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震撼登場！Gemini 2.0：開啟 AI 智能體時代的新篇章
Google 推出全新一代 AI 模型 Gemini 2.0，標誌著我們邁向智能體時代的重要里程碑。Gemini 2.0 不僅在多模態理解和生成方面取得突破性進展，更具備原生工具使用能力，為打造更強大、更實用的 AI 助理奠定堅實基礎。本文將深入探討 Gemini 2.0 Flash 的各項能力，以及其在不同領域的應用潛力，並重點介紹其與 Gemini 1.5 Pro 和 Gemini 1.5 Flash 在各項基準測試上的效能比較。
圖片來源: https://developers.googleblog.com/en/the-next-chapter-of-the-gemini-era-for-developers/
一、Gemini 2.0 Flash 效能評測：全方位能力解析
以下將針對 Gemini 2.0 Flash、Gemini 1.5 Pro 和 Gemini 1.5 Flash 在通用能力、程式碼、事實性、數學、推理、長文本、影像、音訊、影片等多個面向進行效能評測，並詳細解釋各項測試的意義。
Gemini 2.0 Flash，添加輸出多模態，你可以測試語音輸出、以及螢幕共享功能(可以讓Gemini讀取你的螢幕)，但不支援中文(能聽懂，但無法說，中文目前會轉成其他語言)，你可以在底下連結直接stream live使用
https://aistudio.google.com/app/live
1. 通用能力：MMLU-Pro 測試
MMLU-Pro 是廣受歡迎的 MMLU 數據集的升級版，涵蓋更多學科和更高難度的問題。這項測試旨在評估模型在廣泛知識領域的理解和推理能力。
詳細說明： MMLU-Pro 包含 57 個學科，涵蓋人文、社會科學、STEM 等多個領域。每個問題都以多選題的形式呈現，需要模型具備廣泛的知識儲備和跨學科的推理能力才能正確作答。
- Gemini 1.5 Flash 002 分數： 67.3%
- Gemini 1.5 Pro 002 分數： 75.8%
- Gemini 2.0 Flash Experimental 分數： 76.4%
結果分析： Gemini 2.0 Flash 在 MMLU-Pro 測試中取得了 76.4% 的優異成績，超越了 Gemini 1.5 Flash，並略微領先於 Gemini 1.5 Pro。這表明 Gemini 2.0 Flash 在通用知識理解和推理方面有顯著提升。
2. 程式碼能力
程式碼能力測試主要評估模型在理解和生成程式碼方面的能力，包含 Natural2Code 和 Bird-SQL (Dev) 以及 LiveCodeBench 三項測試。
2.1 Natural2Code
Natural2Code 評估模型在 Python、Java、C++、JS、Go 等多種程式語言的程式碼生成能力。此測試採用了類似 HumanEval 的數據集，但確保數據集未在網路上洩露。
詳細說明： Natural2Code 測試要求模型根據自然語言描述生成相應的程式碼。這項測試考驗模型對程式語言語法、語義和程式邏輯的理解能力。
- Gemini 1.5 Flash 002 分數： 79.8%
- Gemini 1.5 Pro 002 分數： 85.4%
- Gemini 2.0 Flash Experimental 分數： 92.9%
結果分析： Gemini 2.0 Flash 在 Natural2Code 測試中取得了高達 92.9% 的驚人成績，大幅領先於 Gemini 1.5 系列模型。這表明 Gemini 2.0 Flash 在程式碼生成方面具有極強的能力，有助於提升程式開發效率。
2.2 Bird-SQL (Dev)
Bird-SQL (Dev) 評估模型將自然語言問題轉換為可執行 SQL 查詢的能力。
詳細說明： 這項測試需要模型理解自然語言描述的數據查詢需求，並將其轉換為正確的 SQL 語句。這項測試考驗模型對數據庫結構和 SQL 語法的掌握程度。
