Gemini 1.5 vs Pro összehasonlítás

Egyéb különbségek:

Ár: A Gemini 1.5 Pro drágább, mint a Gemini 1.5.

Felhasználási területek:
Gemini 1.5: alkalmas kisebb méretű feladatokhoz, például személyes kutatáshoz, projektekhez.
Gemini 1.5 Pro: alkalmas nagy adatmennyiségek feldolgozására, összetett feladatokra, vállalati használatra.

Tippek a választáshoz:

Feldolgozandó adatmennyiség és a feladat bonyolultsága:
Kis adatmennyiség & egyszerű feladat: Gemini 1.5
Nagy adatmennyiség & összetett feladat: Gemini 1.5 Pro
Költségvetés: A Gemini 1.5 Pro drágább, mint a Gemini 1.5.
Felhasználási cél: személyes vs. vállalati stb.

Két korábbi verzió létezik:

Gemini 1.5 (https://deepmind.google/technologies/gemini/)
2024. május 14-én jelent meg
1 millió szavas ablakot alkalmaz, kódok magyarázatát, automatikus egységtesztek generálását és kódátalakítási funkciókat biztosít.
Növelt méretű és teljesítményű modell, amely 10 millió tokent meghaladó szöveget tud feldolgozni.
Gemini 1.0 (https://technologymagazine.com/articles/google-unveils-gemini-its-largest-and-most-capable-ai-model)
2024. február 7-én jelent meg
3 modell (Ultra, Pro, Nano) jelent meg.
A modellek mérete és funkciói különböznek.

Gemini 1.5 vs Gemini 1.5 Pro összehasonlító példák

1. Kód elemzés és magyarázat

Gemini 1.5:

def add_numbers(a, b):
  """Két számot összeadó függvény."""

• Csak egyszerű megjegyzéseket ad, a kód szerkezetéről és jelentéséről nem nyújt mélyreható elemzést.

Gemini 1.5 Pro:

def add_numbers(a: int, b: int) -> int:
  """Két egész számot összead, és a végeredményt adja vissza.

  Args:
    a: Az első egész szám.
    b: A második egész szám.

  Returns:
    A két szám összege.
  """

• Részletes megjegyzéseket ad a kódról, világosan magyarázza a függvény bemeneti és kimeneti értékeit, valamint a funkcióját.
• Pontosan megérti a kód szerkezetét és jelentését, így hatékonyabb elemzést biztosít.

2. Automatikus egységtesztek generálása

Gemini 1.5:

A felhasználónak kell manuálisan megírnia az egységteszteket.

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__":

• Automatikusan generál egységteszteket a kódhoz.
• A tesztesetekkel ellenőrzi a kód funkcióját, így felgyorsítja a fejlesztést.

3. Kódátalakítás

Gemini 1.5:

Nem biztosít kódátalakítási funkciót.

Gemini 1.5 Pro:

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

# Java kódba való átalakítás
public class AddNumbers {
  public static int add(int a, int b) {
    return a + b;
  }

• Átalakítja a kódot a különböző programozási nyelvek között, így javítja a kódok kompatibilitását.

4. Feldolgozott szövegmennyiség

Gemini 1.5:

10 millió tokent meghaladó szöveget tud feldolgozni.

Gemini 1.5 Pro:

32 millió tokent meghaladó szöveget tud feldolgozni.

• Több információt képes feldolgozni, így pontosabb és megbízhatóbb eredményeket nyújt.

5. Egyéb

• A Gemini 1.5 Pro nagyobb modell, mint a Gemini 1.5, és jobb teljesítményt nyújt.
• A Gemini 1.5 Pro több funkciót kínál, különösen a nagy adatmennyiségek feldolgozásához és az összetett feladatokhoz alkalmas.

Következtetés

A Gemini 1.5 Pro egy erőteljesebb és sokoldalúbb AI-modell, mint a Gemini 1.5. Kód elemzésre, automatikus egységtesztek generálására, kódátalakításra és más feladatokra használható, különösen a nagy adatmennyiségek feldolgozásához és az összetett feladatokhoz alkalmas.