是OpenAI o1第一个明确站出来体现自己在探索的,厥后的o3、o3-mini,DeepSeek-R1等海内推理模型,都是追随这条路线,并以其为基础各有优化和生长。 Gemini 2.0家族中最先进场的Gemini 2.0 Flash Thinking已经是这样做的,这次CTO更是直接打明牌。 第二,Gemini 2.0 Flash-Lite,险些被海内外所有媒体、网友视为DeepSeek-R1压力下的产品。 DeepSeek-R1低本钱、高性能、强推理带来的滔天巨浪,不但迫使OpenAI紧急宣布了o3-mini、紧急加播让ChatGPT上新深度搜索;还让谷歌DeepMind也开始走上“AI大模型拼多多”的路线。 目前,DeepSeek-R1模型的输入和输出本钱如下: 输入本钱:每百万Tokens的输入本钱为4元。输出本钱:每百万Tokens的输出本钱为16元。 而Gemini 2.0 Flash-Lite的使用本钱如下: 面对这种「神仙打斗,凡人捡漏」的情况,我能说什么呢? 我只能说: 谷歌DeepMind CTO博文:https://blog.google/technology/google-deepmind/gemini-model-updates-february-2025/ 参考链接:[1]https://x.com/Google/status/1887170927751729385[2]https://x.com/sundarpichai/status/1887169871697350775[3]https://x.com/lmarena_ai/status/1887180371219132898[4]https://x.com/_akhaliq/status/1887195401419166163[5]https://x.com/JeffDean/status/1887173255448121617[6]https://x.com/_akhaliq/status/1887272152535294460
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