Tech Crunch пише, що Google випускає нову модель ШІ Gemini 2.5 Flash, розроблену для забезпечення високої продуктивності. Розповідаємо, чи є вона унікальною.
Що сталося
Google анонсував модель Gemini 2.5 Flash, яку незабаром запустять на платформі компанії для розробки ШІ — Vertex AI. Google каже, що нова модель пропонує «динамічні та керовані» обчислення, що дозволяє розробникам регулювати час обробки залежно від складності запитів. Ця динамічність є ключовою для оптимізації продуктивності Flash у великих обсягах.
Моделі Gemini компанії будуть доступні в Google Distributed Cloud (GDC), локальному рішенні Google для клієнтів із суворими вимогами до керування даними. Google заявляє, що співпрацює з Nvidia, щоб перенести моделі Gemini на сумісні з GDC системи Nvidia Blackwell, які клієнти можуть придбати через Google.
Чому це цікаво
Ймовірно, що Gemini 2.5 Flash створили, оскільки вартість флагманських моделей штучного інтелекту продовжує зростати. Дешевші високопродуктивні моделі, такі як 2.5 Flash, є цікавою альтернативою дорогим топовим варіантам. Gemini 2.5 Flash — це «розумна» модель на зразок o3-mini від OpenAI і R1 від DeepSeek. Що означає, що очікувати відповіді на запитання потрібно трошки довше. Також Google каже, що 2.5 Flash ідеально підходить для застосунків із «великим обсягом даних» та «для запитів у реальному часі», таких як обслуговування клієнтів і розбір документів.
Однак, оскільки Google не опублікував звітів про безпеку чи технічних деталей для цієї експериментальної моделі, залишається незрозумілим, у чому полягають її сильні та слабкі сторони.
Передплатники Gemini Advanced тепер можуть використовувати функцію Deep Research з найінтелектуальнішою моделлю Google 2.5 Pro (експериментальною). Коли Google зробив цю функцію доступною для всіх користувачів минулого місяця, вона працювала на основі 2.0 Flash Thinking. Тепер платні користувачі отримали доступ до більш просунутої версії, а безплатні поки залишаються без цієї можливості.
Больше об этом
Google відкрив безкоштовний доступ до Gemini 2.5 Pro для всіх користувачів
Любую статью можно сохранить в закладки на сайте, чтобы прочесть ее позже.