Gemini (լեզվական մոդել)

**Gemini**, Google DeepMind-ի կողմից մշակված բազմամոդալ մեծ լեզվական մոդելների (LLM) ընտանիք և LaMDA-ի և PaLM 2-ի իրավահաջորդ։ Այն բաղկացած է Gemini Pro-ից, Gemini Flash-ից և Gemini Lite-ից, որի մասին հայտարարվել է 2023 թվականի դեկտեմբերի 6-ին։ Այն աշխատում է բարդ չատբոտի հիման վրա։

## Պատմություն
### Զարգացում

մինի|Google-ի գլխավոր գործադիր տնօրեն Սունդար Պիչային
Google հայտարարեց խոշոր լեզվական մոդելի (LLM)՝ Gemini մասին, որը մշակել էր Google DeepMind դուստր ընկերությունը, 2023 թվականի մայիսի 10-ին Google I/O միջացառման ժամանակ։ Այն ներկայացվեց որպես PaLM 2 ավելի հզոր իրավահաջորդ, իսկ Google գլխավոր տնօերն Սունդար Պիչայը նշեց, որ Gemini-ն դեռ գտնվում է զարգացման վաղ փուլում։ Ի տարբերություն այլ LLM-ների՝ Gemini-ն առանձնանում էր նրանով, որ այն վարժվել է ոչ միայն տեքստային կորպուսի, այլև մուլտիմոդալ օգտագործման համար, ինչը նշանակում է, որ այն միաժամանակ կարող է մշակել տարատեսակ տվյալներ՝ ներառյալ տեքստը, պատկերները, աուդիոն, տեսանյութը և ելակոդը։ Այն մշակվել է Google երկու մասնաճյուղերի՝ DeepMind և Google Brain համագործակության արդյունքում, որոնք միավորվել են Google DeepMind նախորդ ամսում։ Wired տված հարցազրույցում DeepMind-ի գլխավոր տնօրեն Դեմիս Հասաբիս ընդգծեց Gemini-ի առաջադեմ հնարավորությունները՝ վստահեցնելով, որ այն կկարողանա գերազանցել OpenAI-ի ChatGPT-ին, որն աշխատում է GPT-4 և որի աճող հանրաճանաչությունը Google-ի և LaMDA ու Բարդ կողմից վիճելի դարձավ։ Հասաբիսն ընդգծեց DeepMind-ի AlphaGo ծրագրի ուժեղ կողմերը, որը 2016 թվականին գլոբալ ուշադրություն գրավեց, երբ հաղթեց Գո-ի չեմպիոն Լի Սեդոլին, ասելով, որ Gemini-ը կզուգակցի AlphaGo-ի և մյուս Google-DeepMind LLM-ների ուժերը:
մինի|DeepMind-ի գլխավոր գործադիր տնօրեն Դեմիս Հասաբիսը
2023 թվականի օգոստոսին The Information-ը հրապարակեց զեկույց, որտեղ ներկայացվել էր Google-ի Gemini նախագծի ճանապարհային քարտեզը՝ նշելով, որ ընկերությունը նախատեսում էր մոդելի թողարկումը 2023 թվականի վերջում։ Զեկույցի համաձայն՝ Google-ը հույս ուներ գերազանցել OpenAI-ին և այլ մրցակիցներին՝ համատեղելով մեծ լեզվային մոդելներին բնորոշ խոսակցական տեքստի մշակման հնարավորությունները արհեստական բանականությամբ ստեղծվող պատկերների հետ։ Սա Gemini-ին թույլ կտար ստեղծել համատեքստային պատկերներ և հարմարեցվել ավելի լայն կիրառությունների համար։

Ինչպես Բարդ-ի դեպքում, Gemini-ի մշակման համար կրկին հրավիրեցին Google-ի համահիմնադիր Սերգեյ Բրինին, որը դուրս էր եկել ակտիվ աշխատանքից։ Նրան միացան Google Brain-ի և DeepMind-ի հարյուրավոր ինժեներներ։ Ավելի ուշ Բրինը նշվեց որպես Gemini-ի «հիմնական ներդրող»։ Քանի որ Gemini-ն ուսումնավարժվում էր YouTube-ի տեսանյութերի տրանսկրիպտների վրա, նախագծում ներգրավվեցին իրավաբաններ՝ ապահովելու համար, որ ուսուցման տվյալների մեջ չլինեն հեղինակային իրավունքով պաշտպանված նյութեր։

