Después de que los avances parciales anunciaron a fines de diciembre para desestabilizar la Semana de los Medios de Operai, Google regresa al cargo y anuncia el despliegue ahora completo de su familia Gemini 2.0. Esta nueva familia de modelos de IA diseñados para ofrecer velocidad, rendimiento y economías de escala está destinada a ser considerada especialmente para la era de la agencia. Estas herramientas, ahora accesibles a través de la aplicación Gemini y las plataformas Google AI Studio y Vertex AI, demuestran el progreso realizado por el gigante estadounidense ahora en los tacones de OpenAi.
Satisfecho con el lanzamiento experimental de Gemini 2.0 Flash en diciembre pasado, el gigante estadounidense Google continúa y acelera la generalización de sus nuevos modelos de IA con una gran audiencia. Modelos » Diseñado para la era de los agentes de IA«; Más exitoso, con capacidades de razonamiento, pero sobre todo notable por su eficiencia económica. Con Gemini 2.0, Google saca artillería pesada para fortalecer su posición principal en el diseño de agentes de IA capaces de comprender e interactuar con un volumen de información sin precedentes.
Gemini 2.0 Flash: rendimiento a gran escala
Reconocido por su velocidad y eficiencia, Gemini 2.0 Flash sigue siendo el modelo de pilar de esta nueva generación. Diseñado para procesar volúmenes de datos mucho más altos que la competencia, gracias a una ventana contextual de un millón de tokens, ahora se puede acceder a este modelo en la versión final a todos los usuarios a través de la aplicación Gemini, tanto en escritorio como en dispositivos móviles.
Los desarrolladores también pueden integrar este modelo en sus propias aplicaciones de IA a través de la API disponible en Google AI Studio y Vertex AI, para proporcionarles una latencia reducida y un tratamiento más optimizado. Flash 2.0 se factura $ 0.10 por millón de tokens como titular y $ 0.40 por millón de tokens! ¡Prueba de que, después de la locura de los medios Deepseek de la semana pasada, los estadounidenses también pueden hacer modelos con costos de inferencia muy bajos!
Gemini 2.0 Pro Experimental: codificación y tareas complejas
Para satisfacer las necesidades más exigentes, donde la velocidad de respuesta no es tan clave para la calidad de las interacciones, especialmente en los campos de la asistencia de programación o los desafíos científicos, Google lanza su » Gemini 2.0 Pro Experimental »Quien se destaca de Gemini 2.0 Flash por su capacidad para administrar indicaciones complejas y sobresalir en la generación de código.
Conuna ventana contextual extendida a 2 millones de tokens (Nuevo registro de mercado), este modelo permite analizar e integrar conjuntos de datos masivos mientras interactúa con herramientas externas como la búsqueda de Google o los sistemas de ejecución de código.
Disponible para desarrolladores a través de Google AI Studio y Vertex AI, así como para suscriptores avanzados de Gemini, promete una comprensión y razonamiento inigualables en el campo de la IA. Apreciaremos el esfuerzo de Google para garantizar el acceso internacional a este nuevo modelo.. ¡Una vez que no está personalizado en el mundo de la IA de todo el Atlántico, nosotros, los europeos y los franceses, tenemos acceso al mismo tiempo que los anglosajones!
Géminis 2.0 Flash-Lite: IA ultra-económico
Aparentemente, Google A – por el momento – esponja los modelos de borde «Ultra». La Generación 1.5 no tenía derecho a ella, y todo sugiere que la Generación 2.0 también estará desprovista de ello. Sabemos que los modelos gigantescos han alcanzado una bandeja y no tienen justificación económica en la medida en que los modelos más compactos son ágiles.
ENTONCES Google prefiere enfocar sus esfuerzos en el otro lado del espectro; el de SLM. Deseando ofrecer una solución eficiente a un costo más bajo para alterar un poco más el mercado y barrer Deepseek-R1 de las ecuaciones, Google anuncia Gemini 2.0 Flash-Lite, el modelo más económico de su nueva gama. Este último toma los activos de su predecesor al tiempo que mejora la calidad de sus resultados, sin afectar la velocidad de ejecución. Google explica que como Flash 2.0, Flash Lite 2.0 tiene una ventana de contexto de un millón de tokens y una entrada multimodal. Disponible en la preversión pública en Google AI Studio y Vertex AI, Flash-Lite está dirigido en particular a aplicaciones que requieren un tratamiento extremadamente rápido y eficiente del contenido multimodal, a precios ultracompetitivos. Por ejemplo, puede generar una leyenda relevante de una línea para alrededor de 40,000 fotos únicas, por menos de un dólar a través de Google AI Studio.
Flash-Lite 2.0 se factura $ 0.075 por millón de tokens como titular, y $ 0.30 por millón de tokens.
Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental: Vive la Transparencia
Si en general los modelos Gemini 2.0 mejoran su capacidad de razonamiento, estos no son modelos de razonamiento reales como Deepseek R1 o OpenAI O1/O3. Pero Google funciona allí ardientemente. Este es el tema completo de su modelo » Géminis 2.0 Flash Thning Experimental Lanzado hace unas semanas. Este modelo de razonamiento se deriva del modelo Flash Gemini 2.0, pero se toma el tiempo de pensar antes de responder gracias a una fase preliminar completa del tipo de «cadena de pensamiento».
Al igual que Openai a principios de esta semana, Google, inspirado en Deepseek, ha decidido mostrar más transparencia en esta fase preliminar de reflexión. El editor ha actualizado Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental en su asistente de Géminis para Exponer el sistema de reflexión del sistemapermitiendo así a los usuarios de Siga el camino de los «pensamientos» que conduce a cada respuesta. Esta característica, ahora integrada tanto en Gemini en la aplicación de escritorio y móvil, tiene como objetivo establecer un clima de confianza y facilitar la comprensión de las decisiones tomadas por la IA.
La implementación completa de la gama Gemini 2.0 marca un paso importante para Google después del tsunami de los medios generado por el lanzamiento de Deepseek-R1 durante 15 días. Al combinar un mayor rendimiento, una ventana contextual de registro y una oferta adaptada a diferentes necesidades, ya sea la velocidad operativa, el procesamiento de tareas complejas o el control de costos, Google espera abrir el camino a una adopción aún más amplia y eficiente de IA en todas las áreas.
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