Gemini 2.0 – Allt du behöver veta om Googles senaste LLM

Kapplöpet om det mest avancerade resonemanget LLM håller på att hårdna och konkurrensen är hårdare än någonsin. DeepSeek startade det med DeepSeek R1, följt av OpenAI:s o3-mini, och nu har Google gått in med ett kraftpaket: Gemini 2.0 Flash, Flash Lite, Pro och två experimentella modeller – Flash 2.0 Thinking and Thinking with Apps. Medan Flash-modeller redan är på väg in i offentliga tester, kan de experimentella omdefiniera resonemang och appintegration, och utmana o3-mini och DeepSeek-R1. I den här bloggen kommer vi att dyka in i dessa nya modeller, deras unika egenskaper och deras konkurrensfördelar. Låt oss dyka in!

Vad är Gemini 2.0?

Gemini 2.0 är paraplyet för de senaste multimodala modellerna från Google. Dessa modeller har utvecklats av Google för att hålla agenttidens krav på högeffektiva arbetshästmodeller i sikte med låg latens och förbättrad prestanda. I Gemini 2.0-serien har följande modeller släppts hittills:

1. Gemini 2.0 Flash
2. Gemini 2.0 Flash Lite
3. Gemini 2.0 Pro

Tillsammans med dessa kraftfulla modeller har Google också i hemlighet släppt två andra modeller som för närvarande är i sin "experimentella" fas. De två modellerna är:

4. Gemini 2.0 Flash Thinking Experimentell
5. Gemini 2.0 Flash Thinking Experimentell med appar

Dessa experimentella modeller är överlägset de mest spännande modellerna av något AI-företag. De erbjuder inte bara komplexa resonemang och logiskt tänkande, utan de fungerar också med Googles mest använda appar som YouTube, Maps och Sök.

Så låt oss utforska var och en av dessa senaste utgåvor från Google, en efter en.

Gemini 2.0 Flash

Flash-modellerna är designade för höga volymer, högfrekventa uppgifter, med prioritering av hastighet och effektivitet. Gemini 2.0 Flash är nu öppet tillgängligt för alla, vilket gör den lämplig för produktionsapplikationer. Här är de viktigaste funktionerna i denna modell:

• Den kan hantera tunga uppgifter och utföra multimodala resonemang med ett enormt sammanhangsfönster på 1 miljon tokens.
• Den är tillgänglig i Gemini app och genom Gemini API i Google AI Studio och Vertex AI.
• Modellen är jämförbar med OpenAI:s GPT-4o, DeepSeeks V3och Qwen-2.5 med dess snabbhet och effektivitet i hanteringen av uppgifter.

Tillgänglighet: Denna modell är för närvarande endast tillgänglig för Gemini Advanced-prenumeranter på Gemini-appen, medan den är i Google AI Studio, den är tillgänglig för alla gratis. Så om du inte har ett betalt Gemini-konto (som kommer med en gratis provperiod på en månad) kan du prova det i Google AI Studio.

Nu ska vi testa det på Gemini-appen.

frågar: "Läs artikeln på https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/07/building-agentic-rag-systems-with-langgraph/ för att förstå processen att skapa en vektordatabas för Wikipedia-data. Ge sedan en kortfattad sammanfattning av de viktigaste stegen."

Svar:

recension:

Modellen är bra på att läsa igenom webblänkarna. Den genererar en tydlig sammanfattning och listar sedan de breda stegen som tas upp i bloggen. Gemini Flash 2.0 visar sig således vara en snabb och effektiv modell som är snabb med att komma åt internet för att lösa frågor. Det är utmärkt för dagliga innehållsrelaterade uppgifter såväl som för bildanalys och generering.

Gemini 2.0 Flash Lite

Flash Lite-modellen är designad med kostnadseffektivitet i åtanke. Den bygger på sin föregångare, 1.5 Flash, och erbjuder en märkbar förbättring av kvaliteten samtidigt som den bibehåller samma imponerande hastighet och prisvärdhet. Här är några av dess höjdpunkter:

• 2.0 Flash Lite är ett utmärkt val för utvecklare som letar efter en balans mellan prestanda och budget.
• Modellen har ett 1 miljon tokens kontextfönster och stöder multimodal input, vilket gör att den kan hantera ett brett utbud av uppgifter.
• Den är för närvarande i offentlig förhandsvisning, tillgänglig via Gemini API i Google AI Studio och Vertex AI. Detta gör att utvecklare kan experimentera och integrera Flash Lite i sina arbetsflöden.