Gemini-ի սպասվող թողարկման մասին լուրերից հետո OpenAI-ն արագացրեց GPT-4-ի ինտեգրումը բազմամոդալ հնարավորություններով, որոնք նման էին Gemini-ի գործառույթներին։ The Information-ը սեպտեմբերին հաղորդեց, որ մի շարք ընկերություններ ստացել են «մոդելի վաղ տարբերակի» վաղ հասանելիություն, որը Google-ը նախատեսում էր մատչելի դարձնել հաճախորդներին Google Cloud–ի Vertex AI ծառայության միջոցով։ Հրատարակությունն ընդգծել էր նաև, որ Google-ը պատրաստում է Gemini-ին, որպեսզի այն կարողանա մրցել թե՛ GPT-4-ի, և թե՛ Microsoft-ի GitHub Copilot-ի հետ։

### Թողարկում
2023 թվականի դեկտեմբերի 6-ին Պիչայը և Հասաբիսը վիրտուալ մամուլի ասուլիսի ընթացքում ներկայացրին «Gemini 1.0»-ը։ Այն ներառում էր երեք մոդել՝ Gemini Ultra (նախատեսված «բարձր բարդության առաջադրանքների» համար), Gemini Pro (նախատեսված «լայն շրջանակի առաջադրանքների» համար), Gemini Nano (նախատեսված «սարքի վրա աշխատող առաջադրանքների» համար)։ Թողարկման պահին Gemini Pro-ն ինտեգրվեց Բարդ-ի մեջ, իսկ Gemini Nano-ն՝ Pixel 8 Pro սմարթֆոնի։ Միևնույն ժամանակ, նախատեսվում էր, որ Gemini Ultra-ն կուժեղացնի Bard Advanced-ը և կմատչելի դառնա ծրագրավորողների համար 2024 թվականի սկզբին։ Google-ը նաև մտադիր էր Gemini-ն  մի շարք այլ ապրանքներում, ներառյալ Search-ը, Ads-ը, Chrome-ը, Google Workspace-ի Duet AI-ը և AlphaCode 2-ը։ Մոդելը սկզբնական շրջանում մատչելի էր միայն անգլերենով։ Google-ը այն ներկայացրեց որպես իր «ամենամեծ և ամենահզոր AI մոդելը», որը նախատեսված էր մարդու վարքագիծը նմանակելու համար, և հայտարարեց, որ Gemini-ն լայնորեն հասանելի չի դառնա մինչև հաջորդ տարի՝ «ընդարձակ անվտանգության թեստավորման» անհրաժեշտության պատճառով։ Gemini-ն ուսումնավարժվել և աշխատում էր Google-ի Tensor Processing Unit (TPU) պրոցեսորների վրա, իսկ անվանումը վերաբերում է DeepMind–Google Brain միավորմանը, ինչպես նաև ՆԱՍԱ-ի Project Gemini ծրագրին։

Gemini Ultra-ն գերազանցել էր GPT-4-ին, Anthropic-ի Կլոդ 2-ին, Inflection AI-ի Inflection-2-ին, ՄեԱի LLaMA 2-ին և xAI-ի Grok 1-ին տարբեր ոլորտային չափորոշիչներում, մինչդեռ Gemini Pro-ն գերազանցել էր GPT-3.5-ին՝ ստանալով 90% բալ։ Դեկտեմբերի 13-ին Gemini Pro-ն մատչելի դարձավ Google Cloud հաճախորդներին AI Studio-ի և Vertex AI-ի միջոցով, իսկ Gemini Nano-ն նույնպես նախատեսվում էր հասանելի դարձնել Անդրոիդ ծրագրավորողներին։

