Google最強模型Gemini,30項測試打贏GPT-4!Pixel 8 Pro搶先解鎖2大AI功能
Google最強模型Gemini,30項測試打贏GPT-4!Pixel 8 Pro搶先解鎖2大AI功能

科技巨頭公司在生成式AI領域打得難分難捨,現在Google又出招了。Google於台灣時間6號晚間宣布推出全新大型語言模型「Gemini」,號稱目前市面上最強大的通用模型,Google執行長皮蔡(Sundar Pichai)更在部落格文章中劍指OpenAI的最強模型GPT-4,指出最高階的Gemini Ultra在32項AI測試中,有30項的評分贏過GPT-4的測試分數,宣示意味濃厚。

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Google全新多模態大型語言模型Gemini登場。
圖/ Google

Gemini厲害在哪?Gemini Ultra、Gemini Pro、Gemini Nano差別是什麼?

Gemini強大之處在於「多模態」能力,能夠針對文字、圖片、聲音、影片、程式碼等多種型態的內容進行理解並推理,同時推出三種大小的版本,可以靈活部署在不同場景,最大可到雲端大型資料中心,最小可以塞進手機裡,Pixel 8 Pro手機將可以支援Gemini應用。

Gemini三種規模:
Gemini Ultra(最大):適用高度複雜任務,在2024年初會推出給企業和開發者使用。

Gemini Pro(中等):最靈活通用的模型,12/13會讓開發者和企業客戶在Vertex AI和AI Studio等平台中使用。

Gemini Nano(最小):最有效率且可以部署在手機等終端裝置的模型,12/6起可以提供給安卓開發者申請使用,建立Gemini為基礎的裝置用應用程式。

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Gemini推出三種大小,讓不同規模的場景可以彈性應用。
圖/ Google

Gemini號稱大勝GPT-4!一支影片感受Gemini有多驚人

Google並未公開Gemini的訓練參數量,但是Gemini Ultra在32項基準測試中,有30項都打贏OpenAI用1.8兆參數訓練出的GPT-4模型,參數量可能達到相近規模。Google特別加強訓練Gemini的理解力、總結能力、程式能力、計畫能力等面向,更擁有多模態能力,無論是文字、圖片、語音、影片、程式等內容都能理解,並且隨時轉換交互生成

Google在媒體說明會中秀出幾支示範影片,展現Gemini的力量,為了感受Gemini的反應速度,測試人員是讓Gemini實時看著自己的動作回答問題:

Google Gemini測試影片

第一步: 測試人員一邊畫圖,一邊詢問Gemini畫的內容,Gemini輕鬆回答這是一隻鴨子,並形容它的筆觸、色彩和身上的特徵,展現基礎的影像辨識能力。

第二步: 測試人員突然從畫面外拿出一隻實體的鴨子洗澡玩具,問它「你確定嗎?」Gemini馬上回答:「噢,我現在看到你拿著一隻實體的藍色鴨子。」展現辨識材質、物體的能力和反應速度。

第三步: 測試人員詢問Gemini,這個鴨子玩具是否可以浮在水上,Gemini回答:「我不太確定他的材質,所以難以判斷,但它看起來確實很像是塑膠做的。」接著測試人員讓Gemini看到擠壓玩具並發出聲音的樣子,Gemini立刻改口說:「如果它會發出聲音,那我確定他一定會浮起來。」證明Gemini能夠透過聲音和畫面判斷鴨子裡面有空氣,以及含有空氣的玩具能夠浮在水面上的原理。

Gemini採用Google自研晶片TPU訓練,同時也宣布推出全新的TPU v5p,是專門為AI訓練所設計,v5p的算力是上一代的2倍,訓練大型語言模型的速度是過去的2.8倍,除了Google自己發展更加速,未來也能幫助客戶用最低延遲訓練AI模型。

延伸閱讀:「一個詞」讓ChatGPT吐出原始資料!AI模型為何能在無形間出賣你?

Bard也跟著「升等」了,兩種版本依序上線

Google用來和ChatGPT、Copilot等競爭對手對抗的聊天機器人Bard,也將跟著Gemini一起「升等」。

1.即日起推出Gemini Pro調校版本Bard,提升理解力、計畫力、邏輯力
2.2024年初會推出「Bard Advance」進階版,用最強大的Gemini Ultra調校。

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Google 聊天機器人 Bard 將推出Gemini訓練版本,功能更強大。
圖/ Google

Gemini Pro版本Bard

即日起升級的Bard是由Gemini Pro調校,將先推出英文版,在超過170個國家地區上線,未來會逐步解鎖其他語言的版本。

Gemini Pro是中等且最應用場景最廣泛的模型,和GPT-3.5對標,Google指出Gemini Pro在8項基準中有6項都打贏GPT-3.5,其中包含多模態理解力和數學邏輯推理能力等測試。

Google和知名科學YouTuber Mark Rober合作測試Bard能力。

Bard測試

1.計畫能力:先折了三個不同材質的紙飛機,並拍下紙飛機的照片給Bard看,請Bard幫忙計畫如何測試紙飛機的飛行能力。Bard提議進行瞄準靶心的測試、紙面穿透力測試等多種方法,分別測試材質的硬度和風阻程度。

2.邏輯推理能力:下一步請Bard協助精進這架紙飛機的能力,Bard馬上列出幾項待改善的清單,包括翅膀太小、紙張太薄、尾翼太短等,並寫出原理。

3.創造力:詢問Bard該怎麼用最吸睛的方式測試紙飛機能力,讓YouTube影片變得更精彩,Bard提議一連串的現場設備,更建議可以「讓紙飛機飛越火圈」,讓Mark Rober成功完成影片片尾的精彩畫面。

Gemini Ultra版本的「Bard Advanced」

Google將於明年初上線火力全開的「Bard Advanced」,用最強大的多模態模型Gemini Ultra調校。這個版本原定會在年底上線,不過Google指出正在做更多安全性功能測試,將等到完善的階段開放使用。

Gemini Nano將登陸手機

另外,規模最小的Gemini Nano讓Pixel手機能解鎖更強大的AI模型應用,搭載最高階自研處理器Tensor G3的Pixel 8 Pro將成為第一款支援的手機,同樣搭載Tensor G3的Pixel 8會是下一波加入的機型,未來也會開放更多安卓手機加入支援Gemini Nano的應用程式,時程表未定。

Pixel 8 Pro第一波將上線兩大AI功能:

AI功能一:錄音工具摘要
可增強錄音功能的準確度,並且一鍵完成會議、訪談等錄音工具內容的摘要,不錯過細節,並且這些功能都是內建在手機,即便在離線的情況也能使用。

AI功能二:Gboard智慧回覆
開發人員預覽版的Gboard可啟動智慧回覆功能。AI根據收到的訊息給予回覆建議,節省使用者打字時間,目前率先支援Whatsapp,計畫於明年支援更多App。

在雲端龍頭亞馬遜AWS發出「世界上沒有最強模型」的宣言後,Google端出號稱「世界最強模型」應戰,並透過模型大小的彈性,卡位手機等終端應用開發市場,同時強調通用型能力,力求在生成式AI領域進入最多使用場景。

延伸閱讀:Gemini其實不是要幹掉ChatGPT!Google兵分三路想做什麼?

責任編輯:林美欣

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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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