Comparação entre Gemini 1.5 e Pro

Outras diferenças:

Preço: Gemini 1.5 Pro é mais caro que Gemini 1.5.

Uso:
Gemini 1.5: Adequado para trabalhos em pequena escala, como pesquisa pessoal e projetos.
Gemini 1.5 Pro: Adequado para processamento de grandes quantidades de dados, tarefas complexas e uso corporativo.

Dicas de escolha:

Quantidade de dados a serem processados e complexidade da tarefa:
Dados pequenos e tarefas simples: Gemini 1.5
Dados grandes e tarefas complexas: Gemini 1.5 Pro
Orçamento: Gemini 1.5 Pro é mais caro que Gemini 1.5.
Objetivo de uso: Pessoal vs Corporativo etc.

Existem duas versões anteriores,

Gemini 1.5 (https://deepmind.google/technologies/gemini/)
Lançado em 14 de maio de 2024
Janela de 1 milhão de palavras aplicada para fornecer recursos de explicação de código, geração automática de testes unitários e conversão de código.
Tamanho do modelo e melhoria de desempenho para lidar com mais de 10 milhões de tokens de texto.
Gemini 1.0 (https://technologymagazine.com/articles/google-unveils-gemini-its-largest-and-most-capable-ai-model)
Lançado em 7 de fevereiro de 2024
Lançamento de 3 modelos (Ultra, Pro, Nano)
Diferenciação de tamanho e funcionalidade do modelo

Comparação de exemplos entre Gemini 1.5 e Gemini 1.5 Pro

1. Análise e explicação de código

Gemini 1.5:

def add_numbers(a, b):
  """Uma função que adiciona dois números."""

• Fornece apenas comentários simples e falta análise profunda da estrutura e significado do código.

Gemini 1.5 Pro:

def add_numbers(a: int, b: int) -> int:
  """Adiciona dois inteiros e retorna o resultado.

  Args:
    a: O primeiro inteiro.
    b: O segundo inteiro.

  Returns:
    A soma dos dois números.
  """

• Fornece comentários detalhados sobre o código, explicando claramente os valores de entrada, saída e função.
• Compreende a estrutura e o significado do código com precisão, fornecendo uma análise mais eficaz.

2. Geração automática de testes unitários

Gemini 1.5:

O usuário deve escrever os testes unitários 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__":

• Gera testes unitários para o código automaticamente.
• Os casos de teste verificam a funcionalidade do código, aumentando a velocidade de desenvolvimento.

3. Conversão de código

Gemini 1.5:

Não fornece funcionalidade de conversão de código.

Gemini 1.5 Pro:

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

# Conversão para código Java
public class AddNumbers {
  public static int add(int a, int b) {
    return a + b;
  }

• Converte código entre diferentes linguagens de programação, aumentando a compatibilidade do código.

4. Quantidade de texto processado

Gemini 1.5:

Pode lidar com mais de 10 milhões de tokens de texto.

Gemini 1.5 Pro:

Pode lidar com mais de 32 milhões de tokens de texto.

• Processa maiores quantidades de informações, fornecendo resultados mais precisos e confiáveis.

5. Outros

• Gemini 1.5 Pro tem um tamanho de modelo maior e um desempenho superior a Gemini 1.5.
• Gemini 1.5 Pro oferece mais recursos e é especialmente adequado para processamento de grandes quantidades de dados e tarefas complexas.

Conclusão

Gemini 1.5 Pro é um modelo de IA mais poderoso e com mais recursos do que Gemini 1.5. Pode ser usado em várias tarefas, como análise de código, geração automática de testes unitários e conversão de código, e é especialmente adequado para processamento de grandes quantidades de dados e tarefas complexas.