Gemini (语言模型)

Gemini（ˈ）是由谷歌DeepMind开发的多模态大型语言模型系列，是LaMDA和PaLM 2系列的继承者。Gemini 1.0于2023年12月6日面世，被定位为与OpenAI的GPT-4抗衡的产品系列。Gemini家族目前包含Gemini Deep Think、Gemini Pro、Gemini Flash和Gemimi Flash-Lite。

## 历史

### 开发

Google在2023年5月10日的Google I/O上发布由其子公司Google DeepMind开发的Gemini。它被定位为PaLM 2更强大的继任者。Google CEO桑达尔·皮查伊表示，Gemini当时仍处于早期开发阶段。与其他大型语言模型不同，Gemini的独特之处在于它并非仅在文本语料库上进行训练，而是从一开始就被设计为多模态模型，这意味着它可以同时处理多种类型的数据，包括文本、图像、音频、视频和代码。该模型由DeepMind和Google Brain合作开发，后者在当时已经和前者合并。在接受《连线》杂志采访时，DeepMind的CEO杰米斯·哈萨比斯宣传了Gemini的先进能力，他相信该算法将胜过OpenAI的ChatGPT（当时基于GPT-4运行）。哈萨比斯强调了DeepMind的AlphaGo项目的优势——该项目在2016年击败围棋世界冠军李世乭而举世闻名，并表示Gemini将结合AlphaGo及其他Google DeepMind大型语言模型的能力。

### 推出

2023年12月6日，谷歌在一次虚拟记者招待会上宣布推出了“Gemini 1.0”。它由三个模型组成:Gemini Ultra—用于“高度复杂的任务”，Gemini Pro—用于“广泛的任务”, 以及Gemini Nano—用于“终端上设备的任务”。

在发布时，Gemini Pro和Gemini Nano分别被整合到Bard（后来更名为Gemini）和Pixel 8 Pro智能手机中，而Gemini Ultra则计划在2024年初用于“Bard Advanced”服务并向开发者提供。Google亦计划将Gemini整合到其他产品中，包括搜索、广告、Chrome、Google Workspace的Duet AI以及AlphaCode 2。

2024年2月5日，移动应用程序正式发布。

## 模型版本

下表列出了Gemini的主要模型版本，描述了每个版本所包含的重大变更：

版本｜发布日期｜状态｜描述

Bard｜已关闭｜Google首个基于LaMDA的实验性聊天机器人服务。

1.0 Nano｜已关闭｜设计用于设备端任务，并首次应用于Google的Pixel 8 Pro。

1.0 Pro｜已关闭｜为多样化任务而设计。

1.0 Ultra｜已关闭｜Google在Gemini 1.0系列中最强大的模型。

1.5 Flash｜已关闭｜从原Nano版本重新命名而来，也是Gemini提供的免费模型。

1.5 Pro｜已关闭｜作为1.0系列模型的继任者，1.5 Pro提供了显著增大的上下文窗口（最高100万个token），是Gemini 1.5系列中能力最强的模型。

2.0 Flash｜已关闭｜由Google开发，专注于多模态、代理能力和速度。

2.0 Pro｜已关闭

2.0 Flash-Lite｜已关闭｜首个为成本效益和速度设计的Gemini Flash-Lite模型。

2.5 Pro｜即将关闭

2.5 Flash｜即将关闭｜Gemini 2.5系列的渐进式改进版本。

2.5 Flash-Lite｜即将关闭

2.5 Flash Image (Nano Banana)｜即将关闭

3 Pro｜活跃｜基于稀疏混合专家模型（Sparse MoE），最多可输出64K token。

3 Pro Image (Nano Banana Pro)｜当前版本｜Nano Banana的改进版本，增强了文字渲染能力和现实世界知识能力。

3 Deep Think｜当前版本｜基于Gemini 2.5 Pro的Deep Think模式，该模式在国际信息学奥林匹克竞赛（IOI）中获得较高评价。

3 Flash｜尚未关闭

3.1 Pro｜当前版本

3.1 Flash Lite｜即将关闭

3.5 Flash｜尚未关闭｜基于Gemini 3 Flash。

3.1 Flash Image (Nano Banana 2)｜当前版本

3.1 Flash Lite Image｜当前版本

3.6 Flash｜当前版本｜提升了编码、知识工作与多模态表现，而Token用量减少17%，并且降低延迟与成本。

3.5 Flash-Lite｜当前版本

模型关闭时间资料来源：

https://ai.google.dev/gemini-api/docs/deprecations?hl=zh-tw

## 技术规格

Gemini是多模态模型，每个上下文窗口都可以包含多种形式的输入，用户在对话中可以混合文本、图片、视频和音频来开启对话，Gemini也能在回复生成这些的内容。输入图像可以是不同的分辨率，而视频则作为图像序列输入。音频以16kHz的频率进行采样，然后由通用语音模型（Universal Speech Model）转换为tokens序列。根据Deepmind的技术文档，Gemini是多模态和多语言的数据集上训练的，数据组由“网页文档、书籍和代码组成，并包含图像、音频和视频数据”。

