Análise abrangente dos modelos de IA do Google Gemini
À medida que o conjunto de modelos de IA do Google acelera seu desenvolvimento, distinguir entre os vários recursos de cada modelo se tornou vital para os usuários. A família Gemini abrange uma gama do 1.5 Flash gratuito ao sofisticado e baseado em assinatura 1.5 Pro com Deep Research. Com melhorias no raciocínio, criatividade e vários aplicativos multimodais, o Google está definindo novos padrões em desempenho de IA. Este guia se aprofundará nas diferenças entre os quatro modelos operacionais: Gemini 1.5 Flash, Gemini 2.0 Flash, Gemini 1.5 Pro e Gemini 1.5 Pro com Deep Research, fornecendo insights com base em testes rigorosos.
Índice
- Teste de matemática
- Teste de sumarização
- O teste ‘Termine com uma palavra’
- Teste de senso comum
- Teste de Criatividade
- Teste Generativo Multimodal
- Teste de tradução
- Teste de codificação
- Teste da agulha no palheiro
- Adivinhe o filme
- Geração de Imagem
- O vencedor (in)surpreendente
- Conclusão
Teste de matemática
Usar problemas de matemática é uma excelente maneira de avaliar o raciocínio e a lógica de um modelo de IA.
Incitar: If 1=3, 2=3, 3=5, 4=4, and 5=4, then what is 6?
Explicação: A solução envolve contar as letras dos números escritos por extenso. A resposta esperada é 3, já que “seis” tem três letras. No entanto, ambos os modelos no nível gratuito (1.5 Flash e 2.0 Flash) retornaram resultados incorretos com justificativa mínima.
Em contraste, os modelos pagos (1.5 Pro e Pro com Deep Research) identificaram a resposta com sucesso. O modelo 1.5 Pro destacou sucintamente seu raciocínio lógico em formato de marcadores.
O 1.5 Pro com Deep Research empregou um exame elaborado de padrões, incluindo sequências aritméticas e geométricas. Embora essa profundidade parecesse desnecessária para essa tarefa simples, ela exemplificou a capacidade do modelo para análise extensiva.
Teste de sumarização
Para avaliar as habilidades de sumarização, testamos cada modelo com um artigo de pesquisa detalhado de 30 páginas focado na análise estilística de “Um Retrato do Artista Quando Jovem”, de James Joyce.
Todos os modelos conseguiram condensar o artigo em cerca de 500 palavras, embora com níveis variados de eficácia. O modelo Flash 1.5 teve dificuldades, produzindo resumos superficiais que apenas ecoavam os subtítulos. Por outro lado, o Gemini 2.0 forneceu uma compreensão muito mais matizada, mas carecia de uma categorização clara.
Entre os modelos pagos, enquanto o 1.5 Pro e o Pro com Deep Research tiveram um bom desempenho, o primeiro se destacou em resumir eficientemente sem perder conteúdo crítico, embora sem títulos estruturados. O modelo Pro com Deep Research manteve títulos estruturais, mas frequentemente não tinha conteúdo substancial abaixo deles, apresentando um desafio na tarefa de resumo.
O teste ‘Termine com uma palavra’
Este teste mede a capacidade de uma IA de compreender instruções, exigindo que ela crie frases com base em uma determinada palavra final.
Incitar: Give 10 sentences that end with the word 'Camera'
Curiosamente, apesar da simplicidade da solicitação, nenhum dos modelos produziu resultados totalmente corretos. O modelo Flash 1.5 teve o melhor desempenho, gerando seis sentenças que aderiram aos critérios. Em contraste gritante, o modelo Gemini 2.0 Flash Experimental falhou completamente, não gerando sentenças qualificadas.
Os modelos pagos demonstraram sucesso variado: 1.5 Pro conseguiu apenas duas sentenças, enquanto o 1.5 Pro com Deep Research forneceu três, mas excedeu o limite de sentenças com treze tentativas. Isso ilustra a tendência dos modelos de superproduzir saídas com erro, refletindo sua natureza complexa de processamento.
Teste de senso comum
Testes de conhecimento de senso comum são cruciais para avaliar a compreensão de uma IA sobre comparações lógicas básicas.
