Google открыла доступ к своей самой мощной нейросети
ИИ-модель может решать сложные задачи и поддерживает кодирование. Рассказываем, на что еще она способна. Впервые Google открыла доступ к одной из своих самых мощных систем искусственного интеллекта — Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental. Это обновленная версия модели, которая способна демонстрировать свои мысли и предлагать более точные решения сложных задач. Система доступна для тестирования как в AI Studio, так и через API, и уже завоевала внимание экспертов. Одной из главных особенностей Gemini 2.0 стало значительное увеличение контекстного окна — до одного миллиона токенов. Для разработчиков и исследователей это означает возможность анализировать большие объемы данных, включая целые кодовые базы или массивы научных статей, что делает модель идеальной для обработки сложных запросов. Более того, обновление поддерживает выполнение нативного кода, что позволяет использовать ИИ для решения реальных задач в инженерии и программировании. Дополнительным преимуществом стала способность системы генерировать длинные последовательности текста с минимальным количеством противоречий. Это качество подтверждено результатами на ключевых тестах, таких как AIME2024, где Gemini 2.0 достигла 73,3%, и GPQA Diamond с результатом 74,2%. Такие показатели делают ее одной из самых точных моделей на рынке.
ИИ-модель может решать сложные задачи и поддерживает кодирование. Рассказываем, на что еще она способна.
Впервые Google открыла доступ к одной из своих самых мощных систем искусственного интеллекта — Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental. Это обновленная версия модели, которая способна демонстрировать свои мысли и предлагать более точные решения сложных задач. Система доступна для тестирования как в AI Studio, так и через API, и уже завоевала внимание экспертов.
Одной из главных особенностей Gemini 2.0 стало значительное увеличение контекстного окна — до одного миллиона токенов. Для разработчиков и исследователей это означает возможность анализировать большие объемы данных, включая целые кодовые базы или массивы научных статей, что делает модель идеальной для обработки сложных запросов. Более того, обновление поддерживает выполнение нативного кода, что позволяет использовать ИИ для решения реальных задач в инженерии и программировании.
Дополнительным преимуществом стала способность системы генерировать длинные последовательности текста с минимальным количеством противоречий. Это качество подтверждено результатами на ключевых тестах, таких как AIME2024, где Gemini 2.0 достигла 73,3%, и GPQA Diamond с результатом 74,2%. Такие показатели делают ее одной из самых точных моделей на рынке.
Какова ваша реакция?
