Gemini (語言模型)

Gemini（ˈ）是由谷歌DeepMind開發的多模態大型語言模型系列，是LaMDA和PaLM 2系列的繼承者。Gemini 1.0於2023年12月6日面世，被定位為與OpenAI的GPT-4抗衡的產品系列。Gemini家族目前包含Gemini Deep Think、Gemini Pro、Gemini Flash和Gemimi Flash-Lite。

## 歷史

### 開發

Google在2023年5月10日的Google I/O上發布由其子公司Google DeepMind開發的Gemini。它被定位為PaLM 2更強大的繼任者。Google CEO桑達爾·皮查伊表示，Gemini當時仍處於早期開發階段。與其他大型語言模型不同，Gemini的獨特之處在於它並非僅在文本語料庫上進行訓練，而是從一開始就被設計為多模態模型，這意味著它可以同時處理多種類型的數據，包括文本、圖像、音訊、影片和代碼。該模型由DeepMind和Google Brain合作開發，後者在當時已經和前者合併。在接受《連線》雜誌採訪時，DeepMind的CEO傑米斯·哈薩比斯宣傳了Gemini的先進能力，他相信該演算法將勝過OpenAI的ChatGPT（當時基於GPT-4運行）。哈薩比斯強調了DeepMind的AlphaGo項目的優勢——該項目在2016年擊敗圍棋世界冠軍李世乭而舉世聞名，並表示Gemini將結合AlphaGo及其他Google DeepMind大型語言模型的能力。

### 推出

2023年12月6日，谷歌在一次虛擬記者招待會上宣布推出了「Gemini 1.0」。它由三個模型組成:Gemini Ultra—用於「高度複雜的任務」，Gemini Pro—用於「廣泛的任務」, 以及Gemini Nano—用於「終端上設備的任務」。

在發布時，Gemini Pro和Gemini Nano分別被整合到Bard（後來更名為Gemini）和Pixel 8 Pro智慧型手機中，而Gemini Ultra則計劃在2024年初用於「Bard Advanced」服務並向開發者提供。Google亦計劃將Gemini整合到其他產品中，包括搜索、廣告、Chrome、Google Workspace的Duet AI以及AlphaCode 2。

2024年2月5日，行動應用程式正式發布。

## 模型版本

下表列出了Gemini的主要模型版本，描述了每個版本所包含的重大變更：

版本｜發布日期｜狀態｜描述

Bard｜已關閉｜Google首個基於LaMDA的實驗性聊天機器人服務。

1.0 Nano｜已關閉｜設計用於設備端任務，並首次應用於Google的Pixel 8 Pro。

1.0 Pro｜已關閉｜為多樣化任務而設計。

1.0 Ultra｜已關閉｜Google在Gemini 1.0系列中最強大的模型。

1.5 Flash｜已關閉｜從原Nano版本重新命名而來，也是Gemini提供的免費模型。

1.5 Pro｜已關閉｜作為1.0系列模型的繼任者，1.5 Pro提供了顯著增大的上下文窗口（最高100萬個token），是Gemini 1.5系列中能力最強的模型。

2.0 Flash｜已關閉｜由Google開發，專注於多模態、代理能力和速度。

2.0 Pro｜已關閉

2.0 Flash-Lite｜已關閉｜首個為成本效益和速度設計的Gemini Flash-Lite模型。

2.5 Pro｜即將關閉

2.5 Flash｜即將關閉｜Gemini 2.5系列的漸進式改進版本。

2.5 Flash-Lite｜即將關閉

2.5 Flash Image (Nano Banana)｜即將關閉

3 Pro｜活躍｜基於稀疏混合專家模型（Sparse MoE），最多可輸出64K token。

3 Pro Image (Nano Banana Pro)｜當前版本｜Nano Banana的改進版本，增強了文字渲染能力和現實世界知識能力。

3 Deep Think｜當前版本｜基於Gemini 2.5 Pro的Deep Think模式，該模式在國際資訊學奧林匹克競賽（IOI）中獲得較高評價。

3 Flash｜尚未關閉

3.1 Pro｜當前版本

3.1 Flash Lite｜即將關閉

3.5 Flash｜尚未關閉｜基於Gemini 3 Flash。

3.1 Flash Image (Nano Banana 2)｜當前版本

3.1 Flash Lite Image｜當前版本

3.6 Flash｜當前版本｜提升了編碼、知識工作與多模態表現，而Token用量減少17%，並且降低延遲與成本。

3.5 Flash-Lite｜當前版本

模型關閉時間資料來源：

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

## 技術規格

Gemini是多模態模型，每個上下文窗口都可以包含多種形式的輸入，使用者在對話中可以混合文本、圖片、影片和音頻來開啟對話，Gemini也能在回復生成這些的內容。輸入圖像可以是不同的解析度，而影片則作為圖像序列輸入。音訊以16kHz的頻率進行採樣，然後由通用語音模型（Universal Speech Model）轉換為tokens序列。根據Deepmind的技術文檔，Gemini是多模態和多語言的數據集上訓練的，數據組由「網頁文檔、書籍和代碼組成，並包含圖像、音訊和影片數據」。

