Google Gemini 2.0: первые впечатления и короткий анализ новых моделей
Google продолжает активно развивать свою линейку искусственного интеллекта Gemini, представив сразу несколько интересных новинок. Компания анонсировала не только новые модели, но и, как мне кажется, делает шаги в сторону большей доступности, повышения эффективности и адаптации к реальным задачам. Давайте разберемся, что изменилось и как это повлияет на пользователей и разработчиков.
Начну с флагманской модели – Gemini 2.0 Pro Experimental. Это преемник Gemini 1.5 Pro и, по заявлениям Google, "самая продвинутая модель" в семействе Gemini. Звучит многообещающе, и, судя по всему, она обладает улучшенным пониманием мира и способностями к рассуждению. Она умеет работать с кодом, обрабатывать сложные промпты и даже взаимодействовать с другими сервисами Google, такими как поиск. Лично меня впечатляет контекстное окно в 2 миллиона токенов. Это действительно огромный объем, позволяющий, как говорят, "прочитать" все книги о Гарри Поттере за один раз. Согласно рейтингам, Gemini-2.0-Pro в данный момент занимает 1-е место во всех категориях на LM Arena. Это серьезная заявка, но, конечно, многое покажет практика.
Если вам нужна не максимальная "мощь", а скорость и экономия, то стоит обратить внимание на Gemini 2.0 Flash, который теперь доступен для всех пользователей. Эта модель позиционируется как высокоэффективная и универсальная, заявляется о "родном использовании инструментов" и мультимодальном вводе (поддержка текста, с планами на добавление обработки изображений и аудио).
Кроме того, представлена Gemini 2.0 Flash-Lite – еще более экономичная модель, ориентированная на масштабные задачи, связанные с обработкой текста. Утверждается, что она превосходит Gemini 1.5 Flash по большинству параметров, сохраняя ту же цену и скорость. Gemini-2.0-Flash показывает высокие результаты – 3-е место в кодинге, математике и категории "Hard Prompts" на LM Arena, а Gemini 2.0 Flash-Lite входит в топ-10 по всем категориям.Google продолжает развивать "мыслящие" модели AI. Версия Flash Thinking Experimental 2.0 (ранее анонсированная) теперь доступна в приложении Gemini. Она разбирает сложные задачи на мелкие шаги, стремясь к более точным и надежным результатам. Лично мне крайне интересно, как это будет работать на практике.
Что касается цен, Google изменила подход к ценообразованию Gemini 2.0 Flash. Вместо зависимости от длины запроса введена усредненная единая цена. Это означает, что обработка длинных запросов стала дешевле, а коротких – дороже. Gemini 2.0 Flash-Lite предлагается по старой цене Gemini 1.5 Flash. Считаю, что это может быть довольно хитрый ход, нацеленный на стимулирование перехода к более дорогой Gemini 2.0 Flash, предлагая "бюджетный" вариант в виде Flash-Lite.
Обновления Google появляются на фоне растущей конкуренции в ИИ. DeepSeek привлек внимание дешевыми моделями, которые не уступают и даже иногда превосходят американские аналоги. На мой взгляд, нельзя исключать, что Google стремится привлечь внимание к своей модели "рассуждения" на фоне успеха DeepSeek R1, сделав Gemini 2.0 Flash Thinking доступной в приложении Gemini.
В целом, похоже что Google, стремится не только создавать новые модели, но и делать их доступными как сервис для большего количества людей. И, если говорить о крупных игроках с закрытыми моделями, то лично мне Gemini нравится больше всего, из-за сочетания цены и качества. Я пользуюсь моделями по API, а не через приложения, потому что по рабочим задачам хочется иметь больший контроль над генерацией и более широкий набор инструментов, тот же RAG или поиск. И обходом блокировок заниматься так же не приходится. Однако, нельзя отрицать, что лидером рынка на данный момент, пожалуй, является OpenAI. Каково ваше мнение? Сможет ли OpenAI сохранить лидерство, или DeepSeek, Google и другие конкуренты потеснят их? Поделитесь своими мыслями в комментариях!