Tillgänglighet: Gemini 2.0 Flash Lite, är tillgänglig gratis i Google AI Studio. Den är även tillgänglig i Vertex AI, men ännu inte tillgänglig i Gemini-appen.

Hur man kommer åt Gemini 2.0 Flash Lite

För att använda Gemini 2.0 Flash Lite i Google AI Studio måste du:

1. Anmäl dig på webbsidan.
2. När du är klar klickar du på "Skapa prompt" i den vänstra sidopanelen.
3. Från den högra sidopanelen, under avsnittet "Modell", välj "Gemini 2.0 Flash Lite 02-05".

Låt oss testa det.

frågar: "Förklara följande bild för mig med enkla ord."

Svar:

"Den här bilden visar en AI-agent som interagerar med "världen" och användare. Här är en uppdelning:

• Värld: Detta representerar miljön som AI verkar i, inklusive internet, operativsystem, API-servrar, hårdvara och den fysiska världen.
• AI-agent: Den centrala rutan representerar AI-agenten, som tar emot input från användare och interagerar med världen. Den består av flera delar:
  1. Användare: Människor som interagerar med AI. De ger input till AI.
  2. LLM (Large Language Model): AI:s hjärna. Den tar emot information, bearbetar den och fattar beslut.
  3. Verktyg: Den här delen innehåller olika verktyg som AI kan använda för att interagera med världen (webbplats-API:er, applikationer, skal, databas, etc.)
  4. Minne: AI:s minne, där den lagrar och hämtar information (som data i RAM, SQL-databaser och VectorDBs).
  5. Handling: AI:s åtgärdsmodul gör att AI:n exekverar instruktionerna som genereras av LLM.
• Så här fungerar det:
  1. användare input till AI.
  2. Smakämnen LLM bearbetar denna input.
  3. Smakämnen LLM användningar Minne och verktyg att generera en Handling.
  4. verktyg agera på utsidan världen, sedan LLM får feedback och detta kommer att uppdatera Minne.
  5. Denna process upprepas."

recension:

Svaret börjar med en liten introduktion om bilden. Den beskriver sedan varje del av bilden och sedan bryter den ner alla enskilda element. Slutligen förklaras kort hur alla komponenter i bilden fungerar. Denna modell fungerar snabbt! Det går snabbt att analysera och dela upp bilden i enkla förklaringar. För uppgifter som kräver snabbhet, som att bygga chatbots för lösning av kundfrågor eller frågestunder och intervjuförberedelser; Gemini 2.0 Flash Lite skulle vara perfekt.

Gemini 2.0 Pro

Gemini 2.0 Pro representerar toppen av Gemini-familjen när det gäller kapacitet. Den är konstruerad för att hantera de mest komplexa uppgifterna, särskilt de som involverar kodning. Här är några punkter att notera om Gemini 2.0 Pro:

• Den här senaste modellen har ett enormt 2 miljoner token-kontextfönster, vilket gör att den kan bearbeta och förstå stora mängder information.
• Den har den unika förmågan att anropa verktyg som Google Sök och exekvera kod direkt, vilket avsevärt utökar dess problemlösningspotential.
• För närvarande, i den experimentella fasen, förfinas och testas Gemini 2.0 Pro innan en bredare release.

Tillgänglighet: Även denna modell är endast tillgänglig för betalda användare av Gemini Advanced på Gemini-appen. Samtidigt kan användare komma åt det gratis i Google AI Studio och Vertex AI. Så om du inte har ett betalt Gemini-konto (som erbjuder en gratis provperiod på en månad), kan du prova det i Google AI Studio.

Läs mer: Google Gemini 2.0 Pro Experimentell bättre än OpenAI o3-mini?

Låt oss ta en titt på hur denna modell presterar.

frågar: "Lös det här pusslet och ge mig bordet som består av lösningen."

