Comparaison entre Gemini 1.5 et Pro

Autres différences :

Prix : Gemini 1.5 Pro est plus cher que Gemini 1.5.

Utilisation :
Gemini 1.5 : Convient aux travaux de petite envergure, tels que la recherche personnelle, les projets, etc.
Gemini 1.5 Pro : Convient au traitement de données à grande échelle, aux tâches complexes, à l'utilisation en entreprise, etc.

Conseils de sélection :

Volume de données à traiter et complexité des tâches :
Petites données & tâches simples : Gemini 1.5
Grandes données & tâches complexes : Gemini 1.5 Pro
Budget : Gemini 1.5 Pro est plus cher que Gemini 1.5.
Objectif d'utilisation : Personnel vs entreprise, etc.

Il existe deux versions précédentes :

Gemini 1.5 (https://deepmind.google/technologies/gemini/)
Lancé le 14 mai 2024
Fenêtre de 1 million de mots appliquée pour la description du code, la génération automatique de tests unitaires et la fonction de conversion de code.
Amélioration de la taille et des performances du modèle pouvant traiter plus de 10 millions de jetons de texte.
Gemini 1.0 (https://technologymagazine.com/articles/google-unveils-gemini-its-largest-and-most-capable-ai-model)
Lancé le 7 février 2024
Lancement de 3 modèles (Ultra, Pro, Nano)
Différenciation de la taille et des fonctionnalités des modèles.

Exemples de comparaison entre Gemini 1.5 et Gemini 1.5 Pro

1. Analyse et explication du code

Gemini 1.5 :

def add_numbers(a, b):
  """Fonction qui additionne deux nombres."""

• Fournit uniquement des commentaires simples, l'analyse approfondie de la structure ou de la signification du code est insuffisante.

Gemini 1.5 Pro :

def add_numbers(a: int, b: int) -> int:
  """Additionne deux entiers et renvoie le résultat.

  Args:
    a : Premier entier.
    b : Deuxième entier.

  Returns:
    La somme des deux nombres.
  """

• Fournit des commentaires détaillés sur le code, expliquant clairement les valeurs d'entrée, les valeurs de sortie et les fonctions.
• Comprend correctement la structure et la signification du code, fournissant une analyse plus efficace.

2. Génération automatique de tests unitaires

Gemini 1.5 :

L'utilisateur doit écrire les tests unitaires lui-même.

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__":

• Génère automatiquement des tests unitaires pour le code.
• Vérifie les fonctionnalités du code à l'aide de cas de test, accélérant ainsi le développement.

3. Conversion de code

Gemini 1.5 :

Ne fournit pas de fonction de conversion de code.

Gemini 1.5 Pro :

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

# Conversion en code Java
public class AddNumbers {
  public static int add(int a, int b) {
    return a + b;
  }

• Convertit le code entre différents langages de programmation pour améliorer la compatibilité du code.

4. Volume de texte traité

Gemini 1.5 :

Peut traiter plus de 10 millions de jetons de texte.

Gemini 1.5 Pro :

Peut traiter plus de 32 millions de jetons de texte.

• Traite une plus grande quantité d'informations, fournissant des résultats plus précis et plus fiables.

5. Divers

• Gemini 1.5 Pro est plus volumineux et plus performant que Gemini 1.5.
• Gemini 1.5 Pro offre plus de fonctionnalités, en particulier pour le traitement de données à grande échelle et les tâches complexes.

Conclusion

Gemini 1.5 Pro est un modèle d'IA plus puissant et plus riche en fonctionnalités que Gemini 1.5. Il peut être utilisé pour diverses tâches, telles que l'analyse de code, la génération automatique de tests unitaires et la conversion de code, et est particulièrement adapté au traitement de données à grande échelle et aux tâches complexes.