我刚刚测试了Gemini-1.5-Pro-002和Gemini-1.5-Flash-002模型——你需要知道的事项！

我非常兴奋地分享我最近对谷歌最新Gemini模型的深入探索：Gemini-1.5-Pro-002和Gemini-1.5-Flash-002。

如果你像我一样热爱人工智能，这可是个大新闻！

这些模型在性能上有了显著提升，输出速度更快，价格也降低了。

作为一个不断探索前沿AI的人，我迫不及待想要尝试它们。这些模型不仅承诺更快的响应，还为我们这样的开发者带来了新的自定义和控制层级。

但真正吸引我的是？

我亲自测试了这些模型，并且得到了很有趣的结果。

此外，如果你想轻松入门这些模型，我将向你展示如何通过Anakin.ai这个无代码AI平台使用它们，让你无需编写复杂的后端代码，就能利用Gemini的强大功能。

探索Gemini Playground

在我的最近测试中，我想看看新的Gemini模型如何处理实际任务——特别是与以前版本的比较。谷歌声称这些新模型提供了更短的响应和更快的输出，这让我很感兴趣。

首先，我上传了一篇我最近在推特上提到的研究论文，讨论思维链提示。

我想让Gemini-1.5-Flash和Gemini-1.5-Pro模型总结这篇论文的主要贡献。

第一时间，我注意到Flash模型的输出速度明显更快。

老版本给了我一个冗长的总结，而更新的Flash模型则更简洁、直截了当——正是我所期望的。更短的响应在用户体验中可以产生巨大差异，特别是对于构建实时应用的开发者来说。

但这不仅仅是速度的问题。我测试了这两种模型的输出质量，发现它们遵循我提供的指令的能力有了显著改善。

1.5 Pro模型在处理更长和更复杂的查询时表现也很出色，比如总结复杂的研究。谷歌所说的2倍更快的输出和3倍更低的延迟？

在我的体验中绝对属实。

通过Anakin.ai使用Gemini

现在，让我们谈谈如何在不编写代码的情况下使用这些模型。

如果你还不熟悉Anakin.ai，它是一个AI平台，让你可以集成各种AI模型，包括Gemini，而无需处理后端架构。对于想要直接进行AI实验的人来说，这非常完美。

以下是通过Anakin.ai使用Gemini模型的方法：

• 访问Anakin.ai，并使用谷歌账号或邮箱登录。

• 在Anakin应用商店搜索“Gemini”。

• 选择你的模型——Gemini-1.5-Pro或Gemini-1.5-Flash，并开始构建你的AI应用！

就这么简单。我喜欢Anakin的地方在于，他们让实现像这样的复杂模型变得如此简单，即使是对编码经验不多的用户。

在Anakin查看Gemini应用：Anakin.ai Gemini App.

分析Gemini-1.5-Pro和Gemini-1.5-Flash

虽然Gemini-1.5-Pro-002和Gemini-1.5-Flash-002模型都提供了突破性的能力，但每个模型都有不同的优势，适用于不同的用例。

让我们来分析它们的关键特性以及各自的强项。

Gemini-1.5-Pro-002

Gemini-1.5-Pro-002是处理大型复杂数据集的得力助手。

它支持多达200万tokens，专为长上下文处理而设计。

如果你正在处理大型文档、代码库，甚至是数小时的视频，这个模型非常适合你。

• 最佳多模态任务：无论是处理视频、音频、文本还是图像，Pro模型在跨格式综合信息方面表现出色。你可以输入一个巨大的PDF文件或数小时的视频素材，它不仅能理解内容，还能提供有意义的总结和见解。

• 价格降低：截至2024年10月，谷歌将输入tokens的价格降低了64%，输出tokens的价格降低了52%，使得开发者的成本效益大大提升。

• 实际应用案例：如果你的项目涉及详细的研究、数据分析或文档自动化，Pro模型是你的首选。想想法律文件审查、教育内容生成或需要提炼成可操作见解的大型数据集。

Gemini-1.5-Flash-002

当Pro模型承担重任时，Gemini-1.5-Flash-002模型则专为速度和实时交互而设计。

Flash模型非常适合延迟敏感的任务，比如聊天机器人或推荐系统。

• 2倍更快的输出，3倍更低的延迟：Flash-002的关键改进在于其速度。它几乎可以立即生成响应，这使得它非常适合需要实时输出的应用。这在实时聊天、客户服务或实时数据查询等领域至关重要。