Gemini是仅解码器的Transformer，并经过修改以允许在TPU上进行高效的训练和推理。Gemini 1.0使用了多查询注意力(multi-query attention)。

代｜变体｜发布日期｜参数｜上下文长度 (Tokens)｜注释

1.0｜Nano-1｜18亿｜32,768｜从“更大的Gemini模型”蒸馏而来，4位量化

Nano-2｜32.5亿

Pro｜?

Ultra｜?

1.5｜Pro｜?｜10,000,000｜在生产API中为100万

Flash

Google未发布Gemini 2.0和Gemini 2.5的技术白皮书。

## 外界反响

Gemini的发布经历了长达数月的市场猜测和高度期待，被《麻省理工科技评论》形容为“AI炒作的顶峰”。2023年8月，研究公司SemiAnalysis的分析师迪伦·帕特尔（Dylan Patel）和丹尼尔·尼什尔（Daniel Nishball）发表博文，宣称Gemini的发布将“吞噬世界”并超越GPT-4，此举引发了OpenAI CEO萨姆·阿尔特曼在X（原Twitter）上的嘲讽。商业巨头、OpenAI的联合创始人埃隆·马斯克也参与讨论，并问道：“是数字错了吗？”《商业内幕》的休·兰利（Hugh Langley）评论说，Gemini对谷歌而言是一个成败的关键时刻，他写道：“如果Gemini表现出色，将有助于谷歌改变其被微软和OpenAI抢占先机的叙事。如果它令人失望，那么批评者会更大胆地宣称谷歌已经落后了。”

在2023年12月Gemini发布后，华盛顿大学名誉教授奥伦·埃齐奥尼预言，谷歌与OpenAI之间将展开一场“针锋相对的军备竞赛”。加州大学柏克莱分校的教授阿列克谢·埃弗罗斯赞扬了Gemini多模态方法的潜力，而圣菲研究所的科学家米兰妮·米歇尔则称其“非常复杂”。并非所有人都印象深刻，华盛顿大学的奇拉格·沙阿（Chirag Shah）教授将这次发布比作苹果公司推出新款iPhone一样的例行公事。同样，斯坦福大学的珀西·梁（Percy Liang）、华盛顿大学的艾米丽·本德尔以及高威大学的迈克尔·马登（Michael Madden）都警告说，在不了解训练数据的情况下，很难解读基准测试的分数。

《快公司》的马克·苏利文（Mark Sullivan）认为，谷歌有机会挑战iPhone的主导市场份额，因为他相信苹果公司不太可能利用其Siri虚拟助手开发出与Gemini相媲美的功能。在Gemini发布后的第二天，谷歌股价上涨了5.3%。

在Gemini发布时，谷歌发布了一段令人印象深刻的演示视频，名为“与Gemini的上手体验”，视频展示了模型流畅、实时响应语音和视觉提示的能力。然而，该视频很快引发了争议，因为谷歌承认这并非真实的实时互动录像。批评者指出，视频通过剪辑和后期处理，误导用户认为Gemini拥有极低延迟和强大语音对话能力。根据报道，谷歌澄清该影片使用了视频录像中的静态图片帧，并结合文本提示词来生成Gemini的回应，而非模型实时理解人类语音和连续的视觉画面。事后，谷歌在视频的YouTube描述中补充：“为本次演示之目的，我们缩短了延迟并精简了Gemini的输出内容。”

Gemini 2.5 Pro预览版在发布后登上LMArena的基准测试排行榜榜首。该模型在评估推理、知识、科学、数学、编码和长上下文性能的各种基准测试中，均取得了顶尖或极具竞争力的结果。初步评测强调了其相对旧版本在推理能力和性能上有所提升。同时，已发布的基准测试也显示，在某些领域来自Anthropic、xAI或OpenAI的同期模型仍保持优势。

## 外部链接

- Gemini官网
- Google Gemini Pro API (Gemini Pro 可免费使用)
- Google免费的在线开发工具 Google AI Studio，快速构建 Gemini 应用

## 基本资料

- 开发者：Google DeepMind
- 发行日期：2023年12月6日
- 软件版本周期：3.1 Pro
- 软件版本周期：2026年2月19日
- 前任：PaLM 2
- 语言：英语
- 类型：大型语言模型
- 许可协议：专有