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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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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