Detta pussel har hämtats från följande webbplats.

Svar:

Placera dessa värden på webbplatsen:

recension:

Modellen förklarar sin lösning och följer upp den med en lösningstabell efter uppmaning. Den genererade de korrekta svaren baserat på den information som ges, även om den på ett par ställen antog felaktiga värden på färg och valuta. Det slutliga resultatet förblir dock opåverkat eftersom dessa värden inte spelade någon roll i det övergripande svaret. Onödigt att säga att Gemini 2.0 Pro kombinerar kraftfullt resonemang med snabbhet och noggrannhet.

Gemini 2.0 Flash Thinking Experimentell

Flash Thinking Experimental-modellen är en spännande utveckling som kombinerar hastigheten och effektiviteten hos Gemini 2.0 Flash med förbättrade resonemangsförmåga. Detta gör att den inte bara kan bearbeta information snabbt utan också tillämpa logiskt tänkande på komplexa problem.

• För närvarande är denna modell tillgänglig för användare av Gemini-appen, och erbjuder endast några av användarna tidig tillgång till dess avancerade funktioner.
• Som en experimentell modell är den fortfarande under utveckling, men den pekar mot framtiden för LLM:er som kan resonera och lösa problem mer effektivt.

Tillgänglighet: Gemini 2.0 Flash-modellen är endast tillgänglig i betalversionen – Gemini Advanced, på Gemini-appen. Dock i Google AI Studio, den är tillgänglig gratis. Så om du inte har ett betalt Gemini-konto (som erbjuder en månads gratis provperiod), kan du prova det i Google AI Studio.

Låt oss nu se vad den här modellen kan göra.

frågar: "Du går in i ett rum och ser en säng. På sängen finns två hundar, fyra katter, en giraff, fem kor och en anka. Det finns också tre stolar och ett bord. Hur många ben är på golvet?”

Svar:

"Låt oss bryta ner det här:

• Saker PÅ sängen: Hundar, katter, giraffer, kor, anka. Dessa djur ligger på sängen, så deras ben är inte på golvet.
• Saker I rummet (och troligen på golvet om inget annat anges):
  • Stolar: Stolar har ben, och de är vanligtvis på golvet. Varje stol har 4 ben och det finns 3 stolar.
  • Bord: Bord har ben, och de är vanligtvis på golvet. Borden har vanligtvis 4 ben och det finns 1 bord.
  • Du: Du gick in i rummet. Förmodligen står du eller går, och dina ben är på golvet. Du har 2 ben.

Låt oss räkna benen på golvet:

• Stolar: 3 stolar * 4 ben/stol = 12 ben
• Bord: 1 bord * 4 ben/bord = 4 ben
• Du: 1 person * 2 ben/person = 2 ben

Totalt antal ben på golvet: 12 + 4 + 2 = 18 ben

Därför finns det 18 ben på golvet."

recension:

Det korrekta svaret på denna fråga är 22 som inkluderar 12 ben på 3 stolar, 4 ben på bordet, 4 ben på sängen och 2 ben på personen. Gemini 2.0 Flash experimentell tänkande modell visar upp briljant tänkande som tar hänsyn till de enskilda benen (något som de flesta LLM:er saknar). Ändå glömde den att räkna i sängens ben. Därför kan modellen bli bättre på logiskt resonemang, även om den är bra.

Gemini 2.0 Flash Thinking Experimentell med appar

Utifrån Flash Thinking Experimental-modellen lägger Flash Thinking Experimental med Apps-versionen till ett avgörande lager av interaktivitet: förmågan att interagera med externa applikationer. Här är vad som gör den till en kraftfull modell:

• Dess integration med externa appar gör modellen kapabel att inte bara resonera, utan också vidta åtgärder inom olika appar. Detta öppnar upp en värld av möjligheter för automatisering av komplexa arbetsflöden.
• Modellen visar potentialen för LLM:er att bli djupt integrerade i våra digitala liv och sömlöst interagera med de verktyg vi använder dagligen.

