El mes pasado, Google marcó el inicio de la era de los agentes con el lanzamiento experimental de Gemini 2.0 Flash, un modelo de alta eficiencia diseñado para desarrolladores, con menor latencia y mejor rendimiento. A principios de este año, la actualización 2.0 Flash Thinking Experimental mejoró aún más su desempeño, combinando la velocidad de Flash con una mayor capacidad de razonamiento en problemas complejos.
La semana pasada, una versión actualizada de 2.0 Flash se puso a disposición de todos los usuarios en la aplicación Gemini para dispositivos móviles y escritorio, facilitando nuevas formas de crear, interactuar y colaborar con el modelo.
Ahora, Google ha anunciado la disponibilidad general de la versión mejorada de Gemini 2.0 Flash a través de la API de Gemini en Google AI Studio y Vertex AI, permitiendo a los desarrolladores integrar este modelo en aplicaciones de producción.
Nuevas versiones: 2.0 Pro Experimental y Flash-Lite
Junto con 2.0 Flash, Google también ha lanzado nuevas variantes:
Gemini 2.0 Pro Experimental: Un modelo avanzado optimizado para codificación y prompts complejos, con la mayor ventana de contexto hasta la fecha (2 millones de tokens). Puede manejar información de gran volumen, mejorar la comprensión del mundo y utilizar herramientas como Google Search y ejecución de código. Está disponible en Google AI Studio, Vertex AI y para usuarios de Gemini Advanced en la aplicación Gemini.
Gemini 2.0 Flash-Lite: El modelo más eficiente hasta la fecha, diseñado para ofrecer mayor calidad que 1.5 Flash sin comprometer velocidad ni costo. Puede procesar hasta 40,000 imágenes con un pie de foto único por menos de un dólar en Google AI Studio. Está disponible en vista previa pública en Google AI Studio y Vertex AI.
Avances en IA responsable y seguridad
Con la creciente capacidad de la familia Gemini, Google sigue implementando medidas de seguridad avanzadas. Gemini 2.0 ha sido entrenado con nuevas técnicas de aprendizaje por refuerzo, donde el propio modelo revisa y critica sus respuestas para mejorar su precisión. Además, se están desarrollando estrategias adicionales para evaluar riesgos, como la detección de inyecciones indirectas de prompts, un tipo de ataque cibernético que manipula datos para generar respuestas maliciosas.
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