选择适合您的双子座人工智能模型：从 Flash 到专业

原文 发布于 Premier Cloud 博客

谷歌发布了多个 Gemini 模型，彻底改变了 AI 驱动工具的格局，使生成性 AI 对个人、开发者和企业而言更加可及和强大。这些模型由 DeepMind 开发，代表了生成性 AI 的前沿，提供从自然语言处理 (NLP) 到视觉和多模态 AI 解决方案的先进能力。

Gemini 提供多个针对特定用例量身定制的模型，旨在满足个人、小型企业和大型企业的需求，提供能够提升生产力和创新的 AI 驱动工具。无论您是在寻找一个用于简单任务的快速轻量化模型，还是一个能够处理复杂项目的更高级模型，Gemini 都能满足您的需求。

在本文中，我们将探讨各种 Gemini 模型、它们的使用案例和性能特征，以帮助您确定最适合您需求的模型。我们还将查看这些模型的定价选项，帮助您不仅根据性能选择模型，还能考虑价格因素。

Gemini模型概述

Gemini系列提供了一系列满足不同用例和需求的模型。本文中列出的模型及所有信息均为本文/页面发布时的信息，可能会随着更新和更强大模型的发布而有所变化。

以下是模型及其设计用途的快速概述：

1. **Gemini 1.5 Flash (**models/gemini-1.5-flash) Gemini 1.5 Flash模型旨在快速、低延迟的AI任务。它经过高度优化，适用于需要快速处理和输出的实时应用，同时不在响应质量上妥协太多。

• Token Count: 该模型可以处理1,048,576个输入token并生成最多8,192个输出token。这在处理需要快速周转的中等大小任务时非常有用。
• Core Features: Flash模型支持关键功能，如系统指令、JSON模式、功能调用和可定制的安全设置。
• Rate Limits: 在免费计划下，该模型允许每分钟15个请求（RPM）和每分钟100万个token（TPM），而按需付费选项则将此显著提高至2,000 RPM和400万个TPM。这意味着它在较大、高流量的应用中具有良好的扩展性。

常见用例：

Gemini 1.5 Flash 在需要实时互动响应的应用中表现出色。它非常适合于：

• 客户服务自动化： 提供快速的、预训练的响应，以应对常见客户查询，确保延迟最小。
• 聊天机器人： 在快速对话中与用户互动，毫无延迟。
• 实时分析： 处理数据并提供即时反馈，例如在仪表板应用中，速度至关重要。

2. **Gemini 1.5 Flash-8B (**models/gemini-1.5-flash-8b) Gemini 1.5 Flash-8B 是 Flash 模型的一个变体，但功能更强大，旨在处理更复杂和资源密集的任务。其优化了 80亿个参数，增强了处理更大数据集的能力，同时仍保持低延迟体验。

• 令牌计数： 与 1.5 Flash 类似，1.5 Flash-8B 支持最多 1,048,576 个输入令牌和 8,192 个输出令牌，但对更复杂任务的处理能力有所提升。
• 核心功能： 它保留了与 Flash 模型相同的功能，包括函数调用、JSON 模式和可调安全设置，但增加了更多参数的强大支持，以支持更高阶的推理任务。
• 速率限制： 该模型维持与标准 Flash 模型相同的速率限制，确保在高需求环境中的可扩展性。

常见用例：

1.5 Flash-8B 变体在速度和复杂性之间取得了平衡。最适合用于：

• 高级聊天机器人： 通过考虑更复杂的用户输入并提供个性化的响应来提供更丰富的交互。
• 多模态交互： 适用于处理文本和多媒体数据的应用程序，例如语音助手或带有文本输出的图像识别任务。
• 互动应用程序： 非常适合需要快速但上下文更深的响应的实时用户界面，例如数字个人助手。

