Confronto tra Gemini 1.5 e Pro

Altre differenze:

Prezzo: Gemini 1.5 Pro è più costoso di Gemini 1.5.

Scopo:
Gemini 1.5: adatto per compiti di piccole dimensioni, come la ricerca personale, i progetti, ecc.
Gemini 1.5 Pro: adatto per l'elaborazione di grandi quantità di dati, compiti complessi, utilizzo aziendale, ecc.

Suggerimenti per la selezione:

Quantità di dati da elaborare e complessità del compito:
Dati piccoli e compito semplice: Gemini 1.5
Dati grandi e compito complesso: Gemini 1.5 Pro
Budget: Gemini 1.5 Pro è più costoso di Gemini 1.5.
Scopo dell'utilizzo: personale vs. aziendale, ecc.

Ci sono due versioni precedenti:

Gemini 1.5 (https://deepmind.google/technologies/gemini/)
Rilasciato il 14 maggio 2024
Finestra di 1 milione di parole applicata per fornire la spiegazione del codice, la generazione automatica dei test unitari e la funzionalità di conversione del codice
Miglioramenti delle dimensioni e delle prestazioni del modello in grado di elaborare oltre 10 milioni di token di testo
Gemini 1.0 (https://technologymagazine.com/articles/google-unveils-gemini-its-largest-and-most-capable-ai-model)
Rilasciato il 7 febbraio 2024
Rilascio di 3 modelli (Ultra, Pro, Nano)
Differenziazione di dimensioni e funzionalità del modello

Esempi di confronto tra Gemini 1.5 e Gemini 1.5 Pro

1. Analisi e spiegazione del codice

Gemini 1.5:

def add_numbers(a, b):
  """Funzione che somma due numeri."""

• Fornisce solo annotazioni semplici e non riesce a eseguire un'analisi approfondita della struttura o del significato del codice.

Gemini 1.5 Pro:

def add_numbers(a: int, b: int) -> int:
  """Somma due numeri interi e restituisce il risultato.

  Args:
    a: il primo numero intero.
    b: il secondo numero intero.

  Returns:
    La somma dei due numeri.
  """

• Fornisce annotazioni dettagliate sul codice, spiegando chiaramente i valori in ingresso, i valori in uscita e le funzionalità della funzione.
• Comprende accuratamente la struttura e il significato del codice e fornisce un'analisi più efficiente.

2. Generazione automatica dei test unitari

Gemini 1.5:

L'utente deve scrivere i test unitari manualmente.

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 automaticamente i test unitari per il codice.
• I casi di test verificano le funzionalità del codice, velocizzando lo sviluppo.

3. Conversione del codice

Gemini 1.5:

Non fornisce la funzionalità di conversione del codice.

Gemini 1.5 Pro:

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

# Converti in codice Java
public class AddNumbers {
  public static int add(int a, int b) {
    return a + b;
  }

• Converte il codice tra diversi linguaggi di programmazione, migliorando la compatibilità del codice.

4. Quantità di testo elaborata

Gemini 1.5:

Può elaborare oltre 10 milioni di token di testo.

Gemini 1.5 Pro:

Può elaborare oltre 32 milioni di token di testo.

• Elabora quantità maggiori di informazioni, fornendo risultati più accurati e affidabili.

5. Altro

• Gemini 1.5 Pro ha dimensioni maggiori e prestazioni migliori rispetto a Gemini 1.5.
• Gemini 1.5 Pro offre più funzionalità, in particolare per l'elaborazione di grandi quantità di dati e compiti complessi.

Conclusione

Gemini 1.5 Pro è un modello di intelligenza artificiale più potente e ricco di funzionalità rispetto a Gemini 1.5. Può essere utilizzato per una varietà di compiti, tra cui l'analisi del codice, la generazione automatica dei test unitari, la conversione del codice e altro ancora. È particolarmente adatto per l'elaborazione di grandi quantità di dati e compiti complessi.