पर प्रकाशित: 18 मार्च, 2025 / अद्यतन से: 18 मार्च, 2025 - लेखक: कोनराड वोल्फेंस्टीन
Google AI मॉडल अपग्रेड: न्यू जेमिनी 2.0-डीप रिसर्च 2.0, फ्लैश 2.0, फ्लैश थिंकिंग 2.0 और प्रो 2.0 (प्रायोगिक) -IMAGE: Xpert.Digital
नए विचार: मिथुन 2.0 अगले चरण में एआई को लिफ्ट करता है
मिथुन डीप रिसर्च 2.0
मिथुन डीप रिसर्च 2.0 13 मार्च, 2025 से दुनिया भर में सभी उपयोगकर्ताओं के लिए सुलभ है। इस दिन, Google ने गहन अनुसंधान की व्यापक उपलब्धता की घोषणा की, जो अब बेहतर मिथुन 2.0 फ्लैश थिंकिंग प्रायोगिक मॉडल के साथ काम करता है।
मिथुन डीप रिसर्च 2.0 की उपलब्धता के लिए महत्वपूर्ण बिंदु:
- इसका उपयोग अब भुगतान सदस्यता के बिना 45 से अधिक भाषाओं में नि: शुल्क किया जा सकता है।
- सभी मिथुन उपयोगकर्ता महीने में कई बार मुफ्त में गहन अनुसंधान का उपयोग कर सकते हैं।
- मिथुन उन्नत उपयोगकर्ताओं को फ़ंक्शन के लिए अप्रतिबंधित पहुंच जारी है।
- डीप रिसर्च का मोबाइल संस्करण 18 फरवरी, 2025 को एंड्रॉइड और आईओएस उपकरणों के लिए पेश किया गया था।
इस विस्तार के साथ, Google डीप रिसर्च ने एक व्यापक उपयोगकर्ता आधार के लिए सुलभ बनाया और इस प्रकार एआई-समर्थित अनुसंधान उपकरणों को लोकतांत्रिक बनाने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम उठाया।
के लिए उपयुक्त:
मिथुन 2.0 फ्लैश सोच: एआई अनुसंधान और निजीकरण का विकास
Google के AI सहायक मिथुन में विकास में हालिया छलांग तीन मुख्य क्षेत्रों में महत्वपूर्ण सुधार लाती है: सभी उपयोगकर्ताओं के लिए गहरा अनुसंधान, विस्तारित निजीकरण कार्यों और 2.0 फ्लैश सोच के माध्यम से अधिक शक्तिशाली पुनरावृत्ति। ये नवाचार एआई सहायकों के साथ बातचीत करने और जटिल अनुसंधान कार्यों का प्रबंधन करने के तरीके को बदलते हैं।
डीप रिसर्च: एआई-आधारित शोध सभी के लिए
दीप रिसर्च, मूल रूप से मिथुन उन्नत ग्राहकों के लिए एक विशेष विशेषता, अब 45 से अधिक भाषाओं में सभी उपयोगकर्ताओं के लिए नि: शुल्क उपलब्ध है। यह शक्तिशाली कार्य मिथुन को एक व्यक्तिगत अनुसंधान सहायक में बदल देता है जो स्वतंत्र रूप से जटिल विषयों पर शोध करता है और स्पष्ट, विस्तृत रिपोर्टों में परिणामों को सारांशित करता है।
मिथुन 1.5 प्रो से 2.0 फ्लैश सोच
निर्णायक सुधार नए 2.0 फ्लैश थिंकिंग प्रायोगिक मॉडल के लिए मिथुन 1.5 प्रो का बदलाव है। यह प्रणाली जटिल समस्याओं को प्रबंधनीय मध्यवर्ती चरणों में अलग करने के लिए स्मारक चरणों की एक परिष्कृत श्रृंखला का उपयोग करती है, जो सभी चरणों में अनुसंधान कौशल में काफी सुधार करती है - खोज से लेकर विश्लेषण और रिपोर्टिंग तक।
अनुसंधान प्रक्रिया विस्तार से
डीप रिसर्च शुरू में खोज क्वेरी को एक व्यक्तिगत, मल्टी -स्टेज रिसर्च प्लान में बदल देता है। उपयोगकर्ता द्वारा इस योजना की मंजूरी के बाद, सिस्टम स्वायत्त रूप से वेब को खोजने और प्रासंगिक जानकारी एकत्र करना शुरू कर देता है। प्रक्रिया के दौरान, मिथुन लगातार एक व्यक्ति के रूप में इसी तरह से शोध करके अपने विश्लेषण को परिष्कृत करता है: यह दिलचस्प जानकारी पाता है और फिर इन निष्कर्षों के आधार पर नई खोज शुरू करता है।
गहन अनुसंधान के बारे में विशेष बात सोच प्रक्रिया की पारदर्शिता है - उपयोगकर्ता सिस्टम के विचारों को समझ सकते हैं और यदि आवश्यक हो तो हस्तक्षेप कर सकते हैं। अंतिम परिणाम प्रमुख ज्ञान और मूल स्रोतों के लिंक के साथ एक व्यापक रिपोर्ट है, जो कुछ मिनटों में बनाई गई है और मैनुअल अनुसंधान के घंटों की जगह लेती है।
