Porównanie Gemini 1.5 Flash, 2.0 Flash Experimental, 1.5 Pro i 1.5 Pro z Deep Research

Kompleksowa analiza modeli Google Gemini AI

Wraz z przyspieszeniem rozwoju pakietu modeli AI firmy Google, rozróżnianie różnych możliwości każdego modelu stało się kluczowe dla użytkowników. Rodzina Gemini obejmuje gamę od bezpłatnego 1.5 Flash do zaawansowanego i opartego na subskrypcji 1.5 Pro z Deep Research. Dzięki udoskonaleniom w zakresie rozumowania, kreatywności i różnych aplikacji multimodalnych Google wyznacza nowe standardy wydajności AI. Ten przewodnik zagłębi się w różnice między czterema modelami operacyjnymi: Gemini 1.5 Flash, Gemini 2.0 Flash, Gemini 1.5 Pro i Gemini 1.5 Pro z Deep Research, dostarczając spostrzeżeń opartych na rygorystycznych testach.

Test matematyczny

Rozwiązywanie problemów matematycznych to doskonały sposób na ocenę rozumowania i logiki modelu sztucznej inteligencji.

Podpowiedź: If 1=3, 2=3, 3=5, 4=4, and 5=4, then what is 6?

Wyjaśnienie: Rozwiązanie polega na zliczeniu liter zapisanych liczb. Oczekiwana odpowiedź to 3, ponieważ „sześć” ma trzy litery. Jednak oba modele w wersji bezpłatnej (1.5 Flash i 2.0 Flash) zwróciły nieprawidłowe wyniki z minimalnym uzasadnieniem.

Natomiast płatne modele (1.5 Pro i Pro z Deep Research) skutecznie zidentyfikowały odpowiedź. Model 1.5 Pro zwięźle podkreślił swoje logiczne rozumowanie w formie wypunktowanej.

1.5 Pro z Deep Research zastosował szczegółowe badanie wzorców, w tym arytmetycznych i geometrycznych sekwencji. Chociaż ta głębia wydawała się niepotrzebna do tego prostego zadania, była przykładem zdolności modelu do rozległej analizy.

Test podsumowujący

Aby ocenić zdolność do podsumowania, przetestowaliśmy każdy model, pisząc szczegółową, 30-stronicową pracę badawczą skupioną na analizie stylistycznej „Portretu artysty z czasów młodości” Jamesa Joyce’a.

Wszystkie modele zdołały skondensować artykuł do około 500 słów, choć z różnym poziomem skuteczności. Model 1.5 Flash miał problemy, produkując powierzchowne podsumowania, które jedynie powtarzały podtytuły. Z kolei Gemini 2.0 dostarczył znacznie bardziej zniuansowane zrozumienie, ale brakowało mu jasnej kategoryzacji.

Wśród płatnych modeli, podczas gdy zarówno 1.5 Pro, jak i Pro with Deep Research wypadły dobrze, ten pierwszy wyróżniał się efektywnym podsumowywaniem bez utraty krytycznej treści, choć bez ustrukturyzowanych nagłówków. Model Pro with Deep Research zachował strukturalne nagłówki, ale często brakowało mu treści pod nimi, co stanowiło wyzwanie w zadaniu podsumowania.

Test „Zakończ słowem”

Test ten mierzy zdolność sztucznej inteligencji do rozumienia instrukcji, wymagając od niej tworzenia zdań na podstawie podanego słowa końcowego.

Podpowiedź: Give 10 sentences that end with the word 'Camera'

Co ciekawe, pomimo prostoty żądania, żaden z modeli nie wygenerował całkowicie poprawnych wyników. Model 1.5 Flash wypadł najlepiej, generując sześć zdań zgodnych z kryteriami. W jaskrawym przeciwieństwie, model Gemini 2.0 Flash Experimental całkowicie zawiódł, nie generując żadnych zdań kwalifikujących.

Płatne modele wykazały zróżnicowany sukces: 1.5 Pro poradził sobie tylko z dwoma zdaniami, podczas gdy 1.5 Pro z Deep Research dostarczył trzy, ale przekroczył limit zdań trzynastoma próbami. Ilustruje to tendencję modeli do nadmiernego generowania wyników w wyniku błędu, odzwierciedlając ich złożoną naturę przetwarzania.

Test zdrowego rozsądku

Testy wiedzy zdroworozsądkowej odgrywają kluczową rolę w ocenie rozumienia przez sztuczną inteligencję podstawowych porównań logicznych.

Podpowiedź: Which is heavier: 1kg of iron or 1kg of feathers?

Wszystkie cztery modele poprawnie odpowiedziały na to pytanie. Ich odpowiedzi różniły się formatem, przy czym darmowy model Flash 1.5 używał przyswajalnych punktów wypunktowanych, podczas gdy model Flash Experimental 2.0 dostarczał prostą odpowiedź w formie akapitu.

