Google și-a extins gama de modele AI Gemini cu Gemini 2.5 Flash, un model construit special pentru latență mai mică, performanță simplificată și rentabilitate. Flash este proiectat pentru sarcini de înaltă frecvență, cum ar fi rezumarea documentelor, titlarea de imagini și clasificarea datelor, unde receptivitatea este mai importantă decât raționamentul complex sau fluența creativă. href=”https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/gemini-2-5-pro-flash-on-vertex-AI”Target=”_ Blank”> Gemini 2.5 Flash este acum disponibil prin GEMINI ADVANCE, API-ul Gemini, Vertex AI și Google AI Studio. Deși împărtășește aceeași arhitectură și o fereastră de context de un milion de token ca Gemini 1.5 Pro, Flash este optimizat pentru răspunsul în timp real și implementarea scalată.
Modelul introduce, de asemenea, ceea ce Google numește „calcul dinamic și controlabil”, permițând dezvoltatorilor să se infereze fine bazate pe complexitatea de interogare. This flexible system gives teams the ability to allocate compute more precisely, balancing accuracy and cost depending on the task.
Two Models, Two Missions
Gemini 2.5 Flash nu a fost lansat izolat. Urmează introducerea recentă a Gemini 2.5 Pro, modelul de raționament de ultimă generație Google vizat sarcinilor mai complexe, cum ar fi analiza cercetării, generarea de coduri agentice și suportul decizional.
unde Flash se concentrează pe eficiență, Pro este conceput pentru un raționament profund. Google spune că 2.5 Pro aplică verificarea logică în mai multe etape înainte de a produce un rezultat-o abordare care crește semnificativ fiabilitatea în scenariile cu miză mare. Reperele de referință arată că 2,5 Pro a obținut o precizie de 92,0% pe setul de date AIME 2024, depășind GPT-4.5 de la OpenAI (36,7%) și a furnizat scoruri de top ale viziunii multimodale și teste de înțelegere a contextului lung.
Pro este, de asemenea, mai scump: pentru prompturi de până la 200.000 de jetoane, dezvoltatorii pot să plătească 1,25 USD, pentru prompturi, până la 200.000 de jetoane, iar dezvoltatorii pot să plătească 1,25 USD, pentru prompturi, până la 200.000, iar dezvoltatorii pot să plătească 1,25 USD în valoare jetoane. În schimb, Flash este destinat să susțină nevoile AI în timp real la scară-lider pentru întreprinderile care derulează milioane de întrebări pe zi pe instrumente orientate către clienți și automatizări de backend.
Segmentarea modelului Google marchează o schimbare către implementarea AI specifică rolului: în loc să împingă un model pentru a face totul, compania adaptează enumerele de performanță pentru a utiliza cerințele cazurilor. Thinking
ADN-ul flash poate fi urmărit în Gândirea Flash Gemini 2.0, introdusă în decembrie 2024 ca model experimental care a făcut ca pașii săi să fie vizibili pentru utilizatori. Flash Thinking a prezentat un nou „Mod de gândire” și contribuția multimodală acceptată de la lansare-un răspuns la modelele de raționament O1 din OpenAI, care inițial nu aveau suport de intrare a imaginii.
„Construit pe viteza și performanța 2.0 Flash, acest model este instruit să folosească gândurile pentru a-și consolida raționamentul” href=”https://x.com/jeffdean/status/1869789813232341267″Target=”_ Blank”> a spus Jeff Dean pe X , om de știință șef la Google Deepmind, despre lansare. El a adăugat: „Vedem rezultate promițătoare atunci când creștem calculul timpului de inferență. Flash nu reînvie direct interfața modului de gândire, dar continuă linia, concentrându-se pe performanțe rapide și rapide, cu îmbunătățiri opționale de raționament prin API-ul Gemini. href=”https://ai.google.dev/gemini-api/docs/thinking-mode#whats-next”target=”_ blank”> documentația API gemini , menținerea continuității pe ecosistemul Gemini, chiar și în timp ce caracteristicile specifice evoluează.
Beadingity Enterprise și garanția de siguranță
Pentru a sprijini întreprinderile cu cerințe stricte de guvernare a datelor, Google intenționează să deruleze modele Gemini-inclusiv Flash-pentru utilizarea la fața locului prin intermediul Google Distributed Cloud (GDC) începând cu al 3-lea 2025. Această mișcare deschide ușa pentru adoptarea mai largă în sectoarele reglementate, cum ar fi finanțele, asistența medicală și serviciile guvernamentale.
Flash va beneficia, de asemenea, de la noua anunțuri Google, iar serviciile guvernamentale.
Flash va beneficia, de asemenea, de la noua anunțuri Google, iar serviciile guvernamentale.
Flash va beneficia, de asemenea, de la noua anunțuri Google, iar un guvern. href=”https://blog.google/products/google-cloud/ironwood-tpu-age-of-inference/”target=”_ blank”> Ironwood tpus , a șaptea generații ale companiei care se laudă cu până la 42,5 exaflops de calcul. Se preconizează că aceste acceleratoare personalizate vor supraîncărca sarcinile de lucru pe platformele AI ale Google. Cu toate acestea, un astfel de potențial de calcul masiv ridică întrebări cu privire la consumul de energie electrică și eficiența operațională-în special pentru sistemele AI menite să fie ușoare și rentabile.