Դեմիս Հասաբիսը նաև նշեց, որ DeepMind-ը ուսումնասիրում է, թե ինչպես կարելի է Gemini-ն «համադրել ռոբոտատեխնիկայի հետ, աշխարհի հետ ֆիզիկական փոխազդեցության համար»։ Ստորագրված հրամանի համաձայն՝ ԱՄՆ նախագահ Ջո Բայդենը հոկտեմբերին հայտարերել է, որ Google կիսվում է Միացյալ Նահանգների դաշնային կառավարության հեգ Gemini Ultra թեստավորման արդյունքներով։ Նույն կերպ ընկերությունը բանակցությունների մեջ էր Մեծ Բրիտանիայի կառավարության հետ՝ համապատասխանելու համար AI Safety Summit-ի ընթացքում Բլեթչլի պարկում ներկայացված սկզբունքներին։

2025 թվականի հունիսին Google-ը ներկայացրեց Gemini CLI-ն՝ բաց կոդով AI գործակալ, որը Gemini-ի հնարավորությունները անմիջապես հասանելի էր դարձնում տերմինալում՝ տրամադրելով առաջադեմ ծրագրավորման, ավտոմատացման և խնդիրների լուծման հնարավորություններ, ինչպես նաև լայնատարած անվճար օգտագործման սահմաններ անհատ ծրագրավորողների համար։

### Թարմացումներ
Google-ը համագործակցել է Սամսունգի հետ, որպեսզի 2024 թվականի հունվարին Gemini Nano-ն և Gemini Pro-ն ինտեգրվի իր Galaxy S24 սմարթֆոնների շարքի մեջ։ Այդ նույն ամիս, Բարդ-ը և Duet AI-ը միավորվեցին Gemini ապրանքանիշի ներքո, իսկ «Gemini Advanced with Ultra 1.0»-ը առաջին անգամ ներկայացվեց Google One բաժանորդագրության ծառայության նոր «AI Premium» մակարդակով։ Gemini Pro-ն նույնպես գործարկվեց գլոբալ մասշտաբով։

2024 թվականի փետրվարին Google-ը սահմանափակ կարողությամբ գործարկեց Gemini 1.5-ը՝ ներկայացնելով այն որպես ավելի հզոր և ունակ մոդել, քան 1.0 Ultra-ն: Այս «քայլի փոփոխությունը» ձեռք բերվեց տարբեր տեխնիկական առաջընթացների միջոցով, այդ թվում՝ նոր ճարտարապետություն, «փորձագետների խառնուրդ» (mixture-of-experts) մոտեցում և ավելի մեծ՝ մեկ միլիոն տոկենի կոնտեքստային պատուհան, որը մոտավորապես հավասար է մեկ ժամ անձայն տեսանյութի, 11 ժամ ձայնագրության, 30,000 տող կոդի կամ 700,000 բառի: Նույն ամսին Google-ը ներկայացրեց Gemma-ն՝ անվճար և բաց կոդով LLM-ների (Մեծ Լեզվական Մոդելներ) ընտանիք, որոնք ծառայում են որպես Gemini-ի թեթև տարբերակ: Դրանք թողարկվեցին երկու չափսով՝ նյարդային ցանցով, որոնք ունեին համապատասխանաբար երկու և յոթ միլիարդ պարամետր: Մի շարք հրապարակումներ սա դիտեցին որպես պատասխան Meta-ի և այլ ընկերությունների՝ իրենց AI մոդելները բաց կոդով դարձնելուն, ինչպես նաև որպես կտրուկ շրջադարձ Google-ի վաղեմի պրակտիկայից, որը նախատեսում էր իր AI-ն պահել սեփական: Google-ը հայտարարեց լրացուցիչ մոդելի՝ Gemini 1.5 Flash-ի մասին, մայիսի 14-ին, 2024 թվականի I/O հիմնական ելույթի ժամանակ։

Երկու թարմացված Gemini մոդելները՝ Gemini-1.5-Pro-002-ը և Gemini-1.5-Flash-002-ը, թողարկվեցին 2024 թվականի սեպտեմբերի 24-ին:

