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 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?
從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?

AI 與數據正快速落地至各行各業,從製造、金融、電信、醫療到零售,應用速度不斷加快。但在每年交易規模至少新台幣 1900 億元的商用地產領域,卻長期受到數據破碎且不透明的限制,只能仰賴人力蒐集資訊,再憑直覺和經驗去解讀資訊、做出決策,使 AI 潛在價值難以真正發揮。為回應產業轉型的核心痛點,方睿科技首度舉辦「商用地產生態系年會 2026 Raise Day」,以開放式平台為核心,串聯專業地產服務商、空間相關企業服務商、產業專業人士等多元角色,勾勒出 B2B 企業服務生態系的全貌,希望能透過科技促進數據流動,為商用地產企業協作模式開啟新的可能性。

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方睿科技首度舉辦 2026 Raise Day,以開放式平台為核心串聯多元角色,推動商用地產邁向產業共好的新階段。
圖/ 數位時代

方睿科技雙軌策略,讓 AI 成為商用地產的決策引擎

方睿科技創辦人暨執行長吳健宇指出,在 AI 時代,人應該專注於「最有價值」的工作;然而在商用地產業中,專業人士卻有約 70% 的時間耗費在資料蒐集與整理上,真正用於判斷與決策的時間僅約 10%。方睿科技希望翻轉這樣的時間分配,讓人力從低價值的資料處理中解放,將更多心力投入在判斷、溝通與決策等創造價值的商業活動。

方睿科技
方睿科技創辦人暨執行長 吳健宇
圖/ 數位時代

為此,方睿科技提出兩條實踐路徑。第一條是建構出具備完整性、易用性與進化性的商用地產智慧平台,運用 AI 技術,將過去產業中破碎、非結構化的資料,重塑為可被運算、可驗證的標準化數據,並結合圖表與互動式介面,讓使用者能夠快速得到完整市場資訊,實現「用戶即專家」的目標。

第二條則是推動生態系聯盟,將不動產視為企業服務的核心載體,串聯設計、家具、搬遷、清潔等多元服務夥伴,使空間不再只是靜態標的,而是承載案例、服務與數據回饋的生態系節點。透過生態系夥伴累積的實務資料與服務紀錄,平台得以發展「資料即推薦」模式,推動商用地產從單點交易,邁向可擴張的 B2B 服務網絡。

獨創「資料飛輪」機制,實現用戶即專家目標

在 AI 模型日益普及的當下,真正的競爭關鍵已不在模型本身,而是能否有效率地收集資料、提高資料品質,並將其與實際決策流程緊密結合。為此,方睿科技獨家設計出一個由「資料收集、資料精煉、專家把關、決策反饋」組成的資料飛輪,回應商用地產長期面臨的資料破碎與決策效率低落問題,成為方睿科技實踐願景的第一條路徑。

方睿科技技術長郭彥良進一步說明,資料飛輪機制的運作架構。首先在資料收集階段,必須系統性蒐集公開資料、內部檔案與報告,並透過 AI 協作將圖片等非結構化資訊轉換為可用的結構化數據。接著進入資料精煉,透過資料清洗與實體對齊,將原始資訊從單純的可閱讀升級為可比較、可推論的決策依據。第三步專家把關,則引入不動產專家進行校正與產業判讀,補上模型難以理解的規則與慣例,確保關鍵數據的正確性。最後的決策反饋階段,藉由收集使用者提問與行為,檢視現有資料是否足夠精準,再回到專家校正與補齊流程,使整個系統能隨使用頻率提升而持續進化。

在資料飛輪的運作基礎上,方睿科技正積極研發商用地產智慧平台 PickPeak。郭彥良表示,PickPeak 並非單純的物件搜尋工具,而是結合深度資料與 AI 的決策輔助平台。使用者可透過自然語言互動,提出人數、預算、區位、產業屬性等多重條件,再由系統動態生成可比較、可驗證的選址方案,真正將 AI 從「回答問題的工具」,轉化為「陪伴決策的數位專家」。

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方睿科技技術長 郭彥良
圖/ 數位時代

創新 Data to win 模式,讓 AI 深入商用地產各階段決策流程

不過,單靠數據整合與 AI 應用仍不足以支撐產業全面升級,因此,方睿科技提出的第二條路就是,推動產業生態系聯盟,整合商用地產市場上不同角色的數據,讓 AI 能夠真正成為商用地產決策時的智慧引擎。

方睿科技不動產知識創新中心總監曾凡綱指出,目前在企業、房東或物業主與各類服務供應商之間,缺乏有效的整合機制,導致企業在選址與空間規劃過程中,難以快速找到真正合適的服務與解決方案,形成明顯的產業斷點。

為解決這些斷點,方睿科技提出「Data to win」模式,以資料取代傳統「Pay to win(付費買廣告)」思維,讓真正具備經驗與實績的服務夥伴,在適當的決策節點被看見。

曾凡綱說明,在廣告投放效益越來越低的情況下,企業服務商面臨的問題已不只是「如何曝光」,而是「如何在對的地方被看見」,這將是未來的市場勝出指標;而 Data to win 正好可以協助企業服務商建立此能力,方睿科技將生態系夥伴所擁有的案例、服務紀錄與產業知識等資料,經過去識別化與結構化處理後,再嵌入企業決策流程中,讓推薦不再來自廣告投放,而是真實、可被驗證的使用經驗,透過這樣的機制,不僅提升企業決策的準確度,也能同步放大生態系夥伴在合作中的實質價值。

舉例來說,方睿科技整合辦公傢俱夥伴 Backbone 班朋實業長期累積的辦公室規劃案例與平面圖資料,讓企業在選址階段,就能同步評估空間規劃方案,加速決策流程。又如,整合出行服務夥伴 USPACE 悠勢科技的服務資料,並呈現在地圖上,協助企業評估辦公據點的交通便利性,優化員工日常通勤與出行體驗。此外,平台也可整合大樓的 ESG 認證、公共設施與服務層資訊,協助企業快速篩選符合需求的辦公大樓,提升進駐媒合效率。

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方睿科技不動產知識創新中心總監 曾凡綱
圖/ 數位時代

「Raise Day 只是這場變革的起點。」吳健宇強調,方睿科技已經透過投資與合夥模式,將布局延伸至專業地產服務與空間經營領域,至今旗下已有商用不動產仲介、顧問與估價等專業服務的宇豐睿星,以及聚焦商用地產代銷市場的希睿創新置業。透過直接參與第一線實務運作,方睿得以更深入理解產業真實痛點,讓科技不只是工具,而能真正回應實際決策與服務需求。

此外,方睿科技未來也將持續擴大「商用地產 x 企業服務生態系」聯盟,目前包括 Backbone、USPACE、IKEA For Business、潔客幫等企業服務夥伴已率先加入;接下來,方睿科技將邀請更多擁有關鍵數據與專業能力的企業服務商加入,讓數據在安全、可控的前提下流動,進一步釋放商用地產在選址、營運與企業服務等全生命週期中的結構性價值,為產業轉型啟動下一個關鍵階段。

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右起方睿科技共同創辦人暨營運長陳致瑋、USPACE悠勢科技共同創辦人暨執行長宋捷仁 、Backbone班朋實業創辦人暨執行長廖家葳,透過企業服務生態系合作共同為產業啟動下一個關鍵階段。
圖/ 數位時代

方睿科技官網: https://www.funraise.com.tw

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