以下GOOGLE 原文BLOG翻译 0205发表
去年 12 月,我们通过发布 Gemini 2.0 Flash 的实验版本开启了“代理时代”——这是我们的高效工作模型,专为开发者设计,具有低延迟和增强性能。今年早些时候,我们在 Google AI Studio 中更新了 2.0 Flash Thinking Experimental,通过结合 Flash 的速度和解决更复杂问题的能力,提升了其性能。
上周,我们已将更新后的 2.0 Flash 推出,供所有 Gemini 应用的桌面端和移动端用户使用,帮助每个人以新的方式发现、互动和与 Gemini 协作。
今天,我们正式通过 Google AI Studio 和 Vertex AI 中的 Gemini API,将更新后的 Gemini 2.0 Flash 面向所有人开放。开发者现在可以使用 2.0 Flash 构建生产应用程序。
同时,我们还推出了 Gemini 2.0 Pro 的实验版本,这是我们迄今为止在编程性能和复杂提示方面表现最佳的模型。它已在 Google AI Studio 和 Vertex AI 中推出,并面向 Gemini 高级用户开放,可在桌面端和移动端的应用模型下拉菜单中使用。
此外,我们还推出了一种新的模型——Gemini 2.0 Flash-Lite,这是我们迄今为止最具成本效益的模型,已在 Google AI Studio 和 Vertex AI 中公开预览。
最后,2.0 Flash Thinking Experimental 将面向 Gemini 应用的桌面端和移动端用户开放,可在模型下拉菜单中使用。
所有这些模型在发布时都将支持多模态输入和文本输出,未来几个月内还将推出更多模态的通用版本。更多详细信息,包括定价信息,可在 Google for Developers 博客中查看。展望未来,我们正在为 Gemini 2.0 系列模型开发更多更新和改进功能。
2.0 Flash:面向通用版本的新更新
Flash 系列模型于 2024 年 I/O 大会上首次推出,因其强大的工作性能而受到开发者的喜爱,适用于大规模、高频次的任务,能够高效地进行多模态推理,处理大量信息,其上下文窗口为 100 万个标记。我们很高兴看到开发者社区对它的热烈反响。
现在,2.0 Flash 已面向更多用户开放,涵盖我们所有 AI 产品,并在关键基准测试中提升了性能,图像生成和文本转语音功能也将很快推出。
您可以在 Gemini 应用中或通过 Google AI Studio 和 Vertex AI 中的 Gemini API 试用 Gemini 2.0 Flash。定价详情可在 Google for Developers 博客中查看。如下是基准测试
2.0 Pro 实验版:我们在编程性能和复杂提示方面表现最佳的模型
随着我们持续分享 Gemini 2.0 的早期实验版本(如 Gemini-Exp-1206),我们从开发者那里得到了很多关于其优势和最佳用例(如编程)的反馈。
今天,我们根据这些反馈推出了 Gemini 2.0 Pro 的实验版本。它在编程性能和处理复杂提示方面表现出色,对世界知识的理解和推理能力也比我们之前发布的任何模型都要强。它拥有我们迄今为止最大的上下文窗口,达到 200 万个标记,能够全面分析和理解大量信息,并且可以调用工具,如谷歌搜索和代码执行。
Gemini 2.0 Pro 现已作为实验模型向 Google AI Studio 和 Vertex AI 中的开发者开放,并向 Gemini 高级用户开放,可在桌面端和移动端的应用模型下拉菜单中使用。
2.0 Flash-Lite:我们迄今为止最具成本效益的模型
我们收到了很多关于 1.5 Flash 价格和速度方面的积极反馈。我们希望在保持成本和速度的同时,继续提升质量。因此,今天,我们推出了 2.0 Flash-Lite,这是一个比 1.5 Flash 更好的模型,速度和成本与 1.5 Flash 相同。它在大多数基准测试中的表现优于 1.5 Flash。
与 2.0 Flash 一样,它拥有 100 万个标记的上下文窗口和多模态输入。例如,它可以在谷歌 AI Studio 的付费层级中,为大约 4 万张独特的照片生成相关的一行字标题,费用不到一美元。
Gemini 2.0 Flash-Lite 现已在 Google AI Studio 和 Vertex AI 中公开预览。
我们的责任和安全工作
随着 Gemini 模型家族的能力不断增强,我们将继续投资于强大的措施,以实现安全和可靠的使用。例如,我们的 Gemini 2.0 系列采用了新的强化学习技术,利用 Gemini 自身来批评其回应。这使得反馈更加准确和有针对性,提高了模型处理敏感提示的能力。
我们还利用自动化红队测试来评估安全和安全风险,包括由间接提示注入带来的风险,这是一种网络安全攻击,攻击者将恶意指令隐藏在可能被 AI 系统检索到的数据中。
来自https://blog.google/technology/google-deepmind/gemini-model-updates-february-2025/
Gemini 2.0 Pro 实验版
我们采用相同提示词可以与DeepSeek R1对比,不相上下, 之前文章在利用LLM大模型学习英语思路
今天先到这儿,希望对云原生,技术领导力, 企业管理,系统架构设计与评估,团队管理, 项目管理, 产品管理,信息安全,团队建设 有参考作用 , 您可能感兴趣的文章:
构建创业公司突击小团队
国际化环境下系统架构演化
微服务架构设计
视频直播平台的系统架构演化
微服务与Docker介绍
Docker与CI持续集成/CD
互联网电商购物车架构演变案例
互联网业务场景下消息队列架构
互联网高效研发团队管理演进之一
消息系统架构设计演进
互联网电商搜索架构演化之一
企业信息化与软件工程的迷思
企业项目化管理介绍
软件项目成功之要素
人际沟通风格介绍一
精益IT组织与分享式领导
学习型组织与企业
企业创新文化与等级观念
组织目标与个人目标
初创公司人才招聘与管理
人才公司环境与企业文化
企业文化、团队文化与知识共享
高效能的团队建设
项目管理沟通计划
构建高效的研发与自动化运维
某大型电商云平台实践
互联网数据库架构设计思路
IT基础架构规划方案一(网络系统规划)
餐饮行业解决方案之客户分析流程
餐饮行业解决方案之采购战略制定与实施流程
餐饮行业解决方案之业务设计流程
供应链需求调研CheckList
企业应用之性能实时度量系统演变
如有想了解更多软件设计与架构, 系统IT,企业信息化, 团队管理 资讯,请关注我的微信订阅号:
作者:Petter Liu
出处:http://www.cnblogs.com/wintersun/
本文版权归作者和博客园共有,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接,否则保留追究法律责任的权利。
该文章也同时发布在我的独立博客中-Petter Liu Blog。