• 更低的token使用：由于Flash模型生成更短、更简洁的响应，非常适合不需要冗长回答的任务。这节省了时间和token成本，对于在紧张限制下工作的人来说是一个巨大的好处（谷歌DeepMind）。

• 最佳应用案例：从聊天机器人到推荐引擎，Flash模型专为快速交互而设计。它也非常适合移动应用，快速的响应时间对用户体验至关重要。

这两个模型各有优劣，选择哪一个将取决于你的具体项目需求。如果你需要详细的多模态处理，Gemini-1.5-Pro是最佳选择。

但对于速度至关重要的实时应用，Gemini-1.5-Flash则表现出色。

Gemini 1.5 基准测试

新Gemini模型的最佳应用案例

新款Gemini-1.5-Pro-002和Flash-002模型的魅力在于它们的多功能性和速度。

经过实验，这里是我推荐的一些最佳应用案例：

• 摘要和问答：这些模型擅长从庞大的数据集中综合信息，如冗长的PDF或代码库。如果你正在处理需要从大型文档中提取信息的项目，这些模型将为你节省大量时间。

• 实时应用：由于延迟显著降低，这些模型非常适合聊天机器人、推荐系统和需要快速提供结果的搜索引擎。

• 多模态能力：需要处理文本、音频、图像甚至视频吗？Gemini模型支持处理多达200万tokens，非常适合复杂的多模态任务，如视频理解或文档处理（Google DeepMind）。

• 定制AI开发：由于Anakin.ai使集成这些模型变得如此简单，它们非常适合希望在不被技术细节困扰的情况下定制AI工具的开发者。

我对实验的看法

测试这些新Gemini模型有很多值得喜欢的地方，坦白说，结果甚至超出了我的预期。以下是让我印象深刻的几个方面：

1. 速度和效率

从一开始速度的提升就非常明显。

Gemini-1.5-Flash-002模型以2倍更快的输出和3倍更低的延迟轻松处理复杂查询，使实时应用变得更加可行。

通常需要更长时间的任务，如总结密集的研究论文，也能在几秒钟内完成，且质量没有下降。

这使得这些模型非常适合实时聊天机器人或互动AI驱动的工具。

2. 响应长度的灵活性

对我来说，一个主要卖点是能够在需要时获得更短的响应。

在我的实验中，Flash模型给出了更简洁的答案，这对某些需要简明扼要的应用案例（如客户服务聊天机器人或快速摘要）来说是一个巨大的优势。

看到模型能够根据任务进行调整真是令人满意。

3. 与Anakin.ai的集成简单

使用Anakin.ai集成这些模型非常顺利。这个无代码平台简化了API集成的复杂性，让我能够专注于重要的事情——实验AI模型。对于不想花时间在后端基础设施上的开发者来说，这无疑是一个巨大的优势。

我不喜欢的地方

尽管实验很棒，但也有一些地方让我不是特别满意：

• 偶尔的格式问题：在测试模型时，我注意到输出的格式并不总是完美。例如，在比较之前的Flash版本和更新的Flash-002模型时，新版本虽然给出了更短、更简洁的响应，但缺少了一些我预期的结构化格式。这可能需要进一步调整，尤其是如果你的应用依赖于格式良好的输出。

• 视觉能力的局限：虽然这些模型被宣传为具备多模态能力，但我的测试主要集中在基于文本的查询。我没有像我希望的那样深入探索视觉能力，从我读到的资料来看，视觉改进可能没有数学或文本推理等领域那么突破性。这让我好奇未来的更新是否会在多模态任务上带来更显著的进步。

• 响应长度的定制选项较少：尽管我喜欢这些模型能够生成较短响应的特点，但我发现除非广泛定制提示，否则获得更长、详细的答案并不总是容易。某些应用场景，如研究论文或教育工具，可能会受益于更冗长的响应，而无需手动调整每个提示。

结语

尽管存在这些小缺陷，测试新款Gemini-1.5-Pro-002和Flash-002模型的整体体验仍然令人难以置信。速度、灵活性以及与Anakin.ai等平台的易用性使得这些模型对开发者来说是一个改变游戏规则的工具。

原文地址：https://blog.csdn.net/qq_19968255/article/details/142536667

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