槓上DeepSeek!谷歌急推Gemini 2.0系列:Pro、Flash 、Flash-Lite⋯模型特色一次看
槓上DeepSeek!谷歌急推Gemini 2.0系列:Pro、Flash 、Flash-Lite⋯模型特色一次看

重點1 :Google 正式推出旗艦 AI 模型 Gemini 2.0 Pro Experimental,並同時推出 Gemini 2.0 Flash Thinking 模型,加強其在 AI 領域的競爭力。

重點2 :面對中國 AI 新創公司 DeepSeek 低價高效的 AI 模型競爭,Google 試圖透過將 Gemini 2.0 Flash Thinking 模型整合到其 Gemini 應用程式中,以提高市場佔有率。

重點3Gemini 2.0 Pro 作為 Gemini 系列的領頭羊,在編碼和處理複雜提示方面表現出色,並具備更強大的世界知識理解和推理能力,其 200 萬 tokens 的上下文窗口使其能處理大量文字內容。

面對 DeepSeek 所掀起的低價高效風潮,Google(谷歌)於周三正式推出了旗艦 AI 模型 Gemini 2.0 Pro Experimental,並同時發布 Gemini 2.0 Flash Thinking 模型,被視為 Google 在 AI 領域積極應對競爭,鞏固其市場地位的重要舉措。

Gemini 2.0 Pro:編碼能力再升級,上下文窗口擴大

Gemini 2.0 Pro 是 Google 於去年二月推出的 Gemini 1.5 Pro 的繼任者,Google 宣稱其現在是 Gemini AI 模型系列中的領頭羊。該模型擅長編碼和處理複雜提示,並且比以往任何模型都擁有「更好的世界知識理解和推理能力。」

據《Tech Church》報導,Gemini 2.0 Pro 甚至可以調用 Google 搜尋等工具,並代表用戶執行程式碼。

值得一提的是,Gemini 2.0 Pro 的上下文窗口達到了 200 萬 tokens,這意味著它可以一次處理約 150 萬個單字(指英語詞彙),此 容量足以讓它在單個提示中讀取《哈利波特》系列的所有七本書,並且還剩下約 40 萬個單字的空間。

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Gemini 2.0 系列模型已正式推出。
圖/ Google

應對 DeepSeek!Gemini 2.0 Flash Thinking參戰

Google 和 DeepSeek 都於去年 12 月發布了 AI 推理模型,但 DeepSeek 的 R1 獲得了更多關注。DeepSeek 的模型在效能上可媲美,甚至超越美國科技公司提供的領先 AI 模型,而且企業可以透過其 API 以相對低廉的價格使用這些模型。

為了應對 DeepSeek 的競爭,Google 正試圖透過 Gemini 應用程式讓更多人看到 Gemini 2.0 Flash Thinking 模型,盼透過 Gemini 2.0 Pro 和 Gemini 2.0 Flash Thinking 的推出,在競爭激烈的 AI 市場中保持領先地位。

Gemini 2.0 系列模型比一比

Gemini 2.0 Flash

Gemini 系列中的主力模型,適用於日常任務。相較於 1.5 Flash,它在品質上有顯著提升,若與 1.5 Pro 相比,則在品質略微提升的同時,延遲更低,更接近即時反應。

主要特性 :具備多模態即時 API,支援低延遲的雙向語音和影片互動。在多數品質基準測試中,效能優於 Gemini 1.5 Pro。在多模態理解、編碼、複雜指令遵循和函數呼叫等方面有所改進,支援更優質的代理體驗。新增內建圖像生成和可控制的文字轉語音功能,實現圖像編輯、本地化藝術作品創作和富有表現力的故事敘述。

適用場景 :適用於需要快速反應和高品質輸出的日常應用,例如即時翻譯、影片辨識等。

Gemini 2.0 Flash-Lite

它是 Flash 模型中最快速且最具成本效益的版本,適合需要兼顧速度和成本的場景。

主要特性 :在相同的價格和速度下,品質優於 1.5 Flash。具有多模態輸入和文字輸出功能,配備 1M tokens 輸入上下文窗口和 8k tokens 輸出上下文窗口。但它不包含 Gemini 2.0 Flash 的多模態輸出生成、多模態即時 API 整合、思考模式和內建工具使用等功能。

適用場景 :適用於大規模文字輸出應用,例如為大量照片生成標題等。

Gemini 2.0 Pro

Gemini 系列中編碼能力和世界知識最強的模型,並具備 2M 長的上下文窗口,適合需要處理大量資訊和複雜編碼任務的場景。

主要特性 :在編碼效能和處理複雜提示方面表現出色,對世界知識的理解和推理能力更強。擁有 200 萬 tokens 的超大上下文窗口,能夠全面分析和理解大量資訊。具備工具調用能力,例如 Google 搜尋等。

適用場景 :適用於需要強大編碼能力和處理複雜問題的場景,例如將 Python 程式碼轉換為 Java 程式碼。或是研究人員可以使用 Gemini 2.0 Pro 快速閱讀和理解大量的學術文獻,並自動生成文獻綜述,節省大量的時間和精力

延伸閱讀:還有千千萬個DeepSeek?OpenAI潛在敵手不只它,盤點5大中國潛力AI公司

資料來源:TechChurchGoogle

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

關鍵字: #Google #AI工具
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以AI驅動智慧轉型  中華電信打造產業升級新引擎
以AI驅動智慧轉型 中華電信打造產業升級新引擎