3. **Gemini 1.5 Pro (**models/gemini-1.5-pro) Gemini 1.5 Pro 专为需要高准确性和广泛输入/输出处理的企业级应用程序而设计。该模型经过优化，可处理大规模数据并生成详细的高质量输出。

• 令牌计数： 该模型最多可以处理 32,768 个令牌，非常适合需要深入理解长上下文交互或大输入的任务。
• 核心功能： 除了在 Flash 模型中看到的标准功能外，Gemini 1.5 Pro 更加重视上下文深度和准确性，非常适合在关键任务应用中生成细致入微的响应。
• 速率限制： 在 免费 计划下，该模型允许 每分钟 15 次请求 (RPM) 和 每分钟 100 万个令牌 (TPM) 以及 每天 1500 次请求 (RPD) ，而 按需付费 选项则提供 每分钟 2000 次请求 (RPM) 和 每分钟 400 万个令牌 (TPM)。

常见用例：

The 1.5 Pro 非常适合需要高性能和上下文准确性的企业。它最适合用于：

• 企业 AI 应用程序： 支持大型应用程序，如知识管理系统、法律分析工具和需要高准确性和细节的客户平台。
• 医疗保健： 分析大型医疗数据集并生成详细报告或患者摘要。
• 金融建模： 提供市场趋势的见解，分析大型数据集以进行经济预测，或生成详细的财务报告。

评估 Gemini 模型性能

在本节中，我们将查看每个 Gemini 模型 — 1.5 Flash、1.5 Flash-8B 和 1.5 Pro — 在 Google AI Studio 中的表现。

什么是 Google AI Studio？

Google AI Studio 是一个基于浏览器的 IDE，用于生成模型的原型设计。Google AI Studio 让您快速尝试模型并实验不同的提示。

当您构建出令您满意的内容时，可以将其导出为您首选编程语言的代码，并且 将其集成到您的应用程序中。

测试环境和指标

为了提供全面的比较，我们将考虑以下方面：

• 响应时间： 接收输入后生成输出的速度。
• 准确性： 生成的内容与提示意图的匹配程度。（主观）
• 令牌利用率： 模型使用输入令牌和处理上下文的效率。
• 多模态集成： 在需要文本和音频/图像输入的任务中的表现。

一旦您启动 Google AI Studio，会打开一个新的提示，您应该会看到类似这样的内容。

在屏幕的左侧，您可以看到当前的提示库，创建一个新的微调模型，查看提示库以获取灵感，甚至获取您自己的 Gemini API 密钥。

在屏幕的右侧，您可以选择要使用的模型，查看令牌计数，并使用一些高级设置。

在 AI Studio 上执行您的第一个提示

在我们开始比较模型之前，让我们先在 Google AI Studio 上执行我们的第一个提示。对于这个提示，我将使用 Gemini 1.5 Flash 模型。

您可以通过点击 模型 来更改模型，这将带您到 Google AI Studio 提供的各种模型。

完成选择模型并调整设置后，请在下面的对话框中输入新的提示。对于这个例子，我将生成一首关于蓝鸟的小诗。

生成一首关于坐在榕树上的蓝鸟的诗。

完成设计提示后，请点击 运行。

在成功执行后，您可以看到它生成了一首关于蓝鸟的诗。如果您想要这段代码，可以点击顶部的 获取代码 按钮，这将为您提供多种编程语言的代码。

您可以选择您熟悉的语言，复制代码或直接在 Google Colab 中打开它。

现在我们已经在 Google AI Studio 上执行了第一个提示，我们将看看这些模型的表现。要比较模型，您可以点击上面的比较按钮，这将打开一个窗口，位于之前提示的旁边。

