新一代Gemini 2.0力抗DeepSeek　從代碼編寫到物理模擬全面解放

Jeff Dean：一次生成就能出正確代碼。在 DeepSeek 的強烈攻勢下，這次輪到Google坐不住了。

Google公司全面發布 Gemini 2.0 Flash、 Gemini 2.0 Flash-Lite 以及新一代旗艦大模型 Gemini 2.0 Pro 實驗版本，並且還在 Gemini App 中推出了其推理模型 Gemini 2.0 Flash Thinking。

下圖為三個模型在通用、代碼、推理、事實性、多語言、數學、長上下文、圖像、音頻和視頻等多領域任務中的性能指標。

在大模型排行榜上，Gemini 2.0-Pro 在 Chatbot Arena 所有類別中排名第一。Pro 版在代碼等複雜任務上表現突出，Gemini Advanced 用戶目前已經可以在 App 上進行試用了。

與此同時，排名並列第三的 Gemini-2.0-Flash 已通過 Google AI Studio 和 Vertex AI 向開發人員廣泛開放（價格是 0.1 美元 / M token），Flash-lite 也以更低的成本進入了前十。Google還在 Gemini 應用程序中推出了旗下「推理」模型 Gemini 2.0 Flash Thinking。

新版本 Gemini 2.0 可以做到很多以前做不到的事。Google首席科學家 Jeff Dean 表示 Gemini 2.0 Pro 模型可以編寫完整的代碼，包括所有正確的數據結構和搜索算法，一次嘗試就可以獲得正確的數據結構。

更多第三方試用的結果也已陸續出現在社交網絡上，可見 Gemini 2.0 的性能提升明顯，可以生成代碼實現一些模擬物理規律的效果。

提示詞：創建一個自行動的貪吃蛇遊戲，其中 100 條蛇相互競爭。（單次嘗試）

提示詞：編寫一個腳本，顯示一個球在旋轉的六邊形內彈跳。球應該受到重力和摩擦力的影響，並且必須逼真地從旋轉的牆壁上彈起，在 p5.js 中實現。（單次嘗試）

提示詞：編寫一個 p5.js 腳本，模擬圓柱形容器真空空間中的 25 個粒子，它們在容器邊界內彈跳。為每個球使用不同的顏色，並確保它們留下顯示其運動的軌跡。添加容器的緩慢旋轉，以便更好地查看場景中發生的事情。確保創建適當的碰撞檢測和物理規則，以確保粒子留在容器中。添加外部球形容器。為整個場景添加緩慢放大和縮小效果。

種種跡象表明，進入 2025 年之後，全球大模型領域的競爭烈度又上了一個台階。Google正式發布 Gemini 2 系列的同時，OpenAI 立即作出回應，宣佈將其 AI 搜索功能面向所有免費用戶開放。

值得注意的是，有媒體報道稱在Google發布新模型之際，科技界的注意力仍然集中在 DeepSeek 上。DeepSeek 的模型在性能上媲美甚至超越了美國科技公司提供的領先 AI 模型。與此同時，企業可以通過 DeepSeek 的 API 以相對低廉的價格使用其模型。

Google和 DeepSeek 都在去年 12 月發布了 AI 推理模型，但 DeepSeek 的 R1 模型獲得了更多關注。現在，Google可能正試圖通過其廣受歡迎的 Gemini app，讓更多人了解其 Gemini 2.0 Flash Thinking 模型。

至於 Gemini 2.0 Pro，作為Google去年 2 月推出的 Gemini 1.5 Pro 模型的繼任者，Google表示它現在是 Gemini AI 模型家族中的領先模型。

在價格方面，Google將繼續通過 Gemini 2.0 Flash 和 2.0 Flash-Lite 降低成本。兩者均採用單一輸入類型的定價模式，取消了 Gemini 1.5 Flash 中對短上下文和長上下文請求的區分。這意味着，儘管 2.0 Flash 和 Flash-Lite 在性能上有所提升，但在混合上下文工作負載下，兩者的成本可能低於 Gemini 1.5 Flash。

