Pubblicato 
mercoledì, 05 Febbraio 2025
Chromebook Observer

Google lancia quattro nuovi modelli sperimentali di AI Gemini, incluso il rivoluzionario '2.0 Flash Thinking'

Recentemente, Google ha lanciato una serie di nuovi modelli Gemini, focalizzati su prestazioni migliorate e sulle esigenze economiche degli utenti. Questi nuovi modelli si distinguono per la loro efficienza e capacità avanzata, rendendoli idealmente adatti a molteplici utilizzi.

novità nei modelli gemini

Tra le nuove proposte, spicca Gemini 2.0 Flash-Lite, progettato per ottimizzare i costi senza sacrificare le prestazioni. Questo modello ha dimostrato di superare il precedente Gemini 1.5 Flash in gran parte dei test, mantenendo una velocità e un costo simili. È disponibile sia su Google AI Studio che su Vertex AI.

Un'altra innovazione è rappresentata da Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental e 2.0 Flash Thinking Experimental with apps, pensati per potenziare le performance di coding e per gestire richieste complesse. Questi modelli sono testabili tramite l’app Gemini sia su desktop che su dispositivi mobili.

prestazioni e funzionalità

Il modello Flash-Lite, pur essendo una versione "leggera", permane competitivo, eccellendo in quasi tutti i benchmark sebbene possa riscontrare alcune limitazioni con contesti lunghi e nella generazione di codice Python. Presenta un contesto di 1 milione di token e supporta input multimodali.

In aggiunta, il nuovo Gemini 2.0 Pro Experimental è definito il miglior modello per performance di coding e gestione di richieste complesse. Limitato a utenti avanzati di Gemini e sviluppatori, questo modello è in grado di gestire un contesto di ben 2 milioni di token, consentendo analisi approfondite e integrazioni con Google Search.

trasparenza e ragionamento

Grazie a un approccio che permette una riflessione sui processi di pensiero, i modelli 2.0 Flash Thinking Experimental offrono maggiore trasparenza. Google evidenzia come questi modelli siano capaci di scomporre richieste complesse in passaggi più semplici, migliorando la capacità di ragionamento e rendendo visibili le assunzioni effettuate.

Questa funzione di spiegazione non solo aumenta la fiducia degli utenti ma rappresenta anche un'opportunità di apprendimento, andando oltre la semplice risposta e permettendo una comprensione più profonda delle logiche sottostanti.


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