人工智慧技術正在加速企業的進化。中華電信早在2016年就制定了AI策略,不僅用來優化自身營運,還透過「內服外推」的策略,將實戰經驗轉化為產品與服務,例如智慧客服、法遵審閱和跨國語譯等,幫助企業在AI 2.0時代掌握人機協作的優勢,發揮AI的最大綜效。

從辨別式到生成式AI技術 驅動人機協作新紀元

2016年,AlphaGo的出現象徵著辨別式AI技術的成熟。人工智慧不僅能「看懂」、「讀懂」,甚至能「聽懂」人類的語言與行為,讓語音辨識、影像分析、文字理解等應用進入金融、製造、醫療與安防等產業。例如,金融業利用辨別式AI優化信用評估、詐欺偵測與風險管理;醫療業提升診斷疾病的能力;製造業用於品質檢測與預測性維修;安防業則透過人臉辨識與行為分析提升安全性。

隨著生成式AI與大型語言模型(LLM)的迅速發展,AI 2.0時代隨之而來。現在,不僅文本、圖像、影片、聲音、程式、數據與物件可以自動生成,還催生了代理式AI的出現。中華電信研究院院長蘇添財表示:「從辨別式AI、生成式AI到代理AI,人工智慧不僅具備成熟的數據分析、影像識別、語音合成能力,還具備語意理解能力,更重要的是,正朝著認知智慧邁進,能理解、思考、學習以及創新,開啟了人機協作的無限可能。」

然而,相較於個人使用者對生成式AI的積極採用,企業在導入AI方面仍較為謹慎。多數企業會從相對明確、風險可控的場景開始,例如客服自動化、智慧助理、文件摘要、行銷內容生成、知識庫查詢等,逐步評估資料安全、法遵框架與投資報酬率。

中華電信
中華電信研究院院長蘇添財
圖/ 數位時代

蘇添財指出:「AI導入不僅是IT專案,更是組織文化與營運流程的變革工程。」他提醒企業,若要真正發揮AI的效益,除了精準找出業務痛點、決定AI應用範疇,還需積極參與導入過程,並確保AI應用服務上線後,員工願意且滿意使用,才能發揮商業價值。

蘇添財進一步引用BCG《AI Radar Survey》指出,高達86%的企業相信人類與AI的協作將是未來的主流。協作模式多樣,有些企業讓AI成為決策輔助者,人類仍握有關鍵監督權;也有企業建構AI代理人(AI Agent)主動處理流程,只在例外情況轉交人工審核。「這些模式的共通點是,AI不再只是支援系統,而是決策與執行流程的共同參與者。」

「內服外推」策略 推動AI應用落地

身處AI變革的關鍵時刻,中華電信一方面在內部導入AI以優化營運效率、推動流程自動化,另一方面將實戰經驗轉化為產品與服務,協助客戶加速數位轉型。目標是透過「內服外推」的雙軌策略,加速AI落地,讓AI創造具體可見且有感的商業價值。

中華電信早在2016年就開始規劃與建構AI賦能的智慧客服、智慧聲控、智慧分析、智慧安防、語音助理與新興應用,並陸續推出20多個AI應用服務,例如IVR語音導航、MOD聲控助理、電信大數據分析、智慧交通、科技執法、AI總機等,並獲得市場的廣泛好評。

以智慧客服為例,中華電信透過語音辨識、語音合成、語意理解、多輪對話、知識管理、語音核證、對話分析等核心技術,開發出文字機器人、語音機器人、外撥機器人、值機應答助理、客戶心聲分析、訂位助理、掛號助理與智慧總機等服務,協助公部門、餐飲、旅遊、電商、製造、金融、醫療、物流等超過30家客戶優化客服效率與體驗。

蘇添財表示:「2016到2022年間,我們的重點不僅是打造AI應用服務,更是透過持續的實務應用與實戰經驗,全面提升『人才』、『平台』、『技術』與『資料』等方面的能力,例如員工對語音合成、影像辨識、自然語言處理(NLP)與數據分析的掌握度,為未來做好準備。」

隨著生成式AI的出現,中華電信也從AI 1.0(辨別式AI)階段邁向AI 2.0(生成式AI)階段,不僅鎖定智慧客服、智慧法律、新興應用、元宇宙、防詐資安、Copilot等六個領域,推出生成式AI賦能的產品服務,例如台灣第一個代筆遺囑生成服務、跨國即時語譯與仿聲服務等。此外,中華電信也將AI技術導入電信網路,研發智慧維運助理、自治網路、網路數位分身等服務,提升網路品質並降低維運成本。在客服領域,透過自然語言處理結合客服知識庫,能在5秒內提供一線客服人員所需的精準答案與參考資料,協助即時解決客訴問題,減少10%的客戶等待時間。同時,推出AI企業年報審閱服務,審閱人員只需匯入公司年報與相關法條,即可完成AI年報審閱工作,節省超過80%的人工作業時間,法規審閱精準度超過95%。

展望未來,中華電信將持續以「內服外推」的雙軌策略優化AI產品與服務,成為企業AI轉型的最佳夥伴。蘇添財表示,將因應AI技術的發展,深化在體現智慧(Embodied Intelligence)、多模態AI(Multimodal AI)、領域化模型(Domain-Specific Models)、可解釋AI(Explainable AI)、空間智慧(Spatial Intelligence)、人型機器人(Humanoid Robotics)、AI擴增開發(AI-Augmented Development)等領域的能力,目標是提供在地客製、可控可信的智慧應用,滿足各領域與產業的需求,攜手夥伴與客戶共同將想像轉化為價值,共建智慧新未來。

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