Google Gemini 2.0 三大模型：全方位加強

Gemini 2.0 Pro 實驗版本

首次是新一代旗艦 Gemini 2.0 Pro 實驗版本，它是Google迄今為止在編碼和複雜指令任務中表現最好的模型。

在 Gemini 2.0 早期實驗版本中（如 Gemini-Exp-1206），開發人員已經發現了這些模型的優勢和最佳用例，比如編碼、複雜指令。

此次，Gemini 2.0 Pro 實驗版本進一步強化了這些功能，具備了最強大的編碼性能和處理複雜指令的能力，並且比Google此前發布的任何模型都具備更好的理解和推理世界知識的能力。

據介紹，該模型支持了Google最長的 200 萬 tokens 上下文窗口，可以處理 2 小時視頻、22 小時音頻、6 萬+ 行代碼和 140 萬 + 單詞，從而能夠全面分析和理解海量訊息。同時，該模型還支持調用 Google 搜索和代碼執行等工具。

目前，Gemini 2.0 Pro 已經作為實驗模型提供給 Google AI Studio 和 Vertex AI 的開發人員使用，並且 Gemini Advanced 用戶在桌面和移動設備中也可以體驗。

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Gemini 2.0 Flash

其次來看 Gemini 2.0 Flash，它是Google Flash 系列模型的最新「成員」。

在 2024 年穀歌 I/O 大會上，Gemini 2.0 Flash（實驗版本）首次亮相，此後便作為強大的主力模型而深受開發者的喜愛，並最適合大規模處理高容量、高頻率任務，並能夠通過 100 萬 tokens 上下文窗口對海量訊息進行多模態推理。

當前，Gemini 2.0 Flash 已經在Google的 AI 產品中向更多人全面開放使用。據介紹，該模型提供了全面的功能，包括原生工具使用。目前支持文本輸出，並即將推出圖像生成與文本轉語音功能，未來幾個月還將提供多模態 Live API。

目前，用戶既可以在 Gemini App 中試用該模型，也可以在 Google AI Studio 和 Vertex AI 中使用 Gemini API。

Gemini 2.0 Flash-Lite

最後是 Gemini 2.0 Flash-Lite，它是Google目前為止性價比最高的模型。該模型針對大規模文本輸出用例進行了成本優化。

Google表示，他們收到了關於 Gemini 1.5 Flash 在價格和速度方面的積極反饋，並希望在保持成本與速度優勢的同時繼續提升模型質量。因此，Gemini 2.0 Flash-Lite 在性能上更強，在大多數基準測試中均優於 1.5 Flash，並且速度和成本相當。

此外，與 2.0 Flash 一樣，Gemini 2.0 Flash-Lite 支持 100 萬 tokens 上下文窗口和多模態輸入。比如，該模型可以為大約 4 萬張不同的照片生成相關的單行字幕（或標題），在 Google AI Studio 付費套餐中僅花費不到 1 美元。

目前，Gemini 2.0 Flash-Lite 在 Google AI Studio 和 Vertex AI 中提供公開預覽版。

下圖為三個模型的一些參數彙總，可以看出圖像和音頻功能即將上線。

改變遊戲規則？

Gemini 2.0 全面開放後，其領先能力在機器學習社區被熱烈討論。有評論認為，在這代模型推出後包括 OCR 等一些領域的遊戲規則已被改變。

Gemin 2.0 在處理真實文檔時已經可以做到極高的準確率和低成本，實測很少會出現具體數值被誤讀的情況。除了表格解析之外，Gemini 在 PDF 到 Markdown 轉換的所有其他方面可以始終提供近乎完美的準確性。所有特性結合在一起，你將獲得一個極其簡單、可擴展且便宜的索引流程。

我們一直在等的大模型技術革命，已經在很多領域出現了。

參考鏈接：

https://developers.googleblog.com/en/gemini-2-family-expands/

https://blog.google/technology/google-deepmind/gemini-model-updates-
february-2025/

https://techcrunch.com/2025/02/05/google-launches-new-ai-models-and-brings-thinking-to-gemini/

https://news.ycombinator.com/item?id=42952605

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【本文轉自「機器之心」，微信公眾號：almosthuman2014】