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O Google anunciou nesta quarta-feira (5) que a versão 2.0 Flash do Gemini, que já vinha sendo utilizada por desenvolvedores, agora está acessível para todos os usuários do aplicativo Gemini em desktop e dispositivos móveis. Essa versão promete desempenho aprimorado e menor latência, facilitando a interação com a plataforma.
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A nova versão também foi integrada à API do Gemini, estando agora disponível no Google AI Studio e no Vertex AI. Com isso, desenvolvedores podem criar aplicações utilizando o Gemini 2.0 Flash, aproveitando seus avanços em velocidade e capacidade de raciocínio em problemas complexos.
Nova versão experimental do Gemini 2.0 Pro
Outra novidade é o lançamento do Gemini 2.0 Pro Experimental, voltado para tarefas mais exigentes, como código e prompts complexos. Segundo a Google, este é o modelo mais avançado da série até o momento, apresentando melhorias na compreensão de textos longos e na execução de código. O modelo também possui uma janela de contexto de 2 milhões de tokens, permitindo analisar grandes volumes de informação de forma mais eficiente.
O Gemini 2.0 Pro está disponível no Google AI Studio e no Vertex AI, além de poder ser acessado por assinantes do Gemini Advanced no aplicativo da plataforma.
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Gemini 2.0 Flash-Lite: opção mais econômica
Para aqueles que buscam um modelo mais acessível, a Google também apresentou o Gemini 2.0 Flash-Lite, disponível em pré-visualização no Google AI Studio e no Vertex AI. Essa versão promete manter a mesma velocidade e custo da versão 1.5 Flash, mas com qualidade superior.
O modelo 2.0 Flash-Lite suporta entrada multimodal e pode ser usado para tarefas como geração de legendas para imagens em larga escala. De acordo com a Google, essa versão supera o 1.5 Flash na maioria dos benchmarks.
Novos recursos e segurança
Os modelos da série Gemini 2.0 continuarão recebendo atualizações, incluindo suporte expandido para mais formatos de entrada e saída. Entre as funções previstas para o futuro, estão a geração de imagens e a conversão de texto em fala.
Em relação à segurança, a Google afirmou que os novos modelos utilizam aprendizado por reforço, permitindo que o próprio sistema critique suas respostas para melhorar sua precisão. Além disso, a empresa está investindo em técnicas para mitigar riscos como o indirect prompt injection, um tipo de ataque cibernético que pode comprometer respostas automatizadas.
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