Gemini 2.5 Pro-ს სამშაბათს გამოშვებამ საინფორმაციო გამოშვებების მთავარი თემა ვერ გახდა. ეს სიახლე იმავე კვირას გამოქვეყნდა, როდესაც OpenAI-ის მიერ გამოსახულების გენერირების განახლებამ სოციალური მედია მოიცვა Studio Ghibli-ს სტილის ავატარებითა და თვალისმომჭრელი მყისიერი რენდერებით. თუმცა, მაშინ როდესაც ხმაური OpenAI-ისკენ მიემართებოდა, შესაძლოა Google-მა ჩუმად გამოუშვა მსჯელობის ყველაზე მოწინავე მოდელი დღემდე.
Gemini 2.5 Pro მნიშვნელოვან წინგადადგმულ ნაბიჯს აღნიშნავს Google-ისთვის ფუნდამენტური მოდელების რბოლაში - არა მხოლოდ საორიენტაციო მაჩვენებლებში, არამედ გამოყენებადობაშიც. ადრეული ექსპერიმენტების, საორიენტაციო მონაცემებისა და დეველოპერების პრაქტიკული რეაქციების საფუძველზე, ეს არის მოდელი, რომელიც სერიოზულ ყურადღებას იმსახურებს საწარმოთა ტექნიკური გადაწყვეტილების მიმღებთა მხრიდან, განსაკუთრებით მათგან, ვინც ისტორიულად OpenAI-ს ან Claude-ს იყენებდა წარმოებისთვის შესაფერისი მსჯელობისთვის.
აქ მოცემულია ოთხი ძირითადი საკითხი საწარმოთა გუნდებისთვის, რომლებიც აფასებენ Gemini 2.5 Pro-ს.
1. გამჭვირვალე, სტრუქტურირებული მსჯელობა – აზროვნების ჯაჭვის სიცხადის ახალი სტანდარტი
Gemini 2.5 Pro-ს განსაკუთრებულს ხდის არა მხოლოდ მისი ინტელექტი - არამედ ის, თუ რამდენად ნათლად აჩვენებს ეს ინტელექტი თავის მუშაობას. Google-ის ეტაპობრივი სწავლების მიდგომა იძლევა სტრუქტურულ აზროვნების ჯაჭვს (CoT), რომელიც არ ჰგავს უაზრო საუბარს ან გამოცნობას, როგორც ეს DeepSeek-ის მსგავს მოდელებში ვნახეთ. ეს CoT-ები არ არის შეკვეცილი ზედაპირულ შეჯამებებად, როგორიცაა OpenAI-ის მოდელები. ახალი Gemini მოდელი წარმოადგენს იდეებს დანომრილი ნაბიჯებით, ქვედა პუნქტებით და შინაგანი ლოგიკით, რომელიც საოცრად თანმიმდევრული და გამჭვირვალეა.
პრაქტიკაში, ეს არის გარღვევა ნდობისა და მართვადობისთვის. საწარმოთა მომხმარებლებს, რომლებიც აფასებენ გამომავალ ინფორმაციას კრიტიკული ამოცანებისთვის - როგორიცაა პოლიტიკის შედეგების განხილვა, კოდირების ლოგიკა ან რთული კვლევის შეჯამება - ახლა შეუძლიათ ნახონ, თუ როგორ მივიდა მოდელი პასუხამდე. ეს ნიშნავს, რომ მათ შეუძლიათ უფრო თავდაჯერებულად გადაამოწმონ, შეასწორონ ან გადამისამართონ ის. ეს არის მნიშვნელოვანი ევოლუცია „შავი ყუთის“ შეგრძნებიდან, რომელიც ჯერ კიდევ აწუხებს ენობრივი დიდი მოდელების (LLM) გამომავალ ინფორმაციას.