2024 թվականի դեկտեմբերի 11-ին Google-ը հայտարարեց Gemini 2.0 Flash Experimental-ի մասին, որը նշանակալի թարմացում էր իր Gemini AI մոդելի համար: Այս տարբերակն իր նախորդի՝ Gemini 1.5 Flash-ի համեմատ, պարունակում է բարելավված արագություն և արդյունավետություն: Հիմնական առանձնահատկությունները ներառում են՝ Multimodal Live API իրական ժամանակի աուդիո և վիդեո փոխազդեցությունների համար, Բարելավված տարածական ընկալում (spatial understanding), Ներկառուցված պատկերի և կառավարվող տեքստից խոսքի սերնդի հնարավորություն (ջրանիշներով), Ինտեգրված գործիքների օգտագործում, ներառյալ Google Search-ը: Այն նաև ներկայացնում է բարելավված գործակալական հնարավորություններ (agentic capabilities), նոր Google Gen AI SDK և «Jules»-ը՝ փորձարարական AI կոդավորման գործակալ GitHub-ի համար: Բացի այդ, Google Colab-ը ինտեգրում է Gemini 2.0-ն՝ բնական լեզվից տվյալների գիտական նոթբուքեր ստեղծելու համար: Gemini 2.0-ը հասանելի էր բոլոր օգտատերերին Gemini չաթի ինտերֆեյսի միջոցով՝ որպես «Gemini 2.0 Flash experimental»:

2025 թվականի հունվարի 30-ին Google-ը թողարկեց Gemini 2.0 Flash-ը որպես նոր հիմնական մոդել, մինչդեռ Gemini 1.5 Flash-ը շարունակում էր մնալ հասանելի օգտագործման համար։ Դրան հաջորդեց Gemini 2.0 Pro-ի թողարկումը 2025 թվականի փետրվարի 5-ին։ Բացի այդ, Google-ը ներկայացրեց Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental-ը, որը բացահայտում է լեզվային մոդելի մտածողության գործընթացը՝ պատասխաններ ձևակերպելիս։

2025 թվականի մարտի 12-ին Google-ը հայտարարեց նաև Gemini Robotics-ի մասին, որը տեսողական-լեզվական-գործողության մոդել է՝ հիմնված Gemini 2.0 մոդելների ընտանիքի վրա։

Հաջորդ օրը Google-ը հայտարարեց, որ Android Studio-ի Gemini-ն ունակ կլինի հասկանալու պարզ UI մոքափները (մակետները) և դրանք փոխակերպելու աշխատող Jetpack Compose կոդի։

Google կողմից որպես արհեստական ինտելեկտի ամենաինտելեկտուալ մոդել բնութագրված Gemini 2.5 Pro Experimental թողարկվել է 2025 թվականի մարտի 25-ին, որն ունի վերլուծելու և կոդավորման լայնածավալ հնարավորություններ և ունի «մտածելու մոդել», որը կարող է վերլուծել քայլերի միջոցով նախքան պատասխանելը՝ օգտագործելով այնպիսի մեթոդներ, ինչպիսին են մտքերի շղթայի հուշումը։

Google I/O 2025-ին Google-ը հայտարարեց զգալի թարմացումների մասին իր Gemini հիմնական մոդելներում։ Gemini 2.5 Flash-ը դարձավ լռելյայն մոդելը՝ ապահովելով ավելի արագ պատասխաններ։ Gemini 2.5 Pro-ն  ներկայացվեց որպես Gemini-ի ամենաառաջադեմ մոդել, որն առանձնանում է դատողության, կոդավորման հնարավորություններով և բարդ խնդիրների համար նախատեսված նոր Deep Think ռեժիմով։ Թե՛ 2.5 Pro-ն, թե՛ Flash-ը աջակցում են ձայնի ելքին և ունեն բարելավված անվտանգություն։

2025 թվականի հունիսի 17-ին Google հայտարարեց 2.5 Pro և Flash համար ընդհանուր հասանելիության մասին։ Նույն օրը նրանք ներկայացրին նաև արագության և ծախսարդյունաբերության համար օպտիմալացված Gemini 2.5 Flash-Lite։