Incitar: Which is heavier: 1kg of iron or 1kg of feathers?
Todos os quatro modelos responderam corretamente a essa pergunta. Suas respostas variaram em formato, com o modelo Flash 1.5 gratuito usando marcadores digeríveis, enquanto o Flash Experimental 2.0 forneceu uma resposta direta em forma de parágrafo.
O modelo pago 1.5 Pro teve um bom desempenho, dando uma resposta relevante e rápida com fontes de apoio. No entanto, o 1.5 Pro com Deep Research se destacou ao fornecer uma explicação bem pesquisada sobre o peso e a mecânica envolvida, mostrando sua capacidade superior para respostas aprofundadas.
Teste de Criatividade
Para verificar a criatividade, encarregamos cada modelo de elaborar uma história curta com elementos estilísticos específicos.
Incitar: Write a short story about Yamraj in the style of Shakespeare in 100 words.
Diferenças notáveis surgiram, particularmente entre os dois modelos Flash. A versão 1.5 Flash pendia para versos, enquanto a 2.0 Flash optava pela prosa. Ambas, no entanto, utilizavam apenas cerca de 65-70 palavras, levando a narrativas incompletas. Enquanto isso, a tentativa da 1.5 Pro parecia a expressão exagerada de um adolescente, embora a 2.0 Flash fornecesse uma peça mais coesa focada no prompt.
Os modelos pagos ambos se inclinaram para o verso, exibindo começos semelhantes em suas narrativas, com pequenos desvios em perspectiva. Cada modelo, incluindo as versões pagas, tendiam a produzir histórias com média de cerca de 79 palavras, com a variante Deep Research inflando para 127 palavras, desviando-se do limite especificado.
Teste Generativo Multimodal
Este teste avalia a eficácia dos modelos em mesclar elementos visuais e textuais para transmitir uma narrativa coerente.
Incitar: Write a short children's story about sportsmanship and add images wherever appropriate.
Notavelmente, os modelos gratuitos falharam, entregando textos coerentes, mas falhando em integrar quaisquer imagens ilustrativas. Em contraste, o Gemini 1.5 Pro foi o único executor capaz de gerar elementos visuais relevantes, embora ainda tenha dificuldades com o componente textual. Por outro lado, o Deep Research falhou em se envolver com a tarefa inteiramente.
Teste de tradução
A aptidão para tradução varia entre os modelos de IA, o que torna este um teste simples, mas revelador.
Inserimos um texto de 365 palavras em hindi da famosa história “Grih Daah” de Premchand.
As traduções geralmente se mantiveram bem, mas o Gemini 1.5 Flash mostrou deficiências específicas — faltando nomes de personagens-chave e falhando em honrar a formatação do diálogo. Em contraste, o Gemini 2.0 Flash Experimental entregou uma tradução polida com fidelidade contextual significativa.
O pago 1.5 Pro estava no mesmo nível do gratuito 2.0 Flash, exibindo apenas variações sintáticas. O 1.5 Pro com Deep Research não foi elegível para o teste devido à sua disponibilidade somente em inglês.
Teste de codificação
Tarefas relacionadas a código geralmente revelam a compreensão subjacente de algoritmos e estruturas lógicas.
Incitar: Provide the Python code for the Travelling Salesman Problem.
O modelo Gemini 1.5 Flash resolveu o problema com contexto de fundo e forneceu soluções de código, enquanto o 2.0 Flash Experimental começou diretamente com a codificação, acrescentando notas depois.
No entanto, o destaque foi o 1.5 Pro, entregando código preciso junto com explicações abrangentes de cada componente. O que se deve notar aqui é que, embora a variante Deep Research explicasse demais e muitas vezes parecesse prolixa, sua abundância de informações pode atrair usuários que buscam mais detalhes.
Teste da agulha no palheiro
Este teste envolve uma busca em uma grande quantidade de dados para identificar um detalhe específico.
Incitar: Go through the text and tell me which bread did Mr. Jackson's son eat?
Nesse caso, encarregamos Gemini de extrair informações de “Noites Brancas”, de Fiódor Dostoiévski, incorporando a frase “O filho do Sr. Jackson comeu pão integral”.