იმისთვის, რომ უფრო ღრმად გაეცნოთ, თუ როგორ მუშაობს ეს პრაქტიკაში, იხილეთ ვიდეო მიმოხილვა, სადაც ჩვენ ვამოწმებთ Gemini 2.5 Pro-ს პირდაპირ ეთერში. ერთ-ერთი მაგალითი, რომელსაც განვიხილავთ: როდესაც ჰკითხეს ენობრივი დიდი მოდელების შეზღუდვების შესახებ, Gemini 2.5 Pro-მ საოცარი ცნობიერება გამოავლინა. მან ჩამოთვალა გავრცელებული სისუსტეები და დაყო ისინი ისეთ სფეროებად, როგორიცაა „ფიზიკური ინტუიცია“, „ახალი კონცეფციის სინთეზი“, „გრძელვადიანი დაგეგმვა“ და „ეთიკური ნიუანსები“, რაც უზრუნველყოფს ჩარჩოს, რომელიც ეხმარება მომხმარებლებს გაიგონ, რა იცის მოდელმა და როგორ უდგება ის პრობლემას.
საწარმოთა ტექნიკურ გუნდებს შეუძლიათ გამოიყენონ ეს შესაძლებლობა შემდეგი მიზნებისთვის:
ერთი შეზღუდვა, რომელიც აღსანიშნავია, არის ის, რომ მაშინ როდესაც ეს სტრუქტურირებული მსჯელობა ხელმისაწვდომია Gemini აპლიკაციაში და Google AI Studio-ში, ის ჯერ არ არის ხელმისაწვდომი API-ის საშუალებით - ნაკლი დეველოპერებისთვის, რომლებიც ცდილობენ ამ შესაძლებლობის ინტეგრირებას საწარმოთა აპლიკაციებში.
2. რეალური კონკურენტი უახლესი ტექნოლოგიებისთვის – არა მხოლოდ ქაღალდზე
ამჟამად მოდელი Chatbot Arena-ს ლიდერბორდის სათავეშია შესამჩნევი სხვაობით - 35 Elo ქულით უსწრებს მომდევნო საუკეთესო მოდელს, რომელიც აღსანიშნავია, რომ არის OpenAI 4o-ს განახლება, რომელიც Gemini 2.5 Pro-ს გამოშვებიდან მეორე დღეს გამოვიდა. და მაშინ როდესაც საორიენტაციო უპირატესობა ხშირად წარმავალი გვირგვინია (რადგან ახალი მოდელები ყოველკვირეულად გამოდის), Gemini 2.5 Pro ნამდვილად განსხვავებულად იგრძნობა.
ის გამოირჩევა ამოცანებში, რომლებიც ჯილდოვდებიან ღრმა მსჯელობით: კოდირება, ნიუანსირებული პრობლემების გადაჭრა, დოკუმენტების სინთეზი და აბსტრაქტული დაგეგმვაც კი. შიდა ტესტირებაში, მან განსაკუთრებით კარგად იმუშავა ადრე რთულად გადასაჭრელ საორიენტაციო მაჩვენებლებზე, როგორიცაა „კაცობრიობის უკანასკნელი გამოცდა“, რომელიც ფავორიტია ენობრივი დიდი მოდელების სისუსტეების გამოსავლენად აბსტრაქტულ და ნიუანსირებულ სფეროებში. (თქვენ შეგიძლიათ იხილოთ Google-ის განცხადება აქ, საორიენტაციო ინფორმაციასთან ერთად.)
საწარმოთა გუნდებს შეიძლება არ აინტერესებდეთ, რომელი მოდელი იმარჯვებს რომელ აკადემიურ ლიდერბორდში. მაგრამ მათ დააინტერესებთ, რომ ამ მოდელს შეუძლია აზროვნება - და გაჩვენოთ, როგორ აზროვნებს ის. განწყობის ტესტი მნიშვნელოვანია და ამჯერად, Google-ის ჯერია იგრძნოს, რომ მან გაიარა ის.
როგორც პატივცემულმა AI ინჟინერმა ნათან ლამბერტმა აღნიშნა, „Google-ს კვლავ აქვს საუკეთესო მოდელები, როგორც ეს უნდა ყოფილიყო AI-ს მთელი ამ აყვავების დასაწყისში. სტრატეგიული შეცდომა გამოსწორდა.“ საწარმოთა მომხმარებლებმა ეს უნდა განიხილონ არა მხოლოდ როგორც Google-ის კონკურენტებთან დაწევა, არამედ შესაძლოა მათთვის გადასწრება შესაძლებლობებში, რომლებიც მნიშვნელოვანია ბიზნეს აპლიკაციებისთვის.
