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Gemini Thinks Faster

谷歌模型更新情况

• 背景与目的：谷歌更新了Gemini 2.0系列模型，推出了Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental 1-21等，试图在与OpenAI的o1和DeepSeek的R1等模型的竞争中取得优势，提升自身在推理领域的地位和影响力。

• 模型发布情况：谷歌推出了多个Gemini 2.0版本模型。其中，Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental 1-21目前处于实验阶段，可通过API免费访问，Gemini 2.0 Flash已走出实验阶段，Gemini 2.0 Pro Experimental为新发布的实验版本，Gemini 2.0 Flash Lite也已开启预览。

Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental 1-21的特点与优势

• 基础信息：是基于Gemini 2.0 Flash Experimental的视觉语言模型，输入为图像和文本，输出为文本，能生成结构化推理过程或思维链。

• 上下文窗口：可处理高达100万个tokens的输入上下文，远超Gemini 2.0 Flash的32,000和o1的128,000。

• 推理输出呈现：与DeepSeek-R1和Qwen QwQ类似，会在输出中包含推理过程，不像o1隐藏思维链。

• 考试与测试表现

  • 在GPQA-Diamond考试：在研究生水平的科学考试GPQA-Diamond中，成绩从旧版本的58.6%提升到74.2%，超过了DeepSeek-R1的71.5%，但略逊于o1的77.3%。

  • 在AIME 2024基准：在2024年的高级数学基准AIME上，成绩从之前版本的35.5%提升到73.3%，落后于DeepSeek-R1的79.8%和o1的74.4%。

  • 在MMMU测试：在视觉和多媒体理解测试MMMU中，达到75.4%，优于前一版本的70.7%，但低于o1的78.2%。

• 开发支持：开发者可通过API集成Python代码执行，借助预安装库支持数据分析和可视化。

模型存在的挑战与限制

• 成本与延迟问题：训练生成思维链的大语言模型在提高准确性的同时，增加了推理成本和延迟。目前虽无Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental 1-21速度的可靠数据，但已知其基础模型运行速度比除o1-mini外的同类模型快。

• 性能有待提升：尽管该模型在多个基准测试中有所进步，但在部分测试中仍未超越o1等竞争对手，还有提升空间。

模型的意义与影响

• 潜在应用价值：结合思维链推理和长上下文能力，如果能充分利用100万tokens的上下文窗口，可能会在诸多领域有重要应用，比如分析整个代码库。

• 用户偏好体现：在撰写本文时，该模型在Chatbot Arena排行榜上名列前茅，表明至少在日常常见提示方面，用户对其偏好度高于o1和DeepSeek-R1。