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Gemini 1.5 Flash：Google 對 GPT-4o 的回應？
AI 競賽日益激烈，成為科技巨頭之間的追逐遊戲。GPT-4o 在 Google I/O 之前推出，其多模態（或稱全模態）功能驚人，對生成 AI 競賽產生了重大影響。然而，Google 也不甘示弱。在 Google I/O 期間，他們宣布了新款的 Gemini 和 Gemma 模型。其中，Gemini 1.5 Flash 脫穎而出，成為最具影響力的模型。在本文中，我們將探討 Gemini 1.5 Flash 的頂級功能，並與 Gemini 1.5 Pro 進行比較，以確定哪個更佳。
價格和基準
根據 Google 公布的基準分數，Gemini 1.5 Flash 在音頻性能上優於 Google 的所有其他大型語言模型（LLM），並且在其他基準上與即將推出的 Gemini 1.5 Pro（2024 年 2 月）模型相當。儘管我們不建議完全依賴基準來評估任何 LLM 的性能，但它們有助於量化性能差異和小幅升級。
Gemini 1.5 Flash 基準
一個不容忽視的問題是 Gemini 1.5 Flash 的成本。相比 GPT-4o，Gemini 1.5 Flash 更加實惠。
- Gemini 的價格
| Input | Output | |
|---|---|---|
| $0.35 / 1 million token(128k down) $0.70 / 1 million token(128k up) |
$1.05 / 1 million token(128k down) $2.10 / 1 million token(128k up) |
- GPT 的價格
| Input | Output | |
|---|---|---|
| $5.00 / million token | $15.00 / million token |
上下文窗口
與 Gemini 1.5 Pro 一樣，Flash 具有 100 萬個 token 的上下文窗口，這比任何 OpenAI 模型都大，是生產級 LLM 中最大的上下文窗口之一。更大的上下文窗口允許更多的數據理解，並可以通過增加塊大小來改進第三方技術（如 RAG，檢索增強生成）在大型知識庫中的應用。此外，更大的上下文窗口允許生成更多文本，這在撰寫文章、電子郵件和新聞稿等場景中非常有用。
多模態功能
Gemini 1.5 Flash 是多模態的。多模態允許以音頻、視頻、文檔等形式輸入上下文。具有多模態的 LLM 更加多才多藝，打開了生成 AI 應用的更多大門，而無需任何預處理。
Gemini 1.5 模型可以處理非常長的上下文，這種規模在當代大型語言模型（LLM）中是前所未有的，使其能夠處理包括整個文檔集、數小時視頻和近五天音頻的長篇混合模態輸入。
多模態的應用
多模態功能還允許我們將 LLM 作為其他專業服務的替代品。例如，OCR 或網頁抓取。
速度
顧名思義，Gemini 1.5 Flash 在響應時間方面設計具有優勢。例如，上述網頁抓取示例中，響應時間約為 2.5 秒，幾乎快 40%，使得 Gemini 1.5 Flash 成為自動化使用或任何需要低延遲的應用的更佳選擇。
結論
Gemini 1.5 Flash 是 Google 在 AI 競賽中的有力回應。它在性能、成本、上下文窗口和多模態功能方面都表現出色，使其成為生成 AI 應用的理想選擇。對於企業來說，選擇 Gemini 1.5 Flash 可以帶來更高的效率和更好的用戶體驗。