- Gemini 1.5 Flash 002 分數： 45.6%
- Gemini 1.5 Pro 002 分數： 54.4%
- Gemini 2.0 Flash Experimental 分數： 56.9%
結果分析： Gemini 2.0 Flash 在 Bird-SQL (Dev) 測試中獲得了 56.9% 的分數，相比於 Gemini 1.5 系列模型有所提升，這表示其在理解自然語言查詢意圖並生成對應 SQL 語句的能力上更進一步。
2.3 LiveCodeBench (程式碼生成)
LiveCodeBench (程式碼生成) 是針對 Python 程式碼生成的評測基準，其數據集涵蓋了從 2024 年 1 月到 2024 年 10 月 5 日的最新程式碼範例。
詳細說明： 這項測試專注於評估模型生成最新 Python 程式碼的能力，反映模型對程式語言最新發展和最佳實踐的掌握程度。
- Gemini 1.5 Flash 002 分數： 30.0%
- Gemini 1.5 Pro 002 分數： 34.3%
- Gemini 2.0 Flash Experimental 分數： 35.1%
結果分析： Gemini 2.0 Flash 在 LiveCodeBench 測試中獲得 35.1% 的分數，略高於 Gemini 1.5 系列模型，表示其能夠更好地應對最新的程式碼生成挑戰。
3. 事實性：FACTS Grounding
FACTS Grounding 測試模型提供基於事實的正確回覆的能力，並使用內部數據集進行評估。
詳細說明： 這項測試要求模型根據給定的文件和用戶問題，提供準確且基於事實的回覆。這項測試考驗模型的信息檢索、理解和整合能力。
- Gemini 1.5 Flash 002 分數： 82.9%
- Gemini 1.5 Pro 002 分數： 80.0%
- Gemini 2.0 Flash Experimental 分數： 83.6%
結果分析： Gemini 2.0 Flash 在 FACTS Grounding 測試中取得了 83.6% 的成績，優於 Gemini 1.5 Pro，顯示其在提供基於事實的準確回覆方面更具優勢。
4. 數學能力
數學能力測試評估模型解決數學問題的能力，包含 MATH 和 HiddenMath 兩項測試。
4.1 MATH
MATH 測試模型解決各種數學問題的能力，包括代數、幾何、微積分等。
詳細說明： MATH 數據集包含了各種難度的數學問題，要求模型具備紮實的數學基礎和邏輯推理能力才能正確解答。
- Gemini 1.5 Flash 002 分數： 77.9%
- Gemini 1.5 Pro 002 分數： 86.5%
- Gemini 2.0 Flash Experimental 分數： 89.7%
結果分析： Gemini 2.0 Flash 在 MATH 測試中取得了 89.7% 的高分，顯著優於 Gemini 1.5 系列模型，這表明其在解決各種數學問題方面具有出色的能力。
4.2 HiddenMath
HiddenMath 測試模型解決競賽級別的數學問題的能力，採用了 AIME/AMC 類型的數據集，這些數據集由專家編寫且未在網路上洩露。
詳細說明： HiddenMath 的題目難度更高，通常需要更深入的數學知識和更複雜的推理步驟才能解決。
- Gemini 1.5 Flash 002 分數： 47.2%
- Gemini 1.5 Pro 002 分數： 52.0%
- Gemini 2.0 Flash Experimental 分數： 63.0%
結果分析： Gemini 2.0 Flash 在 HiddenMath 測試中取得了 63.0% 的成績，大幅領先於 Gemini 1.5 系列模型，這充分證明了其在解決高難度數學問題方面的卓越能力。
5. 推理能力：GPQA (diamond)
GPQA (diamond) 評估模型在生物學、物理學和化學等領域的專家級問題上的推理能力。
詳細說明： GPQA (diamond) 數據集由相關領域的專家編寫，問題的難度和專業性都非常高，需要模型具備深厚的專業知識和強大的推理能力才能解答。