2025 թվականի նոյեմբերի 18-ին Google հայտարարեց նոր 3.0 Pro  3.0 Deep Think տարբերակների թողարկման մասին։ Այս նոր մոդելները փոխարինելու էին 2.5 Pro և Flash և համարվում են 2025 թվականի նոյեմբերից հասանելի ամենահզոր մոդելները։ Թողարկումից հետո 3.0 Pro գերազանցեց ԱԲ-ի հիմնական մոդելներին, այդ թվում գերազանցելով OpenAI-ի GPT-5 Pro-ին մարդկության վերջին քննության ժամանակ 41% հստակությամբ՝ ի տարբերություն OpenAI 31,64% և գլխավորելով LMArena վարկանիշը։

### Մոդելների տարբերակներ
Ստորև բերվող աղյուսյակում թվարկված են Gemini մոդելի հիմնական տարբերակները նշանակալի փոփոխությունների նկարագրություններով՝ ներառված յուրաքանչյուր տարբերակում։

## Nano Banana
Nano Banana (պաշտոնական Gemini 2.5 Flash Image) պատկերների ստեղծման և խմբագրման մոդել է, որը հիմնված է գեներատիվ արհեստական ​​բանականության միջոցով գեներացված և Google դուստր ընկերության՝ Google DeepMind կողմից մշակված պատկերների վրա։ Gemini խոշոր լեզվական մոդելների տեքստային տարբերակը թողարկվել է 2025 թվականի օգոստոսին որպես Gemini չաթում և Google այլ արդատրության մի գործողություն։ Nano Banana կոդային անվանումն է, որն օգտագործվում է մոդելի համար։ Թողարկումից հետո դա դարձավ վիրտուալ սենսացիա սոցիալական մեդիայում, հատկապես նրա ֆոտոռեալիստական «3D-պատկերների» նկարները։ Այն առաջին անգամ հրապարակորեն հայտնվեց որպես անանուն մոդել՝ LMArena ամբոխի կողմից գնահատվող արհեստական բանականության հարթակում՝ 2025 թվականի օգոստոսի սկզբին։ Այն հանրային թողարկվեց 2025 թվականի օգոստոսի 26-ին՝ Gemini հավելվածի և հարակից Google AI ծառայությունների միջոցով։ «Nano Banana» մականունն առաջացել է ներքին անուններից, բայց արագ տարածվեց համացանցում, երբ կոդային անվանումը սկզբում օգտագործվում էր օնլայն-խմբերում։ Google ավելի ուշ հաստատեց իր ինքնությունը որպես *Gemini 2.5 Flash Image* հրապարակային թողարկումից հետո պաշտոնական հայտարարությունում։ Մոդելը օգտվողներին հնարավորություն է տալիս փոխել սանրվածքը, ֆոնը և խառնել լուսանկարները։ Սուբյեկտի հետևողականությունը թույլ է տալիս նույն անձին կամ առարկային ճանաչել տարբեր փոփոխությունների ընթացքում։

Մուլտի-պատկերները միավորում է լուսանկարները մեկ անխափան մուտք, և համաշխարհային գիտելիքները թույլ են տալիս համատեքստային փոփոխություններ կատարել։ Այն ապահովում է նաև SynthID watermarking անտեսանելի թվային ստորագրությունը ԱԲ-ի կողմից ստեղծված տեղեկատվության նույնականացմանը։

### Թողարկում և տարածում
Թողարկումից հետո Nano Banana-ն հասանելի դարձավ Gemini հավելվածում, Google AI Studio-ում և Vertex AI-ի միջոցով։ Google-ի տվյալներով՝ այն օգնեց Gemini հավելվածին ներգրավել ավելի քան 10 միլիոն նոր օգտատեր, ինչպես նաև ապահովեց ավելի քան 200 միլիոն պատկերների խմբագրում՝ թողարկմանն առաջին շաբաթների ընթացքում։ Մարդիկ սկսեցին Nano Banana-ն կապել մի վարակիչ տենդենցի հետ, որի ընթացքում նրանք իրենց սելֆիները վերածում էին խաղալիքների նմանվող 3D ֆիգուրների։ Այս երևույթը արագ տարածվեց Instagram-ում և X-ում (նախկին Twitter)։ X հարթակում մոդելը ավելացնելու շնորհիվ օգտատերերը կարողանում էին անմիջապես նշել Nano Banana-ին գրառումներում՝ հրահանգներից պատկերներ ստեղծելու համար, ինչը այն դարձնում էր ավելի հանրաճանաչ։

