Google Gemini 2.0 リリース: コスト効率とコーディング機能に重点

Google の Gemini 2.0 AI モデルの紹介: 強化された機能とコスト効率の高いソリューション

Google は、手頃な価格を維持しながら AI 機能を向上させる次世代のGemini モデルの発売を発表します。Gemini 2.0 のラインナップには、Flash モデルの大幅なアップデート、Flash-Lite の導入、Gemini 2.0 Pro の実験バージョンが含まれており、それぞれが多様なユースケースとパフォーマンス要件に合わせて調整されています。

Gemini 2.0 モデルの概要

• Gemini 2.0 Pro:現在実験段階にあるこのバージョンは、コーディングと複雑なプロンプトの処理のための Google の最も高度な AI モデルです。200 万トークンのコンテキスト ウィンドウという驚異的な性能により、モデルは広範な情報をシームレスに処理できます。さらに、Google 検索やコード実行などの外部ツールとの統合も可能で、開発者にとって多目的なオプションとなっています。
• Gemini 2.0 Flash:当初は実験モデルとして展開されましたが、現在では高効率の AI アプリケーションを求めるユーザー向けに一般公開されています。100 万トークンのコンテキスト ウィンドウを備え、低遅延の応答を提供し、大規模なマルチモーダル推論機能をサポートします。
• Gemini 2.0 Flash-Lite: Gemini ファミリーの最新メンバーである Flash-Lite は、予算に優しいソリューションとして設計されています。以前の 1.5 Flash モデルをほとんどのパフォーマンス ベンチマークで上回りながら、価格と速度は同じであると主張されており、100 万トークンのコンテキスト ウィンドウを備え、その類似製品と同様にマルチモーダル入力もサポートしています。特に、Google AI Studio の有料プランでは、1 ドル未満で約 40, 000 枚のユニークな写真に 1 行のキャプションを生成できます。

ジェミニ 2.0 フラッシュ思考実験を体験する

モデルが「考える」様子を目にしたいユーザーのために、Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental がGemini アプリで無料でテストできるようになりました。この革新的なモデルは、プロンプトを扱いやすいステップに系統的に分解し、推論能力を高め、答えを導き出す方法を説明します。

外部サービスとの統合

Gemini アプリには、Google マップ、YouTube、検索と統合された Flash Thinking Experimental バージョンも含まれています。この新しい機能により、モデルは外部情報を活用できるようになり、応答の関連性と包括性が大幅に向上します。たとえば、Google マップを使用して移動時間を計算したり、YouTube で関連動画を検索したりできます。

ジェミニ 2.0 モデルの安全性とセキュリティ

Google は、Gemini 2.0 AI モデル内で安全性とセキュリティを最優先しています。強化学習技術を活用することで、AI は自身の応答を体系的に批評し、精度を高めます。さらに、自動化されたレッド チームが、潜在的な間接プロンプト インジェクション攻撃を含む脆弱性を検出します。

手頃な価格体系

Gemini 2.0 Flash-Lite は、100 万トークンあたり 0.075 ドル (入力)、100 万トークンあたり 0.30 ドル (出力) と非常に競争力のある価格設定になっており、開発者と企業の両方にとって魅力的な選択肢となっています。

結論

Google は、これらの革新的なアップデートにより、Gemini AI モデルの機能とアクセシビリティを拡張するだけでなく、さまざまなニーズと予算を持つさまざまなユーザーのニーズにも対応しています。この戦略的な機能強化により、Google は競争の激しい AI 業界、特にコスト効率の高い AI ソリューションに注力している DeepSeek などの企業に対して有利な立場に立つことができます。

よくある質問

1. Gemini 2.0 Pro の主な機能は何ですか?

Gemini 2.0 Pro は、より優れた情報処理を実現する 200 万トークンの広大なコンテキスト ウィンドウ、Google 検索などの外部ツールとの統合機能を備えており、コーディングと複雑なプロンプト処理用に特別に設計されています。

2. Gemini 2.0 Flash-Lite は以前のバージョンとどう違うのですか?

Flash-Lite は、以前のモデルと同等のパフォーマンスを提供し、コスト効率を保ちながら、さまざまなベンチマークで 1.5 Flash モデルを上回ります。また、マルチモーダル入力もサポートしているため、ユーザーは数千枚の画像に対して 1 行のキャプションを効率的に取得できます。

3. Gemini 2.0 モデルにはどのようなセキュリティ対策が施されていますか?

Google は、AI 応答の自己批評のための強化学習技術を実装し、自動化されたレッドチーム演習を実施して潜在的な脆弱性を特定し、モデル内の高度なセキュリティを確保しています。

出典と画像