जेमिनी 1.5 बनाम प्रो तुलना

अन्य अंतर:

कीमत: जेमिनी 1.5 प्रो जेमिनी 1.5 से अधिक महंगा है।

उपयोग:
जेमिनी 1.5: व्यक्तिगत अनुसंधान, परियोजनाएं आदि अपेक्षाकृत छोटे पैमाने पर काम के लिए उपयुक्त
जेमिनी 1.5 प्रो: बड़े पैमाने पर डेटा प्रोसेसिंग, जटिल कार्यों, व्यावसायिक उपयोग आदि के लिए उपयुक्त

टिप्स चुनें:

डेटा संसाधित करने की मात्रा और कार्य की जटिलता:
छोटा डेटा और सरल कार्य: जेमिनी 1.5
बड़ा डेटा और जटिल कार्य: जेमिनी 1.5 प्रो
बजट: जेमिनी 1.5 प्रो जेमिनी 1.5 से अधिक महंगा है।
उपयोग का उद्देश्य: व्यक्तिगत बनाम व्यावसायिक आदि

पिछले संस्करणों में दो हैं,

जेमिनी 1.5 (https://deepmind.google/technologies/gemini/)
14 मई, 2024 को लॉन्च किया गया
1 मिलियन शब्द विंडो लागू, कोड विवरण, स्वचालित रूप से इकाई परीक्षण बनाना, कोड रूपांतरण कार्य प्रदान करता है
10 मिलियन से अधिक टोकन के पाठ को संसाधित करने में सक्षम मॉडल का आकार और प्रदर्शन में सुधार
जेमिनी 1.0 (https://technologymagazine.com/articles/google-unveils-gemini-its-largest-and-most-capable-ai-model)
7 फरवरी, 2024 को लॉन्च किया गया
3 मॉडल (अल्ट्रा, प्रो, नैनो) लॉन्च किए गए
मॉडल आकार और कार्य में अंतर

जेमिनी 1.5 बनाम जेमिनी 1.5 प्रो तुलना उदाहरण

1. कोड विश्लेषण और विवरण

जेमिनी 1.5:

def add_numbers(a, b):
  """दो संख्याओं को जोड़ने वाला फ़ंक्शन है।"""

• केवल सरल टिप्पणियाँ प्रदान करता है, और कोड की संरचना या अर्थ के बारे में गहन विश्लेषण का अभाव है।

जेमिनी 1.5 प्रो:

def add_numbers(a: int, b: int) -> int:
  """दो पूर्णांकों को जोड़ता है और परिणाम देता है।

  Args:
    a: पहला पूर्णांक।
    b: दूसरा पूर्णांक।

  Returns:
    दो संख्याओं का योग।
  """

• कोड के बारे में विस्तृत टिप्पणियाँ प्रदान करता है, और फ़ंक्शन के इनपुट मान, आउटपुट मान और कार्य का स्पष्ट रूप से वर्णन करता है।
• कोड की संरचना और अर्थ को सटीक रूप से समझता है और अधिक कुशल विश्लेषण प्रदान करता है।

2. इकाई परीक्षण स्वचालित रूप से उत्पन्न करना

जेमिनी 1.5:

उपयोगकर्ता को स्वयं इकाई परीक्षण लिखना होगा।

जेमिनी 1.5 प्रो:

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__":

• कोड के लिए इकाई परीक्षण स्वचालित रूप से उत्पन्न करता है।
• परीक्षण मामलों के माध्यम से कोड के कार्य की पुष्टि करता है ताकि विकास की गति तेज हो सके।

3. कोड रूपांतरण

जेमिनी 1.5:

कोड रूपांतरण कार्य प्रदान नहीं करता है।

जेमिनी 1.5 प्रो:

# पायथन कोड
def add_numbers(a, b):
  return a + b

# जावा कोड में परिवर्तित
public class AddNumbers {
  public static int add(int a, int b) {
    return a + b;
  }

• विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं के बीच कोड को बदलता है ताकि कोड की संगतता में सुधार हो सके।

4. प्रोसेस किया गया टेक्स्ट की मात्रा

जेमिनी 1.5:

10 मिलियन से अधिक टोकन के पाठ को संसाधित कर सकता है।

जेमिनी 1.5 प्रो:

32 मिलियन से अधिक टोकन के पाठ को संसाधित कर सकता है।

• अधिक जानकारी संसाधित करता है और अधिक सटीक और विश्वसनीय परिणाम प्रदान करता है।

5. अन्य

• जेमिनी 1.5 प्रो का मॉडल आकार जेमिनी 1.5 से बड़ा है और प्रदर्शन बेहतर है।
• जेमिनी 1.5 प्रो अधिक सुविधाएँ प्रदान करता है, खासकर बड़े पैमाने पर डेटा प्रोसेसिंग, जटिल कार्यों के लिए उपयुक्त है।

निष्कर्ष

जेमिनी 1.5 प्रो जेमिनी 1.5 से अधिक शक्तिशाली और बहुमुखी AI मॉडल है। इसे कोड विश्लेषण, इकाई परीक्षण स्वचालित रूप से उत्पन्न करने, कोड रूपांतरण आदि विभिन्न कार्यों के लिए उपयोग किया जा सकता है, विशेष रूप से बड़े पैमाने पर डेटा प्रोसेसिंग, जटिल कार्यों के लिए उपयुक्त है।