- Gemini 1.5 Flash 002 分數： 51.0%
- Gemini 1.5 Pro 002 分數： 59.1%
- Gemini 2.0 Flash Experimental 分數： 62.1%
結果分析： Gemini 2.0 Flash 在 GPQA (diamond) 測試中獲得了 62.1% 的分數，超越了 Gemini 1.5 系列模型，表明其在專業領域的推理能力得到顯著提升。
6. 長文本理解：MRCR (1M)
MRCR (1M) 評估模型在長文本上的理解和推理能力。
詳細說明： MRCR (1M) 測試要求模型理解並推理長達 100 萬個 token 的文本內容。這項測試考驗模型對長文本的記憶、理解和推理能力。
- Gemini 1.5 Flash 002 分數： 71.9%
- Gemini 1.5 Pro 002 分數： 82.6%
- Gemini 2.0 Flash Experimental 分數： 69.2%
結果分析： Gemini 1.5 Pro 在此項目中表現最佳，Gemini 2.0 Flash 則略遜於 Gemini 1.5 Flash。這可能與 Gemini 2.0 Flash 的模型架構和訓練策略有關，未來仍有優化空間。
7. 影像理解
影像理解能力測試評估模型對影像內容的理解和推理能力，包含 MMMU 和 Vibe-Eval (Reka) 兩項測試。
7.1 MMMU
MMMU 評估模型在多學科大學程度的多模態理解和推理問題上的表現。
詳細說明： MMMU 數據集包含了來自不同學科的影像和文本，要求模型能夠理解影像內容，並結合文本信息進行推理。
- Gemini 1.5 Flash 002 分數： 62.3%
- Gemini 1.5 Pro 002 分數： 65.9%
- Gemini 2.0 Flash Experimental 分數： 70.7%
結果分析： Gemini 2.0 Flash 在 MMMU 測試中取得了 70.7% 的成績，優於 Gemini 1.5 系列模型，顯示其在多模態理解和推理方面有顯著提升。
7.2 Vibe-Eval (Reka)
Vibe-Eval (Reka) 評估模型在聊天機器人場景中對影像的理解能力，並採用 Gemini Flash 模型作為評估者。
詳細說明： 這項測試專注於評估模型在對話場景中理解影像內容的能力，更貼近實際應用場景。
- Gemini 1.5 Flash 002 分數： 48.9%
- Gemini 1.5 Pro 002 分數： 53.9%
- Gemini 2.0 Flash Experimental 分數： 56.3%
結果分析： Gemini 2.0 Flash 在 Vibe-Eval (Reka) 測試中獲得了 56.3% 的分數，優於 Gemini 1.5 系列模型，顯示其在對話場景中的影像理解能力有所提升。
8. 音訊理解：CoVoST2 (21 lang)
CoVoST2 (21 lang) 評估模型的自動語音翻譯能力 (BLEU 分數)。
詳細說明： CoVoST2 數據集包含了 21 種語言的語音數據，要求模型將語音翻譯成目標語言的文本。
- Gemini 1.5 Flash 002 分數： 37.4
- Gemini 1.5 Pro 002 分數： 40.1
- Gemini 2.0 Flash Experimental 分數： 39.2
結果分析： Gemini 1.5 Pro 在此項目中表現最佳，Gemini 2.0 Flash 則略遜於 Gemini 1.5 Pro。這表明 Gemini 2.0 Flash 在自動語音翻譯方面還有待提升。
9. 影片理解：EgoSchema (test)
EgoSchema (test) 評估模型在多個領域的影片分析能力。
詳細說明： EgoSchema 數據集包含了各種場景的第一人稱視角影片，要求模型理解影片內容並回答相關問題。
- Gemini 1.5 Flash 002 分數： 66.8%
- Gemini 1.5 Pro 002 分數： 71.2%
- Gemini 2.0 Flash Experimental 分數： 71.5%
