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  2025年2月9日

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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

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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

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作者:Petter Liu
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