निजीकरण में वृद्धि: मिथुन व्यक्तिगत जरूरतों को समझता है
दूसरा महत्वपूर्ण नवाचार प्रायोगिक निजीकरण फ़ंक्शन है, जो मिथुन को Google ऐप्स और सेवाओं से व्यक्तिगत डेटा के आधार पर उत्तर को अनुकूलित करने की अनुमति देता है।
Google पारिस्थितिकी तंत्र के साथ एकीकरण
उपयोगकर्ता की सहमति से, मिथुन दर्जी उत्तर प्रदान करने के लिए खोज इतिहास और अन्य Google सेवाओं का उपयोग कर सकता है। सिस्टम इस डेटा का उपयोग उपयोगकर्ता गतिविधियों और वरीयताओं को बेहतर ढंग से समझने के लिए करता है और इस प्रकार अधिक प्रासंगिक सामग्री प्रदान करता है।
वैयक्तिकरण Google खोज-जेमिनी के एकीकरण के साथ शुरू होता है, जो पिछले खोज प्रश्नों के आधार पर सिफारिशें दे सकता है। निकट भविष्य में, सिस्टम Google फ़ोटो और YouTube जैसी अन्य सेवाओं से संदर्भ खींचने में भी सक्षम होगा, जो और भी अधिक व्यापक निजीकरण को सक्षम बनाता है।
डेटा सुरक्षा और नियंत्रण
Google उपयोगकर्ता डेटा की जिम्मेदार हैंडलिंग पर जोर देता है: यदि यह जानकारी उपयोगी माना जाता है तो मिथुन केवल खोज पाठ्यक्रम तक पहुंचता है। फ़ंक्शन वैकल्पिक है और किसी भी समय इसी लिंक के साथ बैनर के माध्यम से निष्क्रिय किया जा सकता है। यह निजीकरण फ़ंक्शन शुरू में वेब पर मिथुन और मिथुन उन्नत उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध है, जल्द ही मोबाइल उपकरणों के विस्तार के साथ।
2.0 फ्लैश सोच: पारदर्शी सोच प्रक्रिया
इन नवाचारों का दिल 2.0 फ्लैश थिंकिंग प्रायोगिक मॉडल है, जो बेहतर दक्षता और गति के साथ आश्वस्त है और अब सभी उपयोगकर्ताओं के लिए भी उपलब्ध है।
दृश्य विचारों के माध्यम से पारदर्शिता
2.0 फ्लैश सोच के बकाया गुणों में से एक सोच प्रक्रिया का खुलासा करने की क्षमता है। मॉडल उत्तर विंडो में "विचारों/विचारों" के रूप में इसके विचारों को इंगित करता है, जो एआई फ़ंक्शन की गहरी समझ को सक्षम करता है। इस "तर्क" दृष्टिकोण का अर्थ है कि आउटपुट से पहले कई बार उत्तर की जाँच की जाती है, जो अधिक सटीक और विश्वसनीय परिणामों की ओर जाता है।
प्रदर्शन और गुंजाइश
अद्यतन मॉडल प्रभावशाली तकनीकी सुधार प्रदान करता है:
- मिथुन उन्नत उपयोगकर्ताओं के लिए एक लाख टोकन के साथ एक संदर्भ विंडो जो व्यापक ग्रंथों के विश्लेषण को सक्षम करता है
- फ़ाइल अपलोड के लिए समर्थन
- गणित और विज्ञान बेंचमार्क में बेहतर प्रदर्शन
- विचारों और उत्तरों के बीच बेहतर स्थिरता
ऐप्स और सेवाओं के साथ एकीकरण
एक महत्वपूर्ण एक्सटेंशन मिथुन ऐप्स (पूर्व में एक्सटेंशन कहा जाता है) के साथ लिंक है, जो जीमेल, गूगल कैलेंडर, ड्राइव, मैसेज और यूट्यूब जैसी सेवाओं तक पहुंच को सक्षम बनाता है। यह एकीकरण जटिल, बहु -स्टेप पूछताछ की अनुमति देता है जिसमें मॉडल समग्र संदर्भ को रिकॉर्ड करता है, कार्य को व्यक्तिगत चरणों में नष्ट कर देता है और लगातार प्रगति का मूल्यांकन करता है।
आने वाले हफ्तों में, एक Google फ़ोटो ऐप भी उपलब्ध होगा, जो "फ़ोटो पूछें" कार्यक्षमता-उपयोगकर्ता प्रदान करता है, उदाहरण के लिए, यात्रा कार्यक्रम बनाने या छवियों पर विशिष्ट जानकारी के लिए पूछने के लिए विश्लेषण की गई यात्रा की तस्वीरें हैं।
एआई सहायकों के लिए एक नया अध्याय
सभी उपयोगकर्ताओं के लिए गहन अनुसंधान की शुरूआत, विस्तारित वैयक्तिकरण कार्यों और शक्तिशाली 2.0 फ्लैश थिंकिंग मॉडल के साथ संयुक्त, एआई सहायकों