Google 發布最聰明的 AI 模型 Gemini 2.5！

今天，我們推出最聰明的 AI 模型 Gemini 2.5。我們的第一個 2.5 版本是 2.5 Pro 的實驗版本，它在廣泛的基準測試中都處於領先地位，並且在LMArena上以顯著優勢排名第一。

Gemini 2.5 模型是思考模型，能夠在做出反應之前透過自己的想法進行推理，從而提高性能和準確性。

在人工智慧領域，系統的「推理」能力不僅僅指分類和預測。它指的是分析資訊、得出合乎邏輯的結論、結合背景和細微差別並做出明智決策的能力。

長期以來，我們一直在探索透過強化學習、思路鏈提示等技術，讓人工智慧變得更聰明、更推理能力。在此基礎上，我們最近推出了我們的第一個思維模型，Gemini 2.0 Flash Thinking。

現在，借助 Gemini 2.5，我們透過結合顯著增強的基礎模型和改進的後期訓練，實現了全新的性能水準。展望未來，我們將把這些思考能力直接融入我們的所有模型中，以便它們能夠處理更複雜的問題，並支援更強大、更具情境感知能力的代理。

Gemini 2.5 Pro 簡介

Gemini 2.5 Pro Experimental 是我們用來執行複雜任務的最先進的模型。它在LMArena排行榜（衡量人類偏好）上以顯著優勢名列前茅，表明該模型性能強大，且具有高品質的風格。 2.5 Pro也表現出強大的推理和編碼能力，在常見的編碼、數學和科學基準測試中處於領先地位。

Gemini 2.5 Pro 現已在Google AI Studio和Gemini 應用程式中針對 Gemini Advanced 用戶推出，並且即將在Vertex AI中推出。我們還將在未來幾週內推出定價，讓人們能夠使用具有更高速率限制的 2.5 Pro 進行規模生產使用。

增強推理

Gemini 2.5 Pro 在一系列需要高階推理的基準測試中都處於領先地位。 2.5 Pro 不使用會增加成本的測試時間技術（如多數投票），在 GPQA 和 AIME 2025 等數學和科學基準測試中處於領先地位。

在「人類的最後考試」中，它在未使用工具的模型中也獲得了 18.8% 的最高分數，這是最先進的成績。「人類的最後考試」是一個由數百名學科專家設計的資料集，旨在捕捉人類知識和推理的前沿。

進階編碼

我們一直專注於程式設計效能，Gemini 2.5 較 2.0 有了很大的飛躍——未來還會有更多的改進。 2.5 Pro 擅長創建視覺引人注目的 Web 應用程式和代理程式碼應用程序，以及程式碼轉換和編輯。在代理程式碼評估的行業標準 SWE-Bench Verified 上，Gemini 2.5 Pro 透過自訂代理設定獲得了 63.8% 的得分。

以下是一個範例，說明 2.5 Pro 如何利用其推理能力透過從單行提示產生可執行程式碼來創建視訊遊戲。

https://kopyai.com/zh-tw/latest/view/type.news/0/24

Picture Source:
Google

留言

這個網誌中的熱門文章

美國公布 2025 年六月非農就業人數

美國勞工統計局今天報告稱，6 月非農業就業總人數增加了 14.7 萬人，失業率基本持平於 4.1%。州政府和醫療保健領域的就業機會增加。聯邦政府部門的就業機會持續減少。本新聞稿提供的統計數據來自兩項月度調查。家庭調查以人口統計特徵衡量勞動力狀況，包括失業率。機構調查以行業衡量非農業就業人數、工時和收入。家庭調查數據 6月份，失業率為 4.1%，失業人數為 700 萬，兩者皆變化不大。自2024年5月以來，失業率一直維持在 4.0% 至 4.2% 的窄幅區間內。在主要勞動族群中，非裔美國人（6.8%）的失業率在6月有所上升，而成年女性（3.6%）和白人（3.6%）的失業率則下降。成年男性（3.9%）、青少年（14.4%）、亞裔（3.5%）和西班牙裔（4.8%）的失業率在當月幾乎沒有變化。 6 月份，長期失業人數（失業 27 週或以上）增加了 19 萬，達到 160 萬，基本上抵消了上個月的降幅。長期失業者佔所有失業人口的 23.3%。 6 月份，勞動參與率基本維持不變，為 62.3%，就業人口比率維持在 59.7%。 6 月份，因經濟原因從事兼職工作的人數為 450 萬，基本維持不變。這些人原本更傾向於全職工作，但由於工作時間減少或無法找到全職工作，他們只能從事兼職工作。 6 月份，目前希望就業但未加入勞動力的人數基本保持不變，為 600 萬人。這些人未被計入失業人數，因為他們在調查前 4 週內沒有積極尋找工作，或無法接受工作。在希望就業但未加入勞動力隊伍的人數中，6 月處於邊緣就業狀態的人數增加了 23.4 萬人，達到 180 萬人。這些人希望工作，並且能夠工作，在過去 12 個月的某個時間點尋找工作，但在調查前 4 週內沒有尋找工作。灰心喪志的工人（邊緣就業人群中的一部分，他們認為沒有工作機會）的人數在 6 月增加了 25.6 萬人，達到 63.7 萬人。機構調查數據 6月份非農業就業總人數增加了 14.7 萬個，與過去 12 個月平均每月增加 14.6 萬個的水平持平。6月份，州政府和醫療保健領域的就業機會增加。聯邦政府的就業機會持續減少。 6月政府就業機會增加了 7.3 萬個。州政府就業機會增加了4.7萬個，主要集中在教育領域（增加了4萬個）。地方政府教育領域的就業機會持續增加（增加了2.3萬個）。聯邦政府就業機會持續減少（減少了7千個），自1月...

