Gemini

Gemini是谷歌推出的多模态大语言模型，旨在应对以ChatGPT为代表的生成式AI挑战，目前已发展为涵盖基础模型、应用产品与生态整合的完整AI体系。它由谷歌DeepMind团队研发，基于Transformer架构，原生支持文本、图像、音频、视频和代码的联合处理，在搜索、编程、长文本分析等多个场景中广泛应用。

核心能力与技术亮点

1. ‌多版本模型架构‌
   Gemini最初发布时包含三个层级：Ultra（面向复杂任务）、Pro（通用场景）和Nano（移动端轻量级），满足不同计算需求。后续迭代中推出了Gemini 1.5、2.0、2.5及3.0版本，持续提升推理能力与效率。
2. ‌超长上下文支持‌
   支持高达100万token的上下文窗口，相当于可一次性处理约1500页的文本内容，极大提升了对长文档的理解与交叉分析能力。这一特性使其在深度研究、多文件比对等任务中表现突出。
3. ‌多模态与生成能力‌
   原生支持图文音视多模态输入输出，图像生成功能已支持下载2K、4K分辨率图片，最高质量选项标注为“最适合打印”（best for print）。同时，Gemini还具备代码生成、翻译、文档总结等实用功能。

应用场景与商业化进展

• ‌开发者与企业服务‌
  Gemini通过Google AI Studio和Vertex AI平台向开发者开放API，企业可将其集成至业务流程中。久其软件已将其接入女蜗GPT平台，结合DeepSeek、通义千问等模型提供政企解决方案。
• ‌用户迁移便利性增强‌
  正在测试“导入AI聊天”功能，允许用户上传ChatGPT等平台的聊天记录，实现历史对话无缝迁移至Gemini，降低转换成本。
• ‌与苹果战略合作‌
  苹果将基于Gemini模型训练其下一代自研AI基础模型，用于升级Siri等智能功能。尽管苹果每年支付约10亿美元，但用户数据仍由苹果本地或自有服务器处理，Gemini仅参与后台模型优化。
• ‌商业化加速‌
  过去一年，Gemini API调用量增长超一倍，达850亿次；Gemini企业订阅用户已达800万，推动Google Cloud服务器销售增长。

面临的挑战

尽管发展迅速，Gemini也面临一定压力。例如，同名加密交易所Gemini在过去三个月股价下跌约40%-55%，虽属不同领域，但品牌重名可能带来认知混淆。此外，早期曾因演示视频剪辑争议、图像生成偏见等问题引发舆论关注。