Google DeepMind представила три оновлення моделей Gemini та запустила попереднє навчання для Gemini 4

iconMetaEra
Поділитися
AI summary iconКороткий зміст
Google DeepMind оголосила про три нові оновлення моделей Gemini — Gemini 3.6 Flash, Gemini 3.5 Flash-Lite та Gemini 3.5 Flash Cyber, кожна з яких оптимізована для витрат, швидкості та продуктивності. Gemini 3.6 Flash зменшує використання токенів на 65% у завданнях з програмування та знижує ціну. Flash-Lite забезпечує 350 токенів за секунду за нижчою ціною. Flash Cyber зосереджена на новинах про вразливості, спеціалізуючись на кібербезпеці, виявляючи та виправляючи системні недоліки. Google також запустила найбільший у своїй історії процес попереднього навчання для майбутньої моделі Gemini 4, що може вплинути на ланцюгові новини за допомогою нових інструментів на основі ШІ.
Google DeepMind випустила три оновлення моделей Gemini: основна модель 3.6 Flash дозволяє зекономити до 65% токенів у завданнях кодування, ціна становить 1,5 долара за вхід і 7,5 долара за вихід на мільйон токенів — це дешевше, а продуктивність значно покращилася у тестах, таких як DeepSWE; легка версія 3.5 Flash-Lite досягає швидкості виведення 350 токенів за секунду, з ціною до 0,3 долара за вхід і 2,5 долара за вихід, і в ряді тестів перевершує більш масштабну модель Gemini 3 Flash; безпечна модель 3.5 Flash Cyber спеціалізується на виправленні вразливостей. Google також оголосила про початок «найбільш агресивного» на сьогодні попереднього навчання з метою створення Gemini 4. Для користувачів основна перевага — всебічне зниження цін, споживання токенів і витрат на роботу агентів.

Автор статті, джерело: NewZeal

Для нас, хто вкладає реальні гроші у купівлю Token та створення Agent, сьогоднішній запуск насправді має лише одне найбільш практичне слово — зниження.

Три рази поспіль — Google вже не прикидається.

Сьогодні Google DeepMind випускає три потужні ініціативи одночасно:

  • Gemini 3.6 Flash
  • Gemini 3.5 Flash-Lite
  • Gemini 3.5 Flash Cyber

Сильніший основний гравець, швидший легковий варіант та спеціаліст з безпеки, що фокусується на виправленні вразливостей.

Три продукти Gemini спрямовані на одне й те саме: зробити AI-агенти, що працюють у виробничому середовищі, швидшими, розумнішими та дешевшими.

Того ж дня, що й публікація, Google викинула ще одну більшу бомбу —

Google DeepMind: «Найбільш агресивне навчання в історії розпочалося», метою є наступне покоління моделей Gemini 4.

З одного боку — три поспіль випуски Gemini, з іншого — старт Gemini 4.

Сигнал, що надійшов від Google, дуже ясний: ця остаточна гра з AI лише починається.

Google уночі випустило потужний анонс: три моделі Gemini одночасно

Три Gemini, далі розберемо їх по черзі.

Gemini 3.6 Flash, економія до 65% токенів

Спочатку розглянемо справжній «головний герой» цієї події — Gemini 3.6 Flash.

Його головна перевага цього разу — велика економія Token.

За розрахунками індексу штучного аналізу, він використовує на 17% менше токенів виводу порівняно з попереднім поколінням 3.5 Flash.

На таких кодових тестах, як DeepSWE, можна зекономити до 65%.

Воно не лише менше вимовляє слів, але й вимагає менше кроків міркування та викликів інструментів для виконання багатокрокових завдань, скорочуючи шлях — отже, швидше й економніше.

Крім того, Gemini 3.6 Flash став дешевшим, одночасно економлячи Token:

Введення 1,5 долара, вивід 7,5 долара за мільйон токенів, дешевше, ніж 3,5 Flash.

Більш економно, дешевше та потужніше — ось що називається щирістю. 3.6 Flash перевершив попередню модель у кількох ключових тестах—

  • DeepSWE: Тест програмування 37% ➔ 49%
  • MLE Bench: тестування досліджень машинного навчання 49,7% ➔ 63,9%
  • OSWorld-Verified: Модель безпосередньо керує комп’ютером, тестування 78,4% ➔ 83%
  • GDPVal-AA v2: знаннєві робочі завдання отримали 1421, що на 70 балів більше, ніж у попередньої версії

У наведеному демо 3.6 Flash продемонстрував витончене керування багатьма агентами, не лише легко впоравшись із складним завданням міграції коду, а й перевершив 3.5 Flash за швидкістю відповіді та якістю коду.