Curiosamente, todas as quatro versões tiveram dificuldade para isolar as informações solicitadas em meio à narrativa, distraíndo-se com os contos ao redor em vez de se concentrar na consulta específica.
Esperava-se que esse teste esclarecesse a capacidade do modelo de filtrar informações essenciais, mas não obteve o sucesso esperado.
Adivinhe o filme
Este teste lúdico envolveu pedir à IA para identificar um filme com base em uma imagem estática.
Incitar: Which movie is this from?
O modelo 1.5 Flash adivinhou corretamente o filme, embora nomeando incorretamente o ator. O 2.0 Flash Experimental teve dificuldades inicialmente, apenas identificando-o com sucesso na terceira tentativa. Enquanto isso, o 1.5 Pro também vacilou no início antes de finalmente chegar à conclusão correta.
O Deep Research, sendo um modelo somente de texto, não tinha capacidade de processar a imagem para esta tarefa.
Geração de Imagem
O Gemini emprega o modelo Imagen3 para seus recursos de geração de imagens, uma tarefa que pode gerar sucesso variável dependendo dos detalhes do prompt.
Incitar: Create an image showing a blue whale flying around a gothic clocktower with dark skies. Make it in the style of Edvard Munch.
Uma análise das respostas revela que todos os modelos geraram imagens que atenderam aos critérios básicos.
O modelo 1.5 Pro se destacou, canalizando corretamente o estilo de Edvard Munch, notavelmente na representação e nos elementos arquitetônicos. Comparativamente, enquanto o modelo 1.5 Flash exibia algumas características do estilo solicitado, a imagem do 2.0 Flash Experimental carecia de tais detalhes comparativos.
O vencedor (in)surpreendente
Em toda a amplitude dos testes administrados, o modelo pago Gemini 1.5 Pro surgiu como o concorrente mais competente. Embora não fosse perfeito, ele se destacou consistentemente em todas as tarefas. O modelo gratuito 2.0 Flash Experimental também demonstrou capacidades superiores, provando ser eficaz na geração de resumos, criatividade, tradução e muito mais — tudo isso enquanto permanecia acessível via web e aplicativo. Como a espinha dorsal das Visões Gerais de IA na Pesquisa Google, seu desempenho ressalta sua utilidade.
Olhando para o 1.5 Pro com Deep Research, ele é notável, mas não sem suas limitações. Despojado de habilidades de geração de imagem e sua disponibilidade somente em inglês, ele continua sendo uma opção menos versátil — uma escolha louvável para aqueles que priorizam insights de pesquisa extensivos. Enquanto isso, o modelo 1.5 Flash se destaca como uma oferta sólida de IA, embora ofuscado por suas contrapartes mais avançadas.
Conclusão
Comparar modelos dentro do mesmo gênero apresenta desafios; no entanto, uma avaliação completa revela recomendações claras para os usuários. É aconselhável buscar a versão 1.5 Pro para aqueles que precisam de recursos premium e o 2.0 Flash Experimental para desempenho de nível gratuito. Se a pesquisa abrangente for uma prioridade e a falta de entrada multimodal não for uma preocupação, o 1.5 Pro com Deep Research é sua escolha ideal.
Esta investigação tem como objetivo fornecer a você os insights necessários para escolher o modelo Gemini apropriado para diversas aplicações.
Insights adicionais
1. Quais recursos fazem o Gemini 1.5 Pro se destacar em comparação a outros modelos?
O Gemini 1.5 Pro se destaca em raciocínio lógico, resumo eficiente e recursos de codificação robustos, tornando-o ideal para usuários avançados que precisam de suporte abrangente de IA.
2. Como o Gemini 2.0 Flash se sai em tarefas criativas?
O Gemini 2.0 Flash demonstra uma criatividade impressionante, gerando histórias coerentes e resumos envolventes, ao mesmo tempo em que oferece acesso fácil ao usuário por meio de plataformas web e móveis.
3. Existem limitações para os modelos gratuitos como o Gemini 1.5 Flash?
Sim, os modelos gratuitos, como o Flash 1.5, geralmente têm dificuldades com tarefas de raciocínio complexas e podem produzir resultados menos diferenciados do que seus equivalentes pagos, o que os torna menos adequados para projetos complexos.
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