Perbandingan Gemini 1.5 vs Pro

Perbedaan lainnya:

Harga: Gemini 1.5 Pro lebih mahal daripada Gemini 1.5.

Penggunaan:
Gemini 1.5: Cocok untuk penelitian pribadi, proyek, dan pekerjaan skala kecil lainnya.
Gemini 1.5 Pro: Cocok untuk pemrosesan data skala besar, pekerjaan kompleks, penggunaan bisnis, dll.

Tips Pemilihan:

Jumlah data yang akan diproses dan kompleksitas pekerjaan:
Data kecil & pekerjaan sederhana: Gemini 1.5
Data besar & pekerjaan kompleks: Gemini 1.5 Pro
Anggaran: Gemini 1.5 Pro lebih mahal daripada Gemini 1.5.
Tujuan penggunaan: Pribadi vs bisnis, dll.

Ada dua versi sebelumnya,

Gemini 1.5 (https://deepmind.google/technologies/gemini/)
Diluncurkan pada 14 Mei 2024
Menerapkan jendela 1 juta kata untuk memberikan kemampuan penjelasan kode, pembuatan pengujian unit otomatis, dan konversi kode.
Peningkatan ukuran dan performa model yang mampu menangani teks lebih dari 10 juta token.
Gemini 1.0 (https://technologymagazine.com/articles/google-unveils-gemini-its-largest-and-most-capable-ai-model)
Diluncurkan pada 7 Februari 2024
Meluncurkan 3 model (Ultra, Pro, Nano)
Perbedaan ukuran model dan fungsi

Contoh Perbandingan Gemini 1.5 vs Gemini 1.5 Pro

1. Analisis dan Penjelasan Kode

Gemini 1.5:

def add_numbers(a, b):
  """Fungsi untuk menjumlahkan dua angka."""

• Hanya memberikan komentar sederhana, dan tidak memberikan analisis mendalam tentang struktur atau makna kode.

Gemini 1.5 Pro:

def add_numbers(a: int, b: int) -> int:
  """Menjumlahkan dua bilangan bulat dan mengembalikan hasilnya.

  Args:
    a: Bilangan bulat pertama.
    b: Bilangan bulat kedua.

  Returns:
    Jumlah dari dua angka tersebut.
  """

• Memberikan komentar terperinci tentang kode, dengan jelas menjelaskan input, output, dan fungsi fungsi.
• Memahami struktur dan makna kode dengan benar untuk memberikan analisis yang lebih efisien.

2. Pembuatan Uji Unit Otomatis

Gemini 1.5:

Pengguna perlu menulis uji unit sendiri.

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__":

• Secara otomatis membuat uji unit untuk kode.
• Memeriksa fungsi kode melalui kasus uji untuk meningkatkan kecepatan pengembangan.

3. Konversi Kode

Gemini 1.5:

Tidak memberikan kemampuan konversi kode.

Gemini 1.5 Pro:

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

# Konversi ke kode Java
public class AddNumbers {
  public static int add(int a, int b) {
    return a + b;
  }

• Mengonversi kode di antara berbagai bahasa pemrograman untuk meningkatkan kompatibilitas kode.

4. Jumlah Teks yang Diproses

Gemini 1.5:

Dapat menangani teks lebih dari 10 juta token.

Gemini 1.5 Pro:

Dapat menangani teks lebih dari 32 juta token.

• Dapat memproses lebih banyak informasi untuk memberikan hasil yang lebih akurat dan andal.

5. Lainnya

• Gemini 1.5 Pro memiliki ukuran model yang lebih besar dan kinerja yang lebih baik daripada Gemini 1.5.
• Gemini 1.5 Pro menawarkan lebih banyak fitur, terutama cocok untuk pemrosesan data skala besar, pekerjaan kompleks.

Kesimpulan

Gemini 1.5 Pro adalah model AI yang lebih kuat dan menawarkan lebih banyak fitur daripada Gemini 1.5. Ini dapat digunakan untuk berbagai tugas seperti analisis kode, pembuatan pengujian unit otomatis, konversi kode, dan sangat cocok untuk pemrosesan data skala besar, pekerjaan kompleks.