Se lanza Google Gemini 2.0: énfasis en la rentabilidad y las funciones de codificación

Presentamos los modelos de inteligencia artificial Gemini 2.0 de Google: funciones mejoradas y soluciones rentables

Google se complace en anunciar el lanzamiento de la próxima generación de modelos Gemini, que prometen elevar las capacidades de inteligencia artificial sin perder asequibilidad. La línea Gemini 2.0 incluye importantes actualizaciones del modelo Flash, la introducción de Flash-Lite y una versión experimental de Gemini 2.0 Pro, cada una diseñada para satisfacer diversos casos de uso y requisitos de rendimiento.

Descripción general de los modelos Gemini 2.0

Gemini 2.0 Pro: actualmente en fase experimental, esta versión se erige como el modelo de IA más avanzado de Google para codificar y gestionar indicaciones complejas. Su notable ventana de contexto de 2 millones de tokens permite al modelo procesar una gran cantidad de información sin problemas. Además, permite la integración con herramientas externas como Google Search y la ejecución de código, lo que lo convierte en una opción versátil para los desarrolladores.
Gemini 2.0 Flash: Inicialmente lanzado como un modelo experimental, Gemini 2.0 Flash ya está disponible para los usuarios que buscan aplicaciones de IA de alta eficiencia. Cuenta con una ventana de contexto de 1 millón de tokens, que brinda respuestas de baja latencia y admite capacidades de razonamiento multimodal a gran escala.
Gemini 2.0 Flash-Lite: como el miembro más nuevo de la familia Gemini, Flash-Lite está diseñado como una solución económica. Afirma superar al modelo Flash 1.5 anterior en la mayoría de los puntos de referencia de rendimiento, manteniendo el mismo precio y velocidad. También admite entradas multimodales como su contraparte, con una ventana de contexto de 1 millón de tokens. Cabe destacar que puede generar subtítulos de una línea para aproximadamente 40 000 fotos únicas por menos de un dólar en el nivel pago de Google AI Studio.

Comparación de las capacidades de los modelos Gemini

Un análisis comparativo de las capacidades de varias versiones de los modelos Gemini, evaluando su desempeño en tareas como conocimiento general, generación de código, razonamiento y más.

Experimentando Gemini 2.0 Flash Pensamiento Experimental

Para los usuarios interesados en presenciar el “pensamiento” de los modelos, el experimento de pensamiento Flash de Gemini 2.0 ya está disponible para probarlo de forma gratuita en la aplicación Gemini. Este modelo innovador divide metódicamente las indicaciones en pasos manejables, lo que mejora sus capacidades de razonamiento e ilustra cómo deduce las respuestas.

Integración con servicios externos

La aplicación Gemini también incluye una versión de Flash Thinking Experimental que se integra con Google Maps, YouTube y Search. Esta nueva capacidad permite que el modelo utilice información externa, lo que mejora significativamente la relevancia y la exhaustividad de las respuestas. Por ejemplo, puede calcular los tiempos de viaje utilizando Google Maps o buscar videos pertinentes en YouTube.

Seguridad y protección en los modelos Gemini 2.0

Google está dando prioridad a la seguridad en los modelos de IA de Gemini 2.0. Al aprovechar las técnicas de aprendizaje por refuerzo, la IA critica sistemáticamente sus propias respuestas para mejorar la precisión. Además, se emplea el método de trabajo en equipo automático para detectar vulnerabilidades, incluidos posibles ataques de inyección indirecta de mensajes.

Estructura de precios asequible

Gemini 2.0 Flash-Lite tiene un precio excepcionalmente competitivo de $0, 075 por millón de tokens (entrada) y $0, 30 por millón de tokens (salida), lo que lo convierte en una opción atractiva tanto para desarrolladores como para empresas.

Conclusión

Con estas actualizaciones innovadoras, Google no solo amplía las capacidades y la accesibilidad de sus modelos de IA Gemini, sino que también atiende a una variedad de usuarios con diferentes necesidades y presupuestos. Esta mejora estratégica posiciona a Google de manera favorable en el panorama competitivo de la IA, especialmente frente a empresas como DeepSeek, que se centran en soluciones de IA rentables.

Preguntas frecuentes

1.¿Cuáles son las características principales de Gemini 2.0 Pro?

Gemini 2.0 Pro cuenta con una amplia ventana de contexto de 2 millones de tokens para un mejor procesamiento de la información, capacidades de integración con herramientas externas como Google Search y está diseñado específicamente para la codificación y el manejo de indicaciones complejas.

2.¿En qué se diferencia Gemini 2.0 Flash-Lite de sus predecesores?

Flash-Lite ofrece un rendimiento comparable al de los modelos anteriores, superando al modelo Flash 1.5 en varias pruebas comparativas y manteniendo su rentabilidad. También admite la entrada multimodal, lo que permite a los usuarios obtener un título de una línea para miles de imágenes de manera eficiente.

3.¿Qué medidas de seguridad existen para los modelos Gemini 2.0?

Google implementa técnicas de aprendizaje de refuerzo para la autocrítica de las respuestas de la IA y lleva a cabo equipos rojos automatizados para identificar posibles vulnerabilidades, lo que garantiza un alto nivel de seguridad dentro de los modelos.

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