Płatny model 1.5 Pro działał dobrze, dając trafną i szybką odpowiedź ze wspierającymi źródłami. Jednak model 1.5 Pro z Deep Research wyróżniał się, zapewniając dobrze zbadane wyjaśnienie wagi i mechaniki, pokazując swoją wyższą zdolność do dogłębnych odpowiedzi.

Test kreatywności

Aby ocenić kreatywność, zleciliśmy każdemu modelowi stworzenie krótkiej historii z wykorzystaniem określonych elementów stylistycznych.

Podpowiedź: Write a short story about Yamraj in the style of Shakespeare in 100 words.

Pojawiły się znaczące różnice, szczególnie między dwoma modelami Flash. Wersja 1.5 Flash skłaniała się ku wierszom, podczas gdy Flash 2.0 wybrał prozę. Obie jednak wykorzystywały tylko około 65-70 słów, co prowadziło do niekompletnych narracji. Tymczasem próba 1.5 Pro sprawiała wrażenie przesadnej wypowiedzi nastolatka, chociaż Flash 2.0 zapewniał bardziej spójny utwór skupiony na podpowiedzi.

Oba płatne modele skłaniały się ku wierszom, wykazując podobne początki w opowiadaniu historii, z niewielkimi odchyleniami w perspektywie. Każdy model, w tym płatne wersje, miał tendencję do tworzenia historii o średniej długości około 79 słów, przy czym wariant Deep Research rozrósł się do 127 słów, odbiegając od określonego limitu.

Test generatywny multimodalny

Test ten ocenia skuteczność modeli w łączeniu elementów wizualnych i tekstowych w celu przekazania spójnej narracji.

Podpowiedź: Write a short children's story about sportsmanship and add images wherever appropriate.

Co godne uwagi, darmowe modele zawiodły, dostarczając spójne teksty, ale nie integrując żadnych ilustracyjnych obrazów. Z kolei Gemini 1.5 Pro był jedynym wykonawcą zdolnym do generowania odpowiednich elementów wizualnych, chociaż nadal miał problemy z komponentem tekstowym. Z kolei Deep Research nie był w stanie w pełni zaangażować się w to zadanie.

Test tłumaczeniowy

Zdolność do tłumaczenia jest różna w różnych modelach sztucznej inteligencji, co sprawia, że jest to prosty, ale wymowny test.

Wprowadziliśmy 365-wyrazowy tekst w języku hindi z popularnego opowiadania „Grih Daah” autorstwa Premchanda.

Tłumaczenia generalnie trzymały się dobrze, jednak Gemini 1.5 Flash wykazało pewne niedociągnięcia — brak kluczowych imion postaci i brak przestrzegania formatowania dialogów. Natomiast Gemini 2.0 Flash Experimental dostarczyło dopracowane tłumaczenie ze znaczną wiernością kontekstową.

Płatny 1.5 Pro był porównywalny z darmowym 2.0 Flash, wykazując jedynie odchylenia składniowe. 1.5 Pro z Deep Research nie kwalifikował się do testu ze względu na dostępność wyłącznie w języku angielskim.

Test kodowania

Zadania związane z kodem często ujawniają podstawową wiedzę na temat algorytmów i struktur logicznych.

Podpowiedź: Provide the Python code for the Travelling Salesman Problem.

Model Gemini 1.5 Flash rozpakował problem z uwzględnieniem kontekstu tła i dostarczył rozwiązania w postaci kodu, natomiast model 2.0 Flash Experimental rozpoczął pracę bezpośrednio od kodowania, a następnie dodawał notatki.

Jednak najbardziej wyróżniał się 1.5 Pro, który dostarczał dokładny kod wraz z kompleksowymi wyjaśnieniami każdego komponentu. Należy zauważyć, że podczas gdy wariant Deep Research był nadmiernie wyjaśniany i często sprawiał wrażenie rozwlekłego, jego bogactwo informacji może spodobać się użytkownikom poszukującym większej ilości szczegółów.

Test igły w stogu siana

Test ten polega na przeszukaniu ogromnej ilości danych w celu zlokalizowania konkretnego szczegółu.

Podpowiedź: Go through the text and tell me which bread did Mr. Jackson's son eat?

W tym przypadku zleciliśmy Gemini wydobycie informacji z „Białych nocy” Fiodora Dostojewskiego i wplecenie w tekst wersu „Syn pana Jacksona jadł ciemny chleb”.

Co ciekawe, wszystkie cztery wersje miały problem z wyizolowaniem żądanej informacji spośród całej narracji, rozpraszając się opowieściami towarzyszącymi, zamiast skupić się na konkretnym zapytaniu.

