Porównanie Gemini 1.5 vs Pro

Inne różnice:

Cena: Gemini 1.5 Pro jest droższy niż Gemini 1.5.

Zastosowanie:
Gemini 1.5: odpowiedni do mniejszych zadań, takich jak badania indywidualne, projekty itp.
Gemini 1.5 Pro: odpowiedni do przetwarzania dużych ilości danych, złożonych zadań, zastosowań korporacyjnych itp.

Wskazówki dotyczące wyboru:

Ilość danych do przetworzenia i złożoność zadania:
Małe dane i proste zadania: Gemini 1.5
Duże dane i złożone zadania: Gemini 1.5 Pro
Budżet: Gemini 1.5 Pro jest droższy niż Gemini 1.5.
Cel użytkowania: indywidualne vs korporacyjne itp.

Istnieją dwie poprzednie wersje:

Gemini 1.5 (https://deepmind.google/technologies/gemini/)
Wprowadzony 14 maja 2024 r.
Zapewnia funkcje wyjaśniania kodu, automatycznego generowania testów jednostkowych i konwersji kodu, korzystając z okna 1 miliona słów.
Ulepszona wielkość i wydajność modelu, zdolnego do przetwarzania ponad 10 milionów tokenów tekstu.
Gemini 1.0 (https://technologymagazine.com/articles/google-unveils-gemini-its-largest-and-most-capable-ai-model)
Wprowadzony 7 lutego 2024 r.
Wprowadzono 3 modele (Ultra, Pro, Nano).
Różne rozmiary i funkcje modeli.

Przykładowe porównanie Gemini 1.5 vs Gemini 1.5 Pro

1. Analiza i wyjaśnienie kodu

Gemini 1.5:

def add_numbers(a, b):
  """Funkcja sumująca dwie liczby."""

• Dostarcza tylko proste komentarze, brak szczegółowej analizy struktury i znaczenia kodu.

Gemini 1.5 Pro:

def add_numbers(a: int, b: int) -> int:
  """Sumuje dwie liczby całkowite i zwraca wynik.

  Args:
    a: Pierwsza liczba całkowita.
    b: Druga liczba całkowita.

  Returns:
    Suma dwóch liczb.
  """

• Zapewnia szczegółowe komentarze do kodu, wyraźnie wyjaśniając wartości wejściowe, wyjściowe i funkcje funkcji.
• Dokładnie rozumie strukturę i znaczenie kodu, zapewniając bardziej efektywną analizę.

2. Automatyczne generowanie testów jednostkowych

Gemini 1.5:

Użytkownik musi samodzielnie napisać testy jednostkowe.

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__":

• Automatycznie generuje testy jednostkowe dla kodu.
• Przy użyciu przypadków testowych weryfikuje funkcjonalność kodu, co przyspiesza rozwój.

3. Konwersja kodu

Gemini 1.5:

Nie zapewnia funkcji konwersji kodu.

Gemini 1.5 Pro:

# Kod w Pythonie
def add_numbers(a, b):
  return a + b

# Konwersja na kod w Javie
public class AddNumbers {
  public static int add(int a, int b) {
    return a + b;
  }

• Konwertuje kod między różnymi językami programowania, zwiększając kompatybilność kodu.

4. Ilość przetwarzanego tekstu

Gemini 1.5:

Potrafi przetwarzać ponad 10 milionów tokenów tekstu.

Gemini 1.5 Pro:

Potrafi przetwarzać ponad 32 miliony tokenów tekstu.

• Przetwarza większe ilości informacji, co zapewnia dokładniejsze i bardziej wiarygodne wyniki.

5. Inne

• Gemini 1.5 Pro jest większym modelem niż Gemini 1.5 i ma lepsze możliwości.
• Gemini 1.5 Pro oferuje więcej funkcji, szczególnie przydatnych do przetwarzania dużych ilości danych i złożonych zadań.

Wnioski

Gemini 1.5 Pro to bardziej zaawansowany model AI niż Gemini 1.5, oferujący szerszy zakres funkcji. Można go wykorzystać do różnorodnych zadań, takich jak analiza kodu, automatyczne generowanie testów jednostkowych, konwersja kodu, a jest szczególnie odpowiedni do przetwarzania dużych ilości danych i złożonych zadań.