点击比较后，将打开两个聊天窗口，您可以为每个窗口选择一个模型。在这次运行中，我将测试 Gemini 1.5 Flash 和 1.5 Pro 模型。

在成功执行后，两个模型都为给定的提示生成了响应。让我们评估模型的响应。

1. 响应时间：Gemini 1.5 Flash 花费了 0.9 秒生成响应，而 Gemini 1.5 Pro 花费了 6.2 秒。
2. 准确性：如前所述，这个指标是主观的，两个响应之间存在可见差异，均正确。
3. 令牌利用率：Gemini 1.5 Flash 模型使用了 51 个令牌。

而 Gemini 1.5 Pro 模型使用了 305 个令牌。需要注意的是，Gemini 1.5 Pro 模型的令牌数量为 2M。

为了评估 多模态集成，我们将向两个模型传递相同的图像，并要求它们描述该图像。我将传递一张繁忙的印度市场的图像，以测试模型的能力。

您可以比较两个模型的响应。

Gemini 1.5 Flash 响应

这张照片捕捉了印度繁忙街头市场的喧嚣。场景中人流、摊贩和商品熙熙攘攘，形成了一个混乱而多彩的氛围。

街道本身狭窄，沿街两侧是商店和摊位。头顶上，电线交错成一张错综复杂的网，增添了城市扩张的感觉。街道两旁的建筑既有旧的也有新的，有些显示出磨损的迹象，而其他则更现代。

人群多样而充满活力。有男人、女人和儿童，有些穿着传统的印度服装，而其他人则穿着更现代的服装。摊贩在临时摊位上叫卖，展示各种商品，包括水果、蔬菜、衣物和家居用品。

在前景中，一些被称为“嘟嘟车”的自动三轮车停放着，装载着乘客。这些色彩鲜艳的车辆在印度城市中随处可见，是一种受欢迎的交通方式。

这张照片捕捉了这个繁忙街头市场的活力和生机，展示了人们在快速发展的城市环境中的日常生活。构图平衡，引导观众的视线朝向场景中央，而色彩和光线的运用增强了视觉冲击力。

Gemini 1.5 Pro 响应

这张图像捕捉了印度拥挤街头市场的繁忙混乱，可能是在老德里，以其充满活力的氛围和密集的城市结构而闻名。

这个场景是一种感官上的过载，人、车辆和建筑物挤满了画面。最引人注目的元素是街道上方交错的电线网，形成一个密集、几乎不可穿透的天篷。这些电线反映了城市某些地区基础设施的临时性质。

街道本身是活动的漩涡。人们涌入狭窄的通道，行人、摊贩和那些在拥挤中穿行的人。人们穿着的五颜六色的衣服为场景增添了活力。在人群中穿插着许多自动三轮车，它们鲜艳的黄色和绿色涂装与建筑物的较为柔和的色调形成对比。这些嘟嘟车是印度常见的交通工具，增添了运动和拥挤的感觉。

街道两旁的建筑物也增添了视觉的喧嚣。它们是各种建筑风格的混合，立面上贴满了各种语言的标志。这些建筑的维修状态各不相同，有些展示了阳台和精致的细节，而其他则显得陈旧和褪色。标志则是手绘广告和更现代的广告牌的混合，争相吸引注意，广告内容从旅馆到当地商家应有尽有。

这张图像提供了对印度一个人口稠密城市中日常生活的原始、未经滤镜的能量的窥视。这是一个充满活力的混乱场景，突显了印度城市生活的挑战与美丽。

在令牌方面，Gemini 1.5 Flash 使用了 526 个令牌，而 Gemini 1.5 Pro 使用了 601 个令牌。

结论

每个 Gemini 模型根据您应用的需求提供独特的优势。Gemini 1.5 Flash 非常适合实时、快速响应的应用，而 1.5 Flash-8B 则在速度和复杂性之间提供了平衡，适用于中等要求的任务。对于希望部署具有高准确性的规模化 AI 应用的企业而言，Gemini 1.5 Pro 是最佳解决方案。

通过为您的项目选择合适的模型变体，您可以利用 Gemini 的强大功能来增强工作流程、改善用户互动，并大规模提供智能解决方案。