Oczekiwano, że test ten pozwoli sprawdzić zdolność modelu do przesiewania kluczowych informacji — jednak nie odniósł oczekiwanego sukcesu.

Zgadnij film

Ten zabawny test polegał na poproszeniu sztucznej inteligencji o zidentyfikowanie filmu na podstawie klatki obrazu.

Paul Dano jako Eli Sunday w filmie Aż poleje się krew (2007)

Podpowiedź: Which movie is this from?

Model 1.5 Flash poprawnie odgadł film, choć niepoprawnie podając nazwisko aktora. Model 2.0 Flash Experimental początkowo miał problemy, identyfikując go dopiero za trzecią próbą. Tymczasem model 1.5 Pro również potkną się na początku, zanim w końcu dojdzie do poprawnego wniosku.

Deep Research, jako model bazujący wyłącznie na tekście, nie miał możliwości przetworzenia obrazu na potrzeby tego zadania.

Generowanie obrazu

Gemini wykorzystuje model Imagen3 do generowania obrazów, co może przynieść różny skutek w zależności od szczegółowości monitu.

Podpowiedź: Create an image showing a blue whale flying around a gothic clocktower with dark skies. Make it in the style of Edvard Munch.

Przegląd odpowiedzi ujawnia, że wszystkie modele wygenerowały obrazy spełniające podstawowe kryteria.

Model 1.5 Pro wyróżniał się, prawidłowo oddając styl Edvarda Muncha, zwłaszcza w przedstawieniu i elementach architektonicznych. Dla porównania, podczas gdy model 1.5 Flash wykazywał pewne cechy żądanego stylu, obraz 2.0 Flash Experimental nie miał tak porównywalnych szczegółów.

(Nie)zaskakujący zwycięzca

W szerokim zakresie przeprowadzonych testów płatny model Gemini 1.5 Pro wyłonił się jako najbardziej kompetentny kandydat. Chociaż nie był bezbłędny, konsekwentnie wyróżniał się w zadaniach. Bezpłatny model 2.0 Flash Experimental również wykazał się lepszymi możliwościami, udowadniając skuteczność w generowaniu podsumowań, kreatywności, tłumaczeniu i nie tylko – wszystko to przy zachowaniu dostępności zarówno przez sieć, jak i aplikację. Jako kręgosłup AI Overviews w wyszukiwarce Google, jego wydajność podkreśla jego użyteczność.

Patrząc na 1.5 Pro z Deep Research, jest to godne uwagi, ale nie pozbawione ograniczeń. Pozbawione możliwości generowania obrazu i dostępne wyłącznie w języku angielskim, pozostaje mniej wszechstronną opcją — godnym pochwały wyborem dla tych, którzy stawiają na rozległe spostrzeżenia badawcze. Tymczasem model 1.5 Flash jest solidną ofertą AI, choć przyćmioną przez bardziej zaawansowane odpowiedniki.

Wniosek

Porównywanie modeli w obrębie tego samego gatunku stanowi wyzwanie; jednak dogłębna ocena ujawnia jasne zalecenia dla użytkowników. Zaleca się, aby wybrać wersję 1.5 Pro dla tych, którzy potrzebują funkcji premium, a wersję 2.0 Flash Experimental dla wydajności w warstwie bezpłatnej. Jeśli priorytetem są kompleksowe badania, a brak multimodalnego wprowadzania danych nie stanowi problemu, 1.5 Pro z Deep Research jest optymalnym wyborem.

Celem tego badania jest wyposażenie Cię w niezbędną wiedzę potrzebną do wyboru odpowiedniego modelu Gemini do różnych zastosowań.

Dodatkowe informacje

1. Jakie cechy wyróżniają Gemini 1.5 Pro na tle innych modeli?

Gemini 1.5 Pro wyróżnia się logicznym rozumowaniem, efektywnym podsumowywaniem i solidnymi możliwościami kodowania, dzięki czemu idealnie nadaje się dla zaawansowanych użytkowników potrzebujących wszechstronnego wsparcia sztucznej inteligencji.

2. Jak Gemini 2.0 Flash sprawdza się w zadaniach kreatywnych?

Gemini 2.0 Flash charakteryzuje się imponującą kreatywnością, generuje spójne historie i angażujące streszczenia, a jednocześnie zapewnia łatwy dostęp zarówno za pośrednictwem platformy internetowej, jak i mobilnej.

3. Czy istnieją jakieś ograniczenia dotyczące darmowych modeli takich jak Gemini 1.5 Flash?

Tak, darmowe modele, takie jak Flash 1.5, często mają problemy ze skomplikowanymi zadaniami wymagającymi rozumowania i mogą generować mniej zniuansowane wyniki niż ich płatne odpowiedniki, przez co są mniej odpowiednie do skomplikowanych projektów.