Tillgänglighet: Gemini 2.0 Flash är endast tillgänglig i betalversionen – Gemini Advanced. Samtidigt är den tillgänglig gratis i Google AI Studio. Så om du inte har ett betalt Gemini-konto (som kommer med en gratis provperiod på en månad) kan du prova det i Google AI Studio.

Så låt oss testa det.

frågar: "Berätta för mig om alla möjliga vägrutter som jag kan ta från min plats till New Delhis järnvägsstation. Jag är för närvarande här: https://maps.app.goo.gl/xciqXPUgASxTXYTk8”

Svar: 

"Här är de möjliga vägrutterna till New Delhi Railway Station från din nuvarande plats på K-3 Road, DLF Phase 2, Sector 25, Gurugram, Haryana 122022, Indien.

Här är de möjliga vägrutterna till New Delhi Railway Station från din plats på K-3 Road, DLF Phase 2, Sector 25, Gurugram, Haryana 122022, Indien:

Rutt 1: Via NH 48

• Avstånd: 16.4 miles
• Längd: Cirka 49 minuter
• Sammanfattning: Denna rutt följer i första hand NH 48.
• Kartans URL

Detta är för närvarande den enda rutten som tillhandahålls. Om du vill utforska alternativa rutter kan du ange kriterier som att undvika motorvägar eller vägtullar, så kan jag kolla efter dessa alternativ."

recension:

På bara några sekunder tänker modellen igenom prompten, kommer åt platsen jag delade via kartan och föreslår den bästa möjliga vägen för mig. Den ger mig detaljer om rutten och delar en kartlänk för min referens också. En sådan funktion kan vara ett bra komplement när man letar efter platser i en ny stad eller för att snabbt hitta adresser. Denna LLM är också bra för att transkribera eller sammanfatta långa YouTube-videor. Även om det stöter på fel när du arbetar med YouTube-shorts.

Denna modell kombinerar kraften i resonemang, hastighet och extern apptillgänglighet – allt i ett. Sådana förmågor indikerar en stark närvaro av agentkaraktär som vi snart kommer att få se med dessa tänkande modeller.

Gemini 2.0-modeller: Benchmark Comparison

Nu när vi har arbetat med alla Googles senaste modeller, låt oss snabbt titta på hur dessa modeller presterar vid olika riktmärken. Detaljerna för Thinking Experimental-modeller är ännu inte tillgängliga, så vi kommer bara att arbeta med de övriga tre modellerna: Gemini 2.0 Flash, Flash Lite och Pro.

Källa: Google DeepMind-blogg

Gemini 2.0-modeller: Jämförelse av funktioner

Varje ny modell har sin egen unika uppsättning funktioner. I följande tabell har jag listat funktionerna och tillämpningarna för alla modeller som vi har utforskat i den här bloggen.

Slutsats

Googles Gemini 2.0-sortiment markerar ett stort steg i generativa AI-modellmöjligheter, och erbjuder olika modeller skräddarsydda för hastighet, effektivitet och avancerade resonemang. Medan Gemini 2.0 Flash och Flash Lite tillgodoser hög genomströmning och kostnadseffektiva användningsfall, ser Gemini 2.0 Pro lovande ut för lång sammanhangsförståelse och verktygsintegration. De experimentella modellerna, särskilt Flash Thinking och Flash Thinking med appar, introducerar möjligheter till logiska resonemang och sömlösa appinteraktioner.

Med Gemini 2.0 sätter Google scenen för GenAI-modeller som är mer kontextmedvetna, multimodala och djupt integrerade i våra digitala ekosystem. I takt med att dessa modeller utvecklas kommer deras inverkan på AI-drivna arbetsflöden, innehållsgenerering och beslutsfattande i realtid bara att växa.

Vanliga frågor

Anu Madan har 5+ års erfarenhet av att skapa och hantera innehåll. Efter att ha arbetat som innehållsskapare, recensent och chef har hon skapat flera kurser och bloggar. För närvarande arbetar hon med att skapa och lägga strategi på innehållsutredningen och designen kring Generativ AI och annan kommande teknologi.

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Platoesg. Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
• PlatoHealth. Biotech och kliniska prövningar Intelligence. Tillgång här.
• Källa: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2025/02/gemini-2-0-everything-you-need-to-know-about-googles-latest-llms/