3. საბოლოოდ, Google-ის კოდირების თამაში ძლიერია
ისტორიულად, Google ჩამორჩებოდა OpenAI-ს და Anthropic-ს დეველოპერებზე ორიენტირებული კოდირების დახმარებაში. Gemini 2.5 Pro ცვლის ამას - მნიშვნელოვნად.
პრაქტიკულ ტესტებში, მან აჩვენა ძლიერი ერთჯერადი შესაძლებლობა კოდირების გამოწვევებში, მათ შორის Tetris-ის სამუშაო თამაშის შექმნა, რომელიც პირველივე ცდაზე ამოქმედდა Replit-ზე ექსპორტის შემდეგ - გამართვა საჭირო არ გახდა. კიდევ უფრო აღსანიშნავია, რომ მან გაიაზრა კოდის სტრუქტურა სიცხადით, ცვლადების და ნაბიჯების გააზრებული მარკირებით და თავისი მიდგომის წარმოდგენით კოდის ერთ ხაზამდე დაწერამდე.
მოდელი კონკურენციას უწევს Anthropic-ის Claude 3.7 Sonnet-ს, რომელიც კოდის გენერირების ლიდერად ითვლებოდა და Anthropic-ის წარმატების ერთ-ერთი მთავარი მიზეზი საწარმოებშია. მაგრამ Gemini 2.5 გთავაზობთ კრიტიკულ უპირატესობას: მასიური 1 მილიონი ტოკენის კონტექსტის ფანჯარა. Claude 3.7 Sonnet მხოლოდ ახლა იწყებს 500 000 ტოკენის შეთავაზებას.
ეს მასიური კონტექსტის ფანჯარა ხსნის ახალ შესაძლებლობებს მთელ კოდურ ბაზებში მსჯელობისთვის, დოკუმენტაციის წაკითხვისთვის და მრავალ ურთიერთდამოკიდებულ ფაილში მუშაობისთვის. პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინრის სიმონ ვილისონის გამოცდილება ასახავს ამ უპირატესობას. როდესაც იყენებდა Gemini 2.5 Pro-ს ახალი ფუნქციის განსახორციელებლად მის კოდურ ბაზაში, მოდელმა გამოავლინა საჭირო ცვლილებები 18 სხვადასხვა ფაილში და დაასრულა მთელი პროექტი დაახლოებით 45 წუთში, საშუალოდ სამ წუთზე ნაკლები თითოეულ შეცვლილ ფაილზე. ეს სერიოზული ინსტრუმენტია საწარმოებისთვის, რომლებიც ექსპერიმენტებს ატარებენ აგენტების ფრეიმვორკებით ან ხელოვნური ინტელექტის დახმარებით განვითარების გარემოებებით.
4. მულტიმოდალური ინტეგრაცია აგენტის მსგავსი ქცევით
მაშინ როდესაც ზოგიერთი მოდელი, როგორიცაა OpenAI-ის უახლესი 4o, შეიძლება უფრო შთამბეჭდავი იყოს გამოსახულების გენერირებით, Gemini 2.5 Pro თითქოს ჩუმად ახდენს იმის რედეფინირებას, თუ როგორია საფუძვლიანი, მულტიმოდალური მსჯელობა.
ერთ-ერთ მაგალითში, ბენ დიქსონის პრაქტიკულმა ტესტირებამ VentureBeat-ისთვის აჩვენა მოდელის უნარი, მოეპოვებინა საკვანძო ინფორმაცია საძიებო ალგორითმების შესახებ ტექნიკური სტატიიდან და შეექმნა შესაბამისი SVG ნაკადის დიაგრამა - შემდეგ კი გაეუმჯობესებინა ეს ნაკადის დიაგრამა, როდესაც მას ვიზუალური შეცდომებით რენდერირებული ვერსია აჩვენეს. მულტიმოდალური მსჯელობის ეს დონე იძლევა ახალი სამუშაო პროცესების საშუალებას, რომლებიც ადრე შეუძლებელი იყო მხოლოდ ტექსტზე დაფუძნებული მოდელებით.