Завдяки Gemini Canvas, 3.6 Flash інтегрувався в 3D-робочий процес і за хвилини «створив» професійний інструмент для витягування текстур у фотогрaфічній якості.

Він також може перетворюватися на «AI-дизайнера інтерактивного досвіду» і легко створювати тематичні студії з високим рівнем іммерсивності.

3.5 Flash-Lite, переміг старшого брата

Другий продукт — Gemini 3.5 Flash-Lite — йде іншим шляхом: акцент на швидкість та низьку ціну.

3.5 Flash-Lite має швидкість виведення 350 токенів на секунду — найшвидший у всій серії 3.5.

Ціни також надзвичайно низькі: за вхід 1 мільйона токенів — $0,3, за вихід — $2,5.

Швидко та дешево — створено саме для сценаріїв з високою частотою та великим обсягом, таких як «обробка великої кількості документів» та «пошук агентів».

Найбільш вражаючим є те, що він навіть поставив свого власного «старшого брата» під ноги.

У багатьох програмних тестах і тестах агентів ця легка мала модель виявилася швидшою за більшу Gemini 3 Flash—

  • SWE-Bench Pro: 54,2% проти 49,6%
  • OSWorld-Verified: 74,0% проти 65,1%

3.6 Flash виконує роль «головного мозку» для розбирання завдань, а Flash-Lite — як «дублікати» для масового виконання.

Один відповідає за думку, купа — за біг, легко згладжуючи навантаження високої паралельності.

У офіційному демонстраційному відео Flash-Lite одразу генерує 25 високодоступних веб-дизайнів — швидкість настільки висока, що здається, ніби «тільки подумав — і вже з’явилася партія».

Flash-Lite вже доступний у додатку Gemini і скоро з’явиться у пошуку Google.

Flash Cyber: може виправляти вразливості, але не кожен може це робити

Gemini 3.5 Flash Cyber — жорсткий моделювальний інструмент, спеціалізований на кібербезпеці.

Його завдання — знайти вразливості та усунути їх.

Зараз існує незручна реальність: швидкість, з якою ШІ знаходить вразливості, вже перевищує швидкість, з якою існуючі системи виправляють ці вразливості.

Google вбудував цю модель у кодовий безпечний агент CodeMender, де кілька Cyber-агентів працюють разом, щоб побити SOTA на безпечному бенчмарку CyberGym, при цьому витрати нижчі, ніж у більших моделей—

Використовуйте більш легку модель для виконання завдань, де потрібна найвища точність.

Проте цю модель звичайна людина тимчасово не може отримати.

Gemini 4 стартував — найбільш агресивне попереднє навчання в історії

Хоча Gemini 3.5 Pro ще не отримано, навчання Gemini 4 вже розпочато.

Ця серія з трьох повідомлень — лише закуска, але остаточне офіційне оголошення — справжній головний акт.

Google підтвердила, що всередині розпочато найбільш агресивне навчання на підготовчому етапі в історії, з метою досягнення Gemini 4.

Великий майстер зазначив, що за звичайним 6-місячним циклом навчання Google, наприкінці року можна буде побачити Gemini 4.

Для нас, хто вкладає реальні гроші у купівлю Token та створення Agent, сьогоднішній запуск насправді має лише одне найбільш практичне слово — зниження.

Ціна знизилася, споживання токенів зменшилося, витрати на запуск одного агента знизилися.

Щодо того, що так і не прийшло флагманське рішення, і нового Gemini 4, обидва все ще «футуристичні».

Те, що можна використовувати і що дешеве, — це те, що ви можете покласти у свій гаманець сьогодні. Навіть найкращий флагман має спочатку опуститися на землю.

Відмова від відповідальності: Інформація на цій сторінці може бути отримана від третіх осіб і не обов'язково відображає погляди або думки KuCoin. Цей контент надається лише для загального інформування, без будь-яких запевнень або гарантій, а також не може розглядатися як фінансова або інвестиційна порада. KuCoin не несе відповідальності за будь-які помилки або упущення, а також за будь-які результати, отримані в результаті використання цієї інформації. Інвестиції в цифрові активи можуть бути ризикованими. Будь ласка, ретельно оцініть ризики продукту та свою толерантність до ризику, виходячи з ваших власних фінансових обставин. Для отримання додаткової інформації, будь ласка, зверніться до наших Умов використання та Розкриття інформації про ризики.