Google baru-baru ini meluncurkan tiga model AI baru dari Gemini 2.0 Series: Versi Dasar Gemini 2.0 Flash, versi ekonomi Gemini 2.0 Flash-Lite dan versi eksperimental Gemini 2.0 Pro, yang bertujuan untuk memenuhi berbagai kebutuhan pengguna dan pengembang yang berbeda untuk kinerja dan biaya. Ketiga model ini memiliki penekanan sendiri pada fungsionalitas dan harga, menandai tonggak sejarah lain dalam kemajuan Google yang berkelanjutan di bidang model bahasa besar. Artikel ini akan menjelaskan karakteristik, kinerja, dan strategi penetapan harga dari ketiga model ini secara rinci, dan membuat prediksi awal tentang arah pengembangan Google di masa depan di bidang AI.
Google telah memperluas keluarga model AI dan meluncurkan tiga versi baru model Gemini2.0, yaitu versi dasar Gemini2.0flash, versi ekonomi Gemini2.0flash-lite, dan versi eksperimental Gemini2.0pro. Model -model baru ini dirancang untuk memenuhi berbagai kebutuhan penggunaan dan memberikan keseimbangan yang beragam antara kinerja dan biaya.
Versi dasar Gemini2.0flash pertama kali diluncurkan pada bulan Desember tahun lalu dan sekarang diluncurkan sepenuhnya, dengan batas frekuensi penggunaan yang lebih tinggi dan peningkatan kinerja. Gemini2.0flash-lite adalah varian berbiaya rendah untuk pengembang dan saat ini sedang dipratinjau secara publik melalui API.
Gemini2.0Pro adalah model eksperimental yang dirancang untuk tugas prompt dan pengkodean yang kompleks, dengan jendela konteks yang mengembang menjadi 2 juta penanda, dua kali lebih banyak dari versi Flash.
Saat ini, model -model ini hanya mendukung output teks, dan Google berencana untuk menambahkan kemampuan gambar, audio, dan video langsung ke model Flash dan Pro dalam beberapa bulan mendatang. Selain itu, ketiga model dapat memproses gambar dan audio sebagai input.
Dalam hal pengujian, Google membandingkan kinerja Gemini2.0pro, dan hasilnya menunjukkan bahwa itu mengungguli model sebelumnya di hampir semua area. Dalam tugas matematika, Gemini2.0Pro mencetak 91,8% pada tolok ukur matematika, sementara Hiddenmath mencetak 65,2%, jauh melebihi kinerja versi Flash.
Gemini2.0flash mencetak 29,9% pada uji SimpleQA Openai, sedangkan model Pro mencetak 44,3%. Ini menunjukkan bahwa Gemini2.0pro memiliki akurasi yang lebih tinggi saat menjawab pertanyaan kompleks.
Perlu dicatat bahwa Google telah menyesuaikan harga API, menghilangkan perbedaan sebelumnya antara kueri teks pendek dan panjang. Ini berarti bahwa beban kerja hibrida (teks dan gambar) mungkin lebih murah daripada versi Gemini1.5flash, meskipun peningkatan kinerja. Dalam hal harga tertentu, biaya untuk Gemini2.0flash diatur ke US $ 0,075 per juta input dan output adalah US $ 0,4. Gemini2.0flash-lite yang relatif murah harganya $ 0,075 untuk input teks, gambar dan video dan $ 0,30 untuk output teks.
Sementara Gemini2.0flash dihargai lebih tinggi dari generasi sebelumnya, model Flash-Lite baru menawarkan kinerja yang lebih baik dengan harga yang sama, yang bertujuan untuk mengisi kesenjangan antara harga dan kinerja.
Selain itu, Google telah memperbarui aplikasi Gemini dan sepenuhnya membuka fungsi seri Gemini, yang bertujuan untuk memberikan pengguna pengalaman pengguna yang lebih kaya.
Semua model tersedia di desktop dan perangkat seluler melalui Google AI Studio dan Vertex AI dan Google Advanced Gemini Advanced Chatbot.
Blog Resmi: https://blog.google/technology/google-deepmind/gemini-model-pebruary-february-2025/
Poin -Poin Kunci:
Google telah meluncurkan tiga model Gemini2.0 baru, termasuk Flash, Flash-Lite dan Pro untuk memenuhi berbagai kebutuhan.
Gemini2.0Pro berkinerja baik dalam tes matematika dan akurasi, dengan skor yang jauh lebih tinggi dari generasi sebelumnya.
Penyesuaian harga API membuat biaya beban kerja hibrida lebih kompetitif, sementara flash-lite mengisi celah di pasaran dengan kinerja yang lebih baik.
Singkatnya, rilis seri Google Gemini 2.0 menunjukkan inovasi berkelanjutan di bidang model bahasa skala besar dan pemahamannya yang tepat tentang permintaan pasar yang beragam. Di masa depan, dengan peningkatan fungsi multimodal dan optimalisasi strategi harga, seri Gemini diharapkan untuk menempati posisi yang lebih penting di bidang AI.