Cu toate acestea, lansarea modelului vine cu un compromis: nu a fost lansat niciun raport tehnic sau de siguranță însoțitor. Google descrie GEMINI 2.5 Flash drept „experimental” și nu a publicat rapoarte de siguranță sau tehnică însoțitoare. Aceasta face parte dintr-o tendință în creștere în care Google a livrat modele AI mai noi înainte de a publica documentația de siguranță corespunzătoare-preocupările privind transparența, în special pentru modelele care vizează o desfășurare largă.
Gemini 2.5 Flash nu este doar un alt model AI-face parte dintr-o strategie în creștere care cuprinde specializarea modelului. Google, la fel ca și alți jucători din cursa AI generativă, se îndepărtează de abordarea generalistă „un singur model-pentru-totul” și de ecosistemele instrumentelor optimizate. În timp ce Gemeni 2.5 Pro ajunge la plafon din punct de vedere al raționamentului și al exactității, Flash este o opțiune împământată, pregătită pentru producție, pentru echipele care valorizează fiabilitatea la viteză.
care a spus, nu totul despre flash este clar. Fără repere publice sau dezvăluiri tehnice, este dificil să evaluezi modul în care se stive împotriva modelelor mai ușoare de la concurenți precum OpenAI (O3-MINI), Antropic (Claude Instant) sau Xai (Grok Mini). Ceea ce știm este că Flash a fost construit pentru performanță sub presiune-unde volumul, timpul de răspuns și limitările bugetare sunt constrângerile principale.
Pe măsură ce întreprinderile încep să integreze Flash în fluxuri de lucru, succesul său va fi probabil dacă Google poate oferi atât performanță, cât și încredere. Deoarece în peisajul AI de astăzi, viteza nu mai este suficientă-sistemele din spatele acestuia trebuie să se ridice și la control.
Pentru a sprijini întreprinderile cu cerințe stricte de guvernare a datelor, Google intenționează să deruleze modele Gemini-inclusiv Flash-pentru utilizarea la fața locului prin intermediul Google Distributed Cloud (GDC) începând cu al 3-lea 2025. Această mișcare deschide ușa pentru adoptarea mai largă în sectoarele reglementate, cum ar fi finanțele, asistența medicală și serviciile guvernamentale.
Flash va beneficia, de asemenea, de la noua anunțuri Google, iar serviciile guvernamentale.
Flash va beneficia, de asemenea, de la noua anunțuri Google, iar serviciile guvernamentale.
Flash va beneficia, de asemenea, de la noua anunțuri Google, iar un guvern. href=”https://blog.google/products/google-cloud/ironwood-tpu-age-of-inference/”target=”_ blank”> Ironwood tpus , a șaptea generații ale companiei care se laudă cu până la 42,5 exaflops de calcul. Se preconizează că aceste acceleratoare personalizate vor supraîncărca sarcinile de lucru pe platformele AI ale Google. Cu toate acestea, un astfel de potențial de calcul masiv ridică întrebări cu privire la consumul de energie electrică și eficiența operațională-în special pentru sistemele AI menite să fie ușoare și rentabile.
Cu toate acestea, lansarea modelului vine cu un compromis: nu a fost lansat niciun raport tehnic sau de siguranță însoțitor. Google descrie GEMINI 2.5 Flash drept „experimental” și nu a publicat rapoarte de siguranță sau tehnică însoțitoare. Aceasta face parte dintr-o tendință în creștere în care Google a livrat modele AI mai noi înainte de a publica documentația de siguranță corespunzătoare-preocupările privind transparența, în special pentru modelele care vizează o desfășurare largă.
Gemini 2.5 Flash nu este doar un alt model AI-face parte dintr-o strategie în creștere care cuprinde specializarea modelului. Google, la fel ca și alți jucători din cursa AI generativă, se îndepărtează de abordarea generalistă „un singur model-pentru-totul” și de ecosistemele instrumentelor optimizate. În timp ce Gemeni 2.5 Pro ajunge la plafon din punct de vedere al raționamentului și al exactității, Flash este o opțiune împământată, pregătită pentru producție, pentru echipele care valorizează fiabilitatea la viteză.
care a spus, nu totul despre flash este clar. Fără repere publice sau dezvăluiri tehnice, este dificil să evaluezi modul în care se stive împotriva modelelor mai ușoare de la concurenți precum OpenAI (O3-MINI), Antropic (Claude Instant) sau Xai (Grok Mini). Ceea ce știm este că Flash a fost construit pentru performanță sub presiune-unde volumul, timpul de răspuns și limitările bugetare sunt constrângerile principale.
Pe măsură ce întreprinderile încep să integreze Flash în fluxuri de lucru, succesul său va fi probabil dacă Google poate oferi atât performanță, cât și încredere. Deoarece în peisajul AI de astăzi, viteza nu mai este suficientă-sistemele din spatele acestuia trebuie să se ridice și la control.