### Արձագանք
2025 թվականի սեպտեմբերին *TechRadar* ակնարկը հայտնել է, որ Nano Banana ավելի իրատեսական էր և հետևողական էր շատ հարցումներում, քան ChatGPT-ի գեներացված պատկերները։ *Tom's Guide* ակնարկը գովասանքի խոսքեր է ասել դրա՝ պատկերների ստեղծագործ և կենդանի ռետուշով մշակման կարողությունների մասին։

PC Gamer-ի մեկ այլ ակնարկ նշել է, որ մոդելը չունի որոշ հիմնական խմբագրման գործիքներ, օրինակ՝ կտրում (cropping), և որ երբեմն համակարգը չի կիրառում կատարած փոփոխությունները՝ փոխարենը վերադարձնելով պատկերը իր սկզբնական տեսքին։

Nano Banana-ն լավ արդյունքներ է ցուցադրել ճարտարապետական վիզուալիզացիայի մեջ՝ կարողանալով ստեղծել ճիշտ չափերի պատկերներ նույնիսկ բարդ երկրաչափության դեպքում։

## Տեխնիկական առանձնահատկություններ
Քանի որ Gemini-ն բազմամոդալ է, յուրաքանչյուր համատեքստային պատուհան կարող է պարունակել մի քանի տեսակի մուտքային տվյալներ։ Տարբեր ռեժիմները կարող են միմյանց հետ խառնվել և պարտադիր չէ ներկայացվեն խառնված հերթականությամբ, ինչը հնարավորություն է տալիս իրականացնել բազմամոդալ երկխոսություն։

Օրինակ՝ օգտատերը կարող է սկսել զրույցը խառնված տեքստի, նկարների, տեսանյութի և աուդիոնյութի ցանկացած հերթականությամբ, և Gemini-ն կարող է պատասխանել նույն ազատ կարգավորումով։ Մուտքային պատկերները կարող են ունենալ տարբեր լչափեր, իսկ տեսանյութը մուտքագրվում է որպես պատկերների հաջորդականություն։

Աուդիոն նմուշառվում է 16 կՀց հաճախականությամբ, այնուհետև Universal Speech Model-ի կողմից վերածվում է տոկենների հաջորդականության։ Gemini-ի տվյալների հավաքածուն բազմամոդալ և բազմալեզու է՝ բաղկացած «վեբ փաստաթղթերից, գրքերից և կոդից, ինչպես նաև ներառելով պատկերային, աուդիո և վիդեո տվյալներ»։

Gemini և Gemma մոդելները decoder-only տրանսֆորմերներ են՝ փոփոխություններով, որոնք հնարավորություն են տալիս արդյունավետ ուսուցում և ելքային հաշվարկ TPU-ների վրա։ 1.0 սերունդը օգտագործում է multi-query attention։

## Ընդունում
Gemini-ի թողարկմանը նախորդել էին մի քանի ամիսների ինտենսիվ ենթադրություններ և սպասումներ, որոնք MIT Technology Review–ն բնութագրեց որպես «ԱԲ-ի հիպի գագաթնակետ»։ 2023 թվականի օգոստոսին SemiAnalysis հետազոտական ընկերությունից Դիլան Պաթելը և Դենիել Նիշբալը հրապարակեցին բլոգային գրառում, որում հայտարարում էին, թե Gemini-ի թողարկումը «կուտի աշխարհը» և կգերազանցի GPT-4-ին, ինչին OpenAI-ի գործադիր տնօրեն Սամ Ալթմանը ծաղրով արձագանքեց X-ի իր էջում։ OpenAI-ի համահիմնադիր, գործարար Իլոն Մասկն էլ միջամտեց հարցին՝ գրելով. «Թվերը սխա՞լ են»։ Business Insider-ի Հյու Լանգլին մեկնաբանեց, որ Gemini-ի թողարկումը Google-ի համար կարող է լինել վճռական պահ՝ նշելով․ «Եթե Gemini-ն ոգևորիչ լինի, դա Google-ին կօգնի փոխել այն պատկերացումը, թե Microsoft-ը և OpenAI-ը այն անակնկալի են բերել։ Եթե հիասթափեցնի, դա կուժեղացնի քննադատներին, որոնք պնդում են, որ Google-ը հետ է մնացել»։

