選項
首頁
新聞
Google推出了高效的雙子座AI模型

Google推出了高效的雙子座AI模型

2025-04-22
111

Google推出了高效的雙子座AI模型

Google即將推出全新AI模型Gemini 2.5 Flash,承諾高效能並優先考慮效率。此模型將整合至Google的AI開發平台Vertex AI。根據Google表示,Gemini 2.5 Flash提供「動態且可控」的運算能力,使開發者能根據查詢的複雜度調整處理時間。

Google在與TechCrunch分享的部落格文章中表示:「您可以根據特定需求調整速度、準確度和成本平衡。這種靈活性是優化Flash在高流量、成本敏感應用中表現的關鍵。」此方法正值頂尖AI模型相關成本上升之際。像Gemini 2.5 Flash這樣更具預算友好性且仍能提供穩健效能的模型,成為昂貴選項的吸引替代方案,儘管在準確度上略有折衷。

Gemini 2.5 Flash被歸類為「推理」模型,類似於OpenAI的o3-mini和DeepSeek的R1。這些模型因需驗證答案而回應時間稍長,以確保可靠性。Google強調,2.5 Flash特別適合「高流量」和「即時」應用,如客戶服務和文件解析。

Google在部落格文章中將2.5 Flash描述為「工作馬模型」,表示:「它專為低延遲和降低成本而優化,是回應式虛擬助理和即時摘要工具的理想引擎,效率在大規模應用中至關重要。」然而,Google未針對此模型發布安全或技術報告,這使得難以精確指出其優缺點。該公司此前曾向TechCrunch表示,對於被視為「實驗性」的模型不發布報告。

週三,Google還透露計劃從第三季起將包括2.5 Flash在內的Gemini模型擴展至本地環境。這些模型將在Google Distributed Cloud (GDC)上提供,GDC是Google為數據治理需求嚴格的客戶設計的本地解決方案。Google正與Nvidia合作,使Gemini模型與符合GDC的Nvidia Blackwell系統相容,客戶可直接從Google或其他首選渠道購買。

相關文章
Qodo與Google Cloud合作為開發者提供免費AI程式碼審查工具 Qodo與Google Cloud合作為開發者提供免費AI程式碼審查工具 Qodo,一家專注於程式碼品質的以色列AI編碼新創公司,與Google Cloud合作推出夥伴關係,以提升AI生成軟體的完整性。隨著企業越來越依賴AI進行編碼,對強大監督和品質保證工具的需求日益增長。Qodo執行長Itamar Friedman指出,AI生成程式碼現已成為現代開發的核心。「想像一個未來,AI撰寫所有程式碼;人類無法全部審查,」Friedman說。「我們需要系統確保程式碼符合預期價值
Google承諾遵循歐盟AI實踐守則,引發業界爭論 Google承諾遵循歐盟AI實踐守則,引發業界爭論 Google已承諾採用歐盟的志願性AI實踐守則,這一框架旨在協助AI開發者通過實施合規流程和系統,與歐盟的AI法案保持一致。相比之下,Meta最近拒絕簽署該守則,批評歐盟的AI法規過於嚴苛,並警告歐洲的做法可能阻礙AI進展。Google的決定是在“具系統性風險的通用AI模型”新法規於8月2日生效前做出的。像Anthropic、Google、Meta和OpenAI等主要參與者,以及其他大型生成模型,
Google 揭曉量產級 Gemini 2.5 AI 模型以在企業市場與 OpenAI 競爭 Google 揭曉量產級 Gemini 2.5 AI 模型以在企業市場與 OpenAI 競爭 Google 於週一強化其 AI 策略,推出先進的 Gemini 2.5 模型供企業使用,並引入成本效益高的變體,以在價格與性能上競爭。Alphabet 旗下的公司將其旗艦 AI 模型—Gemini 2.5 Pro 與 Gemini 2.5 Flash—從測試階段提升至全面可用,展示其適用於關鍵業務應用的準備度。同時,Google 推出 Gemini 2.5 Flash-Lite,定位為高量任務中
評論 (2)
0/200
AnthonyMiller
AnthonyMiller 2025-08-21 07:01:21

Google's Gemini 2.5 Flash sounds like a game-changer for efficient AI! Excited to see how it stacks up against other models in real-world apps. 🚀

ChristopherThomas
ChristopherThomas 2025-08-15 02:01:07

Google's Gemini 2.5 Flash sounds like a game-changer for efficient AI! I'm curious how its 'dynamic' computing stacks up against others. Anyone tried it on Vertex AI yet? 🤔

回到頂部
OR