AI再進化！Google推出Gemini 2.0系列模型：包括Flash、Pro以及新推出的Flash-Lite 版本

Gemini 2.0 全面推出！Koray Kavukcuoglu （Google DeepMind 技術長）特別分享本文資訊：上個月，我們（Google）開啟了代理式 AI 的時代，推出了 Gemini 2.0 Flash 的實驗版本：它是一款高效的工具模型，專為開發人員設計，具有低延遲和增強的效能。今年稍早，我們在 Google AI Studio 中更新了 2.0 Flash Thinking Experimental，它結合了 Flash 的速度和處理更複雜問題的推理能力，進而提高了效能。

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上週，我們（Google)讓所有在桌機和行動裝置上使用 Gemini 應用程式的人都可以用得到更新後的 2.0 Flash，幫大家探索使用 Gemini 創造、互動和協作的新方式。

今天，我們透過 Google AI Studio 和 Vertex AI，讓所有人都能用得到更新後的 Gemini 2.0 Flash；開發人員現在就可以使用 2.0 Flash 打造生產力應用程式。

我們也推出了 Gemini 2.0 Pro 的實驗版本，這是我們目前在寫程式的效能和複雜的提示上表現最好的模型。開發者可以在 Google AI Studio 和 Vertex AI 使用它，Gemini Advanced 用戶也可在 Gemini 的應用程式上使用。

我們還推出了一款全新模型 Gemini 2.0 Flash-Lite，是我們目前成本效益最高的模型，並在 Google AI Studio 和 Vertex AI 以公開預覽的形式提供。

最後，Gemini 應用程式的使用者，也能在桌機和行動裝置的模型選單中找到 2.0 Flash Thinking Experimental。

所有這些模型在發布的時候都會支援多模態的輸入和文字輸出，更多模態的支援也會在未來幾個月內全面推出。關於定價等更多資訊，請參考 Google 開發人員的部落格。展望未來，我們將持續為 Gemini 2.0 系列模型帶來更多更新和改進的功能。

2.0 Flash：全新改版、全面上市

Flash 系列模型於 2024 年 I/O 大會首次亮相，是受到開發人員歡迎強大的主力模型，它針對大規模、高頻率任務進行了最佳化，並且能在 100 萬個詞元超大的上下文窗口進行多模態推理。我們非常高興看到它受到開發社群的熱烈迴響。

現在，更多人可以透過我們的 AI 產品用得到 2.0 Flash，同時也在關鍵的基準測試中展現了更優異的效能，圖像生成和語音轉文字功能也即將推出。

你可以透過 Gemini 應用程式或是 Google AI Studio 和 Vertex AI 上面的 Gemini API 體驗 Gemini 2.0 Flash。關於價格資訊，請參閱 Google 開發人員的部落格。

2.0 Pro Experimental：我們目前在程式碼效能和複雜提示方面表現最佳的模型

我們持續有在分享 Gemini 2.0 早期的實驗版本（像是 Gemini-Exp-1206），過程中收到許多來自開發者寶貴的意見回饋，他們分享了 Gemini 的優勢和最好的應用情境，例如編寫程式。

今天，我們推出 Gemini 2.0 Pro 實驗版本來回應這些意見。它在編寫程式的表現和處理複雜提示的能力上表現最為突出，對世界知識的理解和推理能力也超越了我們目前推出的所有模型。它擁有 200 萬詞元超大的上下文窗口，能夠完整分析和理解大量資訊，並且還能使用 Google 搜尋和程式碼執行等工具。

開發者目前可以在 Google AI Studio 和 Vertex AI 使用 Gemini 2.0 Pro 實驗模型，Gemini Advanced 的用戶也可以在桌機和行動裝置的模型選單中選用。

2.0 Flash-Lite：我們目前成本效益最高的模型

我們收到許多關於 1.5 Flash 的價格和速度的正面評價。我們希望在維持成本和速度的同時，持續提升品質，因此我們推出了 2.0 Flash-Lite 這款新模型。它在相同的速度和成本下，品質比 1.5 Flash 更出色，並且在大多數基準測試中表現都比 1.5 Flash 更好。

和 2.0 Flash 一樣，它也擁有 100 萬詞元的上下文視窗和多模態輸入的能力。舉例來說，它能為大約四萬張不同的照片產生相關的一行標題，在 Google AI Studio 的付費方案中，花費不到一美元。

開發者目前可以在 Google AI Studio 和 Vertex AI 以公開預覽的形式使用 Gemini 2.0 Flash-Lite。

我們的責任和安全工作

隨著 Gemini 模型系列的功能日益強大，我們將持續投入更多資源，確保使用上安全可靠。舉例來說，Gemini 2.0 系列採用了全新的強化學習技術，運用 Gemini 本身來評估自己的回應，能夠產生更準確、更具針對性的回饋，並提升模型處理敏感提示的能力。

我們也利用自動化的紅隊測試來評估安全風險，包括間接提示注入（一種網路安全攻擊，攻擊者將惡意指令隱藏在可能被 AI 系統檢索的資料中）帶來的風險。

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