2023 թվականի դեկտեմբերին Gemini-ի ներկայացումին արձագանքելով՝ Վաշինգտոնի համալսարանի վաստակավոր պրոֆեսոր Օրեն Էցիոնին կանխատեսեց «սպառազինության մրցավազք» Google-ի և OpenAI-ի միջև։ Կալիֆոռնիայի Բերքլիի համալսարանի պրոֆեսոր Ալեքսեյ Էֆրոսը գովեց Gemini-ի բազմամոդալ մոտեցման ներուժը, մինչդեռ Սանտա Ֆե ինստիտուտի գիտնական Մելանի Միտչելը Gemini-ն նկարագրեց որպես «շատ բարդ»։ Վաշինգտոնի համալսարանի պրոֆեսոր Չիրագ Շահը ավելի քիչ տպավորված էր՝ համեմատելով Gemini-ի թողարկումը Apple-ի ամենամյա iPhone-ի ներկայացման հետ։ Նույնպես՝ Ստենֆորդի համալսարանի Պերսի Լիանգը, Վաշինգտոնի համալսարանի Էմիլի Բենդերը և Գոլուեյի համալսարանի Մայքլ Մադդենը զգուշացրին, որ դժվար է գնահատել ցուցանիշների արդյունքները՝ առանց պատկերացում ունենալու կիրառված ուսուցման տվյալների մասին։ Fast Company-ի համար գրելով՝ Մարկ Սալիվանը կարծիք հայտնեց, որ Google-ը հնարավորություն ունի մարտահրավեր նետելու iPhone-ի գերիշխող շուկայական մասնաբաժնին՝ հավատալով, որ Apple-ը հավանաբար չի կարողանա ստեղծել Gemini-ին նման կարողություններով ֆունկցիոնալություն իր Siri վիրտուալ օգնականի միջոցով։ Gemini-ի թողարկման հաջորդ օրը Google-ի բաժնետոմսերը աճեցին 5.3 տոկոսով։

Google-ը քննադատության ենթարկվեց Gemini-ի ցուցադրական տեսանյութի համար, որը իրական ժամանակում չէր նկարահանվել։

Gemini 2.5 Pro Experimental-ը LMArena վարկանիշային աղյուսակում դեբյուտեց առաջին հորիզոնականում․ այդ ցուցանիշը չափում է օգտատերերի մարդկային նախասիրությունները, ինչը վկայում է բարձր արտադրողականության և արդյունքի որակի մասին։ Մոդելը ցուցադրել է առաջատար կամ առավել մրցունակ արդյունքներ տարբեր ցուցանիշներում, որոնք գնահատում են բանականությունը, գիտելիքները, գիտությունը, մաթեմատիկան, կոդավորումը և երկար համատեքստի մշակումը՝ ներառյալ Humanity's Last Exam, GPQA, AIME 2025, SWE-bench և MRCR։ Սկզբնական գնահատականներն ընդգծել են մոդելի բարելավված տրամաբանական կարողությունները և կատարողականի աճը՝ համեմատած նախորդ տարբերակների հետ։ Հրապարակված ցուցանիշները նաև ցույց են տվել ոլորտներ, որտեղ մրցակիցների՝ Anthropic-ի, xAI-ի կամ OpenAI-ի ժամանակակից մոդելներն ունեն առավելություն։

## Ծանոթագրություններ

## Գրականություն

* 
* 

## Արտաքին հղումներ

* Մամուլի հաղորդագրություն *The Keyword-ում*
* 1.0 և 1.5 տարբերակների սպիտակ թուղթը
* Gemini 3.0 Pro-ի սպիտակ թուղթը https://storage.googleapis.com/deepmind-media/Model-Cards/Gemini-3-Pro-Model-Card.pdf

Կատեգորիա:Չատբոտեր
Կատեգորիա:Գուգլ
Կատեգորիա:Արհեստական բանականություն
Կատեգորիա:Բնական լեզվի մշակում
Կատեգորիա:Մեքենայական ուսուցում
Կատեգորիա:Արհեստական բանականության հավելվածներ