年末的大模型产品竞争日趋激烈，谷歌在12月11日正式发布了新一代AI模型Gemini 2.0系列的首款产品——Gemini 2.0 Flash实验版本。这个名字“Flash”寓意着低延迟和高性能，谷歌希望它能成为其产品大规模应用的核心引擎。谷歌通过展示Gemini 2.0原生多模态能力支持的原型，着重强调了其在智能代理研究方面的领先地位，并宣告谷歌产品进入“智能代理时代”，这次的口号是“Introducing Gemini 2.0: our new AI model for the agentic era”。
Gemini 2.0 Flash 的核心功能：多模态与高性能
Gemini 2.0 Flash实验版本主要有以下核心升级：
- 速度和性能的提升：相比Gemini 1.5 Pro，2.0 Flash在关键基准测试中表现更出色，响应速度提升了一倍。
- 多模态输出：支持文本、音频和图像的原生生成，从而实现更复杂的互动。
- 智能工具的使用：该模型经过训练，可以使用Google搜索和代码执行等工具，提高了其获取信息和执行任务的能力。
Gemini 2.0 Flash在多个基准测试中表现优异，甚至超越了Gemini 1.5 Pro。这些特点使Gemini 2.0 Flash不仅速度更快，而且成为一个可以提供智能交互的强大平台，适用于处理复杂任务和实时响应。
行业应用前景展望
尽管目前发布的只是实验版本，但谷歌已经计划将Gemini 2.0和Gemini 2.0 Flash应用到多个领域，其中包括：
- 数据科学助手：通过与Google Colab的集成，Gemini 2.0 Flash可以快速生成数据分析笔记本，帮助数据科学家专注于更深入的洞察，而无需耗费大量时间进行准备工作。
- 编程助手：Gemini 2.0 Flash提供的智能代理可以自动执行多种任务，比如修复漏洞、生成代码计划和创建pull request，这将对开发者的工作流程产生积极影响。
- 游戏和虚拟世界：在游戏环境中，Gemini 2.0 Flash可以实时分析屏幕上的动作，并为玩家提供有用的建议和策略。
这些应用展示了Gemini 2.0和2.0 Flash在提高效率和改善用户体验方面的巨大潜力。
前沿项目与未来探索方向
除了模型本身，谷歌还在积极开发其他项目，旨在扩展Gemini 2.0和2.0 Flash的能力，这些项目包括：
- Project Astra：Astra项目通过多模态理解技术，深入探索了AI助手在现实世界中的广泛应用。该项目不仅注重AI助手的对话能力，还致力于提升其工具使用的智能化水平。
- Project Mariner：Mariner项目是一个处于早期研究阶段的原型，主要探索人机交互的未来发展方向。Mariner项目专注于浏览器环境中的应用，旨在通过创新的交互方式，使用户能够更高效地与网页内容进行互动。
- Jules项目：Jules项目是一个专为开发者设计的AI代码助手，旨在显著提高开发者的工作效率。该项目利用先进的机器学习和自然语言处理技术，帮助开发者自动完成代码编写、错误修复和代码优化等任务。
这些项目表明，谷歌正在通过持续的创新和实验来推动AI技术的发展。
发布时间与实际测试体验
Gemini 2.0 发布时间
Gemini 2.0 Flash目前已作为实验模型，通过Google AI Studio和Vertex AI中的Gemini API向开发者开放，支持多模态输入和文本输出，所有开发者均可使用。文本转语音和原生图像生成功能则向早期访问合作伙伴开放，预计在一月份将全面开放，并提供更多模型尺寸。
Gemini 2.0 Flash 实际测试体验
我个人常用的模型接口OpenRouter，已经迅速上线了Gemini 2.0 Flash的API调用，而且实验版本目前是免费的，因此我也立即进行了测试。
既然这次更新强调的是模型的Agentic能力，我决定使用强大的AI编程智能体Cline来测试Gemini 2.0 Flash的Agentic能力。Cline本身就是按照Agentic的理念设计的，所以支持许多编程工具，例如文件搜索、代码执行和文件操作等。尽管不是专门为Gemini 2.0 Flash设计的，但它可以在一定程度上测试Gemini 2.0 Flash的通用Agentic能力。
如下图所示，首先在Cline中将API Provider配置为OpenRouter，输入你的API Key，然后在Model里选择gemini-2.0-flash-exp:free。
由于是免费的实验版本，测试时感觉有些限速，偶尔会返回错误。因此，我将分享几个成功的案例，感兴趣的朋友可以自行测试！
我首先询问了它可以使用哪些工具，下图是Gemini 2.0 Flash的回答，类似于Cursor和Windsurf等Agent工具。可以看到，API目前确实是免费的。
然后，我让它设计一个经典的扫雷游戏。Claude 3.5 Sonnet可以一次性完成这个任务，Qwen-2.5-Coder需要人工指导几次才能完成，而我测试的Gemini 2.0 Flash也经过三次指导才完成任务。但是，代码输出的速度确实很快，有点Flash的感觉！
完成的游戏界面如下所示，还算不错，与Qwen-2.5-Coder的能力相当，肯定比Gemini 1.5 Flash更强。
接着，我尝试设计人机对弈的五子棋游戏。模型能够理解人机对弈，但实现的AI下棋算法过于简单，如下图所示，白色是AI，这完全没有任何策略。因此，与Claude 3.5 Sonnet相比仍有差距。
在我目前的大模型编程能力测试中，只有Sonnet能够一次完整地完成扫雷和五子棋游戏，堪称行业标杆。Qwen和Flash都可以完成程序的基本框架，但功能的实现需要人为引导才能完成，并且引导次数相似。从使用体验来看，Flash的代码能力和Qwen应该在一个水平，但Flash是通用模型，支持多模态，而Qwen是专门为代码优化的，不支持多模态，因此综合能力上，Flash会更胜一筹。但是Qwen是开源的，具体使用需要考虑成本和应用场景。
结论分析
总的来说，与Gemini 1.5 Pro相比，Gemini 2.0及其最新版本Gemini 2.0 Flash在性能上有了显著提升，功能上也实现了质的飞跃。未来，该模型在智能助手、数据分析和代码生成等多个领域都将占有一席之地。
通过多模态能力和智能工具的使用，Gemini 2.0 Flash为开发者提供了一个强大的平台，进一步推动了智能代理时代的到来。当然，Gemini 2.0 Flash并非首个Agentic模型，Claude 3.5 Sonnet和GPT-4o等模型已经在AI Agent领域取得了不错的成绩。Gemini 2.0 Flash的发布意味着谷歌也正式加入了AI Agent的激烈竞争。
作为AI Agent的坚定支持者，我非常期待Gemini 2.0 Flash的正式版本能够早日发布，看看谷歌的AI Agent到底有多强。期待AI Agent领域能够涌现出更多强大的模型。