Gemini是僅解碼器的Transformer，並經過修改以允許在TPU上進行高效的訓練和推理。Gemini 1.0使用了多查詢注意力(multi-query attention)。

代｜變體｜發布日期｜參數｜上下文長度 (Tokens)｜注釋

1.0｜Nano-1｜18億｜32,768｜從「更大的Gemini模型」蒸餾而來，4位量化

Nano-2｜32.5億

Pro｜?

Ultra｜?

1.5｜Pro｜?｜10,000,000｜在生產API中為100萬

Flash

Google未發布Gemini 2.0和Gemini 2.5的技術白皮書。

## 外界反響

Gemini的發布經歷了長達數月的市場猜測和高度期待，被《麻省理工科技評論》形容為「AI炒作的頂峰」。2023年8月，研究公司SemiAnalysis的分析師迪倫·帕特爾（Dylan Patel）和丹尼爾·尼什爾（Daniel Nishball）發表博文，宣稱Gemini的發布將「吞噬世界」並超越GPT-4，此舉引發了OpenAI CEO薩姆·阿爾特曼在X（原Twitter）上的嘲諷。商業巨頭、OpenAI的聯合創始人埃隆·馬斯克也參與討論，並問道：「是數字錯了嗎？」《商業內幕》的休·蘭利（Hugh Langley）評論說，Gemini對谷歌而言是一個成敗的關鍵時刻，他寫道：「如果Gemini表現出色，將有助於谷歌改變其被微軟和OpenAI搶占先機的敘事。如果它令人失望，那麼批評者會更大膽地宣稱谷歌已經落後了。」

在2023年12月Gemini發布後，華盛頓大學名譽教授奧倫·埃齊奧尼預言，谷歌與OpenAI之間將展開一場「針鋒相對的軍備競賽」。加州大學柏克萊分校的教授阿列克謝·埃弗羅斯讚揚了Gemini多模態方法的潛力，而聖菲研究所的科學家米蘭妮·米歇爾則稱其「非常複雜」。並非所有人都印象深刻，華盛頓大學的奇拉格·沙阿（Chirag Shah）教授將這次發布比作蘋果公司推出新款iPhone一樣的例行公事。同樣，史丹福大學的珀西·梁（Percy Liang）、華盛頓大學的艾米麗·本德爾以及高威大學的麥可·馬登（Michael Madden）都警告說，在不了解訓練數據的情況下，很難解讀基準測試的分數。

《快公司》的馬克·蘇利文（Mark Sullivan）認為，谷歌有機會挑戰iPhone的主導市場份額，因為他相信蘋果公司不太可能利用其Siri虛擬助手開發出與Gemini相媲美的功能。在Gemini發布後的第二天，谷歌股價上漲了5.3%。

在Gemini發布時，谷歌發布了一段令人印象深刻的演示影片，名為「與Gemini的上手體驗」，影片展示了模型流暢、實時響應語音和視覺提示的能力。然而，該影片很快引發了爭議，因為谷歌承認這並非真實的實時互動錄像。批評者指出，影片通過剪輯和後期處理，誤導使用者認為Gemini擁有極低延遲和強大語音對話能力。根據報導，谷歌澄清該影片使用了影片錄像中的靜態圖片幀，並結合文本提示詞來生成Gemini的回應，而非模型實時理解人類語音和連續的視覺畫面。事後，谷歌在影片的YouTube描述中補充：「為本次演示之目的，我們縮短了延遲並精簡了Gemini的輸出內容。」

Gemini 2.5 Pro預覽版在發布後登上LMArena的基準測試排行榜榜首。該模型在評估推理、知識、科學、數學、編碼和長上下文性能的各種基準測試中，均取得了頂尖或極具競爭力的結果。初步評測強調了其相對舊版本在推理能力和性能上有所提升。同時，已發布的基準測試也顯示，在某些領域來自Anthropic、xAI或OpenAI的同期模型仍保持優勢。

## 外部連結

- Gemini官網
- Google Gemini Pro API (Gemini Pro 可免費使用)
- Google免費的在線開發工具 Google AI Studio，快速構建 Gemini 應用

## 基本資料

- 開發者：Google DeepMind
- 發行日期：2023年12月6日
- 軟體版本週期：3.1 Pro
- 軟體版本週期：2026年2月19日
- 前任：PaLM 2
- 語言：英語
- 類型：大型語言模型
- 許可協議：專有