Gemini 1.5 vs Pro Karşılaştırma

Diğer Farklılıklar:

Fiyat: Gemini 1.5 Pro, Gemini 1.5'ten daha pahalıdır.

Kullanım Alanları:
Gemini 1.5: Kişisel araştırma, projeler gibi nispeten küçük ölçekli görevler için uygundur
Gemini 1.5 Pro: Büyük veri işleme, karmaşık görevler, kurumsal kullanım vb. için uygundur

Seçim İpuçları:

İşlenecek veri miktarı ve görevin karmaşıklığı:
Küçük veri & Basit görev: Gemini 1.5
Büyük veri & Karmaşık görev: Gemini 1.5 Pro
Bütçe: Gemini 1.5 Pro, Gemini 1.5'ten daha pahalıdır.
Kullanım amacı: Kişisel vs. Kurumsal vb.

İki eski sürümü var:

Gemini 1.5 (https://deepmind.google/technologies/gemini/)
14 Mayıs 2024'te piyasaya sürüldü
1 milyon kelime penceresi ile kod açıklaması, birim testi otomatik oluşturma, kod dönüştürme özellikleri sunar
10 milyon jetonun üzerinde metni işleyebilen model boyutu ve performans geliştirmeleri
Gemini 1.0 (https://technologymagazine.com/articles/google-unveils-gemini-its-largest-and-most-capable-ai-model)
7 Şubat 2024'te piyasaya sürüldü
3 model (Ultra, Pro, Nano) yayınlandı
Model boyutu ve işlevsellik farklılaşması

Gemini 1.5 vs Gemini 1.5 Pro Karşılaştırma Örnekleri

1. Kod Analizi ve Açıklaması

Gemini 1.5:

def add_numbers(a, b):
  """İki sayıyı toplayan fonksiyon."""

• Sadece basit açıklamalar sağlar, kodun yapısı veya anlamı hakkında derinlemesine bir analiz sağlamaz.

Gemini 1.5 Pro:

def add_numbers(a: int, b: int) -> int:
  """İki tam sayıyı toplayarak sonucu döndürür.

  Args:
    a: İlk tam sayı.
    b: İkinci tam sayı.

  Returns:
    İki sayının toplamı.
  """

• Kod hakkında ayrıntılı açıklamalar sağlar, fonksiyonun giriş değerlerini, çıkış değerlerini, işlevlerini vb. açıkça belirtir.
• Kodun yapısını ve anlamını doğru bir şekilde anlar, daha verimli bir analiz sunar.

2. Birim Testi Otomatik Oluşturma

Gemini 1.5:

Kullanıcının birim testlerini kendisinin yazması gerekir.

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__":

• Kod için birim testlerini otomatik olarak oluşturur.
• Test durumları aracılığıyla kodun işlevselliğini doğrulayarak geliştirme hızını artırır.

3. Kod Dönüştürme

Gemini 1.5:

Kod dönüştürme özelliği sağlamaz.

Gemini 1.5 Pro:

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

# Java koduna dönüştür
public class AddNumbers {
  public static int add(int a, int b) {
    return a + b;
  }

• Farklı programlama dilleri arasında kod dönüştürerek kod uyumluluğunu artırır.

4. İşlenen Metin Miktarı

Gemini 1.5:

10 milyon jetonun üzerinde metni işleyebilir.

Gemini 1.5 Pro:

32 milyon jetonun üzerinde metni işleyebilir.

• Daha fazla bilgi işleyerek daha doğru ve güvenilir sonuçlar sağlar.

5. Diğerleri

• Gemini 1.5 Pro, Gemini 1.5'ten daha büyük bir model boyutuna ve daha üstün performansa sahiptir.
• Gemini 1.5 Pro daha fazla özellik sunar, özellikle büyük veri işleme, karmaşık görevler için uygundur.

Sonuç

Gemini 1.5 Pro, Gemini 1.5'ten daha güçlü ve çok yönlü özellikler sunan bir yapay zeka modelidir. Kod analizi, birim testi otomatik oluşturma, kod dönüştürme gibi çeşitli görevlerde kullanılabilir ve özellikle büyük veri işleme, karmaşık görevler için uygundur.