谷歌 AI Studio 和 Deepmind 现任产品负责人 Logan Kilpatrick 推出了 Gemini，他表示：“这是我们迄今为止最强大的前沿模型，融合了开发人员喜爱的专业模型系列的所有功能。”
Gemini 2 性能卓越，超越许多当前型号，具有以下特点：
1. 200 万个上下文窗口 – Google 拥有 200 万个 token 长度的上下文窗口。您可以毫无问题地使用 Gemini 2 Pro 分析所有书籍。Logan 还展示了 Gemini 2 在文档处理方面表现出色，优于所有当前的 OCR 模型。
2.工具使用——O3 Mini 和 Deepseek 等最新型号都附带一些工具使用。同样，使用 Gemini 2，您可以在 AI 模型中获得 Google 搜索的强大功能。这对于希望为客户提供扎实而准确的答案的开发人员和企业来说非常有用。
3.编码 – Gemini 2 Pro 型号专为技术专家打造
。它提供与 O3-mini 类似级别的编码专业知识。
4.复杂推理和提示——与上述模型一样，Gemini 2 能够熟 波兰电话号码 练理解复杂提示和推理。这使得模型能够执行复杂的任务并提供详细的答案。
Gemini 2 Flash 是一款比 Gemini 2 Pro 响应更快的型号，同时保持了相似的性能水平，其售价为 0.7 美元/ 100 万个代币，是开发人员最便宜的选择。
这三种模型均已投入商业使用，可用于构建您的客户服务聊天机器人或电子邮件票务客户端。但现在我们已经对这些模型及其独特功能有了核心认识，让我们看看它们之间的表现如何。
Deepseek R1、Open AI O3 和 Gemini 2 Pro：性能测试
这些模型的总体性能如下。
这些评估基于几个基准，我们在下面列出：
让我们探索这些性能类别并尝试了解哪种模型在哪项任务上表现更好。
1.推理——GPQA（研究生级 Google Proof QA 基准）和 MMLU（大规模多任务语言理解基准）测试 AI 模型如何推理和解决复杂问题。这些问题无法通过谷歌搜索解决，因此如果没有 收益管理 适当的推理就无法解决这些问题。Open
AI O3 Mini最擅长完成需要推理能力的复杂任务。
2.数学——使用MATH 基准
哪种模型能提供最佳的客户
进行测试，这些测试检查模型解决数学问题的效率。由于这些问题需要技术专业知识和对数学概念的熟悉，因此它展示了 AI 模型解决复杂技术任务的能力。Open AI O3 Mini最擅长解决数学问题。
3.语言 –为这些法学硕士提供的语言 俄罗斯号码列表 任务包括 NYT Connection谜题、字谜和概要任务。目前，Gemini 2 Flash在这些任务上表现最佳。
4.事实性——在此基准测试中，模型会被问及一些特定领域的常识问题。这会测试模型中存在的基础知识。Deepseek R1在此测试中的表现优于 Gemini 2 和 O3 mini。