Comparación de Gemini 1.5 vs Pro

Otras diferencias:

Precio: Gemini 1.5 Pro es más caro que Gemini 1.5.

Usos:
Gemini 1.5: Adecuado para trabajos de escala relativamente pequeña, como investigación personal, proyectos, etc.
Gemini 1.5 Pro: Adecuado para el procesamiento de grandes cantidades de datos, tareas complejas, uso empresarial, etc.

Consejos de selección:

Cantidad de datos a procesar y complejidad de la tarea:
Datos pequeños y tareas simples: Gemini 1.5
Datos grandes y tareas complejas: Gemini 1.5 Pro
Presupuesto: Gemini 1.5 Pro es más caro que Gemini 1.5.
Propósito de uso: individual vs. corporativo, etc.

Hay dos versiones anteriores:

Gemini 1.5 (https://deepmind.google/technologies/gemini/)
Lanzado el 14 de mayo de 2024
Se aplica una ventana de 1 millón de palabras para proporcionar funciones de descripción de código, generación automática de pruebas unitarias y conversión de código.
Mejora en el tamaño y rendimiento del modelo que puede procesar más de 10 millones de tokens de texto.
Gemini 1.0 (https://technologymagazine.com/articles/google-unveils-gemini-its-largest-and-most-capable-ai-model)
Lanzado el 7 de febrero de 2024
Lanzamiento de 3 modelos (Ultra, Pro, Nano)
Diferenciación de tamaño de modelo y funcionalidad

Ejemplos de comparación de Gemini 1.5 vs Gemini 1.5 Pro

1. Análisis y descripción del código

Gemini 1.5:

def add_numbers(a, b):
  """Función que suma dos números."""

• Solo proporciona comentarios simples y carece de análisis en profundidad de la estructura o el significado del código.

Gemini 1.5 Pro:

def add_numbers(a: int, b: int) -> int:
  """Suma dos enteros y devuelve el resultado.

  Args:
    a: Primer entero.
    b: Segundo entero.

  Returns:
    La suma de los dos números.
  """

• Proporciona comentarios detallados sobre el código, explicando claramente los valores de entrada, salida y funciones.
• Comprende con precisión la estructura y el significado del código para proporcionar un análisis más eficiente.

2. Generación automática de pruebas unitarias

Gemini 1.5:

El usuario debe escribir las pruebas unitarias él mismo.

Gemini 1.5 Pro:

import unittest

class TestAddNumbers(unittest.TestCase):

  def test_add_positive_numbers(self):
    self.assertEqual(add_numbers(1, 2), 3)

  def test_add_negative_numbers(self):
    self.assertEqual(add_numbers(-1, -2), -3)

  def test_add_zero(self):
    self.assertEqual(add_numbers(0, 0), 0)

if __name__ == "__main__":

• Genera automáticamente pruebas unitarias para el código.
• Los casos de prueba verifican la funcionalidad del código para acelerar el desarrollo.

3. Conversión de código

Gemini 1.5:

No proporciona funcionalidad de conversión de código.

Gemini 1.5 Pro:

# Código Python
def add_numbers(a, b):
  return a + b

# Convertir a código Java
public class AddNumbers {
  public static int add(int a, int b) {
    return a + b;
  }

• Convierte código entre diferentes lenguajes de programación para mejorar la compatibilidad del código.

4. Cantidad de texto procesado

Gemini 1.5:

Puede procesar más de 10 millones de tokens de texto.

Gemini 1.5 Pro:

Puede procesar más de 32 millones de tokens de texto.

• Procesa mayores cantidades de información para proporcionar resultados más precisos y fiables.

5. Otros

• Gemini 1.5 Pro es más grande y potente que Gemini 1.5.
• Gemini 1.5 Pro ofrece más funciones y es especialmente adecuado para el procesamiento de grandes cantidades de datos y tareas complejas.

Conclusión

Gemini 1.5 Pro es un modelo de IA más potente y con más funciones que Gemini 1.5. Se puede utilizar para una variedad de tareas, como el análisis de código, la generación automática de pruebas unitarias y la conversión de código, y es especialmente adecuado para el procesamiento de grandes cantidades de datos y tareas complejas.