結果分析： Gemini 2.0 Flash 在 EgoSchema (test) 測試中取得了 71.5% 的成績，略微優於 Gemini 1.5 Pro，顯示其在影片分析能力方面有一定提升。
二、Gemini 2.0 的應用前景：開啟智能體時代
Gemini 2.0 的強大能力為 AI 智能體的發展開闢了新的可能性。Google 正在積極探索 Gemini 2.0 在各個領域的應用，包括：
- Project Astra： 打造更智能、更個性化的通用 AI 助理。
- Project Mariner： 實現更自然、更高效的人機交互。
- Jules： 開發更智能的程式碼助手，提升開發效率。
- 遊戲和機器人領域： 打造更智能的遊戲 AI 和機器人助手。
三、負責任地發展 AI 技術
Google 始終將負責任地發展 AI 技術放在首位。在開發 Gemini 2.0 的過程中，Google 採取了多項措施確保其安全性和可靠性，包括：
- 風險評估和安全評估： 識別和緩解潛在風險。
- 安全訓練： 使用 AI 輔助的紅隊測試方法優化模型安全性。
- 多模態安全評估： 針對影像和音訊輸入輸出進行安全評估和訓練。
- 隱私保護： 確保用戶隱私安全，例如 Project Astra 中內建的隱私控制功能。
- 防止濫用： 防止模型被用於欺詐和釣魚等惡意行為，例如 Project Mariner 中採取的防範措施。
四、總結與展望
Gemini 2.0 的推出標誌著 AI 技術發展的一個重要里程碑。其在多個領域的卓越表現，特別是在程式碼生成、數學和推理方面的顯著提升，為 AI 智能體的發展奠定了堅實基礎。未來，Google 將繼續探索 Gemini 2.0 的潛力，並負責任地將其應用於各個領域，推動 AI 技術的發展，為人類社會帶來更多福祉。
五、常見問答集錦 (FAQ)
以下整理了關於 Gemini 2.0 的幾個關鍵問題與解答，幫助您更深入了解這個劃時代的 AI 模型：
Q1: Gemini 2.0 Flash 和 Gemini 1.5 Pro 相比，哪個更強大？
A1: 在大多數基準測試中，Gemini 2.0 Flash 的表現都優於或與 Gemini 1.5 Pro 相當，特別是在程式碼生成、數學和推理方面有顯著提升。然而，在長文本理解和自動語音翻譯方面，Gemini 1.5 Pro 仍有一定優勢。總體而言，Gemini 2.0 Flash 是一款更強大、更均衡的模型。
Q2: Gemini 2.0 可以用來做什麼？
A2: Gemini 2.0 的應用前景非常廣泛，可以用於：
- 提升程式開發效率： Gemini 2.0 可以幫助開發者更快地編寫程式碼，並自動執行繁瑣的程式碼任務。
- 解決複雜的數學問題： Gemini 2.0 可以解決各種難度的數學問題，包括競賽級別的難題。
- 提供更準確的資訊： Gemini 2.0 可以根據用戶的問題提供基於事實的準確回覆。
- 打造更智能的 AI 助理： Gemini 2.0 可以用於開發更智能、更個性化的 AI 助理，例如 Project Astra。
- 實現更自然的人機交互： Gemini 2.0 可以幫助實現更自然、更高效的人機交互，例如 Project Mariner。
Q3: 如何使用 Gemini 2.0？
A3: 目前，Gemini 2.0 Flash 作為實驗性模型，已透過 Google AI Studio 和 Vertex AI 向開發者提供。普通用戶可以透過 Gemini 應用程式 (即將支援) 體驗到針對聊天優化的 Gemini 2.0 Flash 版本。Google 計劃在 2025 年初將 Gemini 2.0 擴展到更多 Google 產品中。
Q4: Gemini 2.0 安全嗎？
A4: Google 始終將負責任地發展 AI 技術放在首位。在開發 Gemini 2.0 的過程中，Google 採取了多項措施確保其安全性和可靠性，包括風險評估、安全訓練、多模態安全評估、隱私保護和防止濫用等。Google 將繼續致力於負責任地發展 AI 技術，並與外部專家合作，確保 AI 技術的安全和可靠。