閱讀完整內容

DeepSeek-V3.1 發布，邁向 AI Agent

DeepSeek-V3.1 在 DeepSeek-V3.1-Base 的基礎上進行後訓練，後者基於原始 V3 基礎檢查點，通過兩階段長上下文擴展方法構建，遵循原始 DeepSeek-V3 報告中概述的方法。 DeepSeek 透過收集更多長文件並大幅擴展兩個訓練階段來擴展資料集。32K 擴展階段的標記數量增加了 10 倍，達到 6,300 億個標記，而 128K 擴展階段的標記數量增加了 3.3 倍，達到 2,090 億個標記。此外，DeepSeek-V3.1 使用 UE8M0 FP8 規模資料格式進行訓練，以確保與微尺度資料格式相容。 DeepSeek-V3.1 是一個同時支持思考模式和非思考模式的混合模型。相較於上一版本，本次升級帶來了多個方面的改進：混合推理：思考與非思考－一個模型，兩種模式更快的思考：DeepSeek-V3.1-Think 與 DeepSeek-R1-0528 相比，可以在更短的時間內找到答案更強大的代理商技能：後製訓練可提高工具使用率和多步驟代理任務 DeepSeek-V3.1 模型提升了工具使用、程式碼生成和推理效率，在高難度基準測試中實現了與 DeepSeek-R1 相當的效能，同時響應速度更快。它支援結構化工具呼叫、代碼代理和搜尋代理，適用於研究、編碼和代理工作流程。工具和代理程式升級在 SWE / Terminal-Bench 上獲得更好的結果針對複雜搜尋任務的更強大的多步驟推理思考效率大幅提升模型更新 V3.1 基礎：在 V3 基礎上繼續對 840B 個 token 進行預訓練，以進行長上下文擴展 Tokenizer 和聊天範本已更新 - 新的 tokenizer 設定： https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek- V3.1/blob/main/tokenizer_config.json V3.1 基礎開源權重： https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Base V3.1 開源權重： https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1 價格變動新定價開始及非高峰折扣結束時間為 2025 年 9 月 5 日 16:00（UTC 時間）在此之前，API 遵循當前定價 ...

閱讀完整內容

Multiverse Computing 推出微型高性能 AI 模型

據公司新聞稿稱，Multiverse Computing 表示已經解決了長期困擾人工智慧的一個問題：在不損失效能的情況下縮小模型。這家總部位於西班牙的公司週四發布了名為 "Model Zoo" 的產品，這是一系列 "奈米模型"，據稱這些模型可以在中等硬體上本地運行，同時性能可匹敵甚至超越更大型的系統。此次發表的產品包括兩款新產品——ChickenBrain 和 SuperFly，旨在證明在人工智慧領域，規模越大並不一定越好。 ChickenBrain 是 Meta 的 Llama 3.1 大型語言模型的精簡版，Multiverse 表示，該模型比通常所需的計算資源小 3700 倍。儘管如此，該模型在 MMLU Pro、MATH500、GSM8K 和 GPQA Diamond 等行業基準測試中仍優於 Llama 3.1 8B。該公司在 MacBook Pro 和低成本 Raspberry Pi 等日常設備上對其進行了測試，表明它無需專門的雲端基礎設施即可運行。 SuperFly 較小，基於開源的 SmolLM2 135 模型，僅有 9,400 萬個參數。 Multiverse 表示，它足夠小，可以容納兩隻蒼蠅的神經容量，比雞腦小 15000 倍。該模型旨在實現無需互聯網連接即可運行的對話式 AI，因此非常適合嵌入到消費產品和車輛中。該公司指出，SuperFly 可在智慧家電等領域實現直接應用，無需將資料傳送到雲端即可實現語音控制。這將使洗衣機或冰箱即使在離線狀態下也能回應簡單的語言指令。在汽車領域，它可以為車載助理提供動力，使其在沒有蜂窩信號覆蓋的區域也能繼續運行，處理導航、氣候和音頻任務。 https://theaiinsider.tech/2025/08/15/multiverse-computing-reports-it-shrinks-ai-models-without-sacrificing-power/ Picture Source: Multiverse Computing

閱讀完整內容

Kopy AI Blog

搜尋此網誌