სხვა მაგალითში, დეველოპერმა სემ ვიტევენმა ატვირთა ლას-ვეგასის რუკის მარტივი სკრინშოტი და იკითხა, თუ რა Google-ის ღონისძიებები იმართებოდა ახლომახლო 9 აპრილს (იხილეთ ამ ვიდეოს 16:35 წუთი). მოდელმა ამოიცნო ადგილმდებარეობა, დაასკვნა მომხმარებლის განზრახვა, მოძებნა ონლაინში (დაფუძნებით ჩართული) და დააბრუნა ზუსტი დეტალები Google Cloud Next-ის შესახებ, თარიღების, ადგილმდებარეობისა და ციტირების ჩათვლით. ეს ყველაფერი გაკეთდა საბაჟო აგენტის ფრეიმვორკის გარეშე, მხოლოდ ძირითადი მოდელითა და ინტეგრირებული ძიებით.
მოდელი რეალურად მსჯელობს ამ მულტიმოდალურ შეყვანაზე, მხოლოდ მის დათვალიერებას სცილდება. ის მიანიშნებს იმაზე, თუ როგორი შეიძლება იყოს საწარმოთა სამუშაო პროცესები ექვს თვეში: დოკუმენტების, დიაგრამებისა და დაფების ატვირთვა და მოდელის მიერ შინაარსზე დაფუძნებული მნიშვნელოვანი სინთეზის, დაგეგმვის ან მოქმედების განხორციელება.
ბონუსი: ის უბრალოდ… სასარგებლოა
მიუხედავად იმისა, რომ ცალკე საკითხი არ არის, აღსანიშნავია: ეს არის Gemini-ის პირველი გამოშვება, რომელმაც Google ენობრივი დიდი მოდელების „უკანა წყლებიდან“ ამოიყვანა ბევრისთვის ჩვენგანი. წინა ვერსიები ვერასოდეს მოხვდა ყოველდღიურ გამოყენებაში, რადგან მოდელები, როგორიცაა OpenAI ან Claude, ადგენდნენ დღის წესრიგს. Gemini 2.5 Pro განსხვავებულად იგრძნობა. მსჯელობის ხარისხი, გრძელვადიანი კონტექსტის უტილიტა და პრაქტიკული UX შეხებები - როგორიცაა Replit-ზე ექსპორტი და Studio-ზე წვდომა - მას მოდელად აქცევს, რომლის იგნორირებაც რთულია.
თუმცა, ჯერ კიდევ ადრეა. მოდელი ჯერ არ არის Google Cloud-ის Vertex AI-ში, თუმცა Google-მა განაცხადა, რომ ეს მალე მოხდება. გარკვეული შეფერხების საკითხები რჩება, განსაკუთრებით უფრო ღრმა მსჯელობის პროცესთან დაკავშირებით (ამდენი აზროვნების ტოკენის დამუშავებით, რას ნიშნავს ეს პირველი ტოკენის დროისთვის?), და ფასები ჯერ არ არის გამჟღავნებული.
კიდევ ერთი გაფრთხილება ჩემი დაკვირვებებიდან მისი წერის უნარის შესახებ: OpenAI და Claude ჯერ კიდევ თითქოს უპირატესობას ანიჭებენ ლამაზად წასაკითხი პროზის წარმოებას. Gemini. 2.5 ძალიან სტრუქტურირებულად იგრძნობა და აკლია საუბრის ის სიგლუვე, რომელსაც სხვები გვთავაზობენ. მე შევნიშნე, რომ OpenAI, კერძოდ, ამაზე ამახვილებს ყურადღებას ბოლო დროს.
თუმცა, საწარმოებისთვის, რომლებიც აბალანსებენ შესრულებას, გამჭვირვალობასა და მასშტაბს, Gemini 2.5 Pro-მ შესაძლოა Google კვლავ სერიოზულ კონკურენტად აქცია.
როგორც Zoom-ის CTO-მ, ქსუედონგ ჰუანგმა მითხრა გუშინ, Google კვლავ მყარად რჩება ენობრივი დიდი მოდელების წარმოებაში. Gemini 2.5 Pro-მ უბრალოდ მოგვცა მიზეზი, რომ გვჯეროდეს, რომ ეს შესაძლოა ხვალ უფრო მეტი სიმართლე იყოს, ვიდრე გუშინ.
საწარმოთა შედეგების შესახებ სრული ვიდეოს სანახავად, იხილეთ აქ:
გსურთ კომენტარის დატოვება?
კომენტარის დასატოვებლად საჭიროა ავტორიზაცია
შესვლა რეგისტრაციაკომენტარები არ არის
იყავით პირველი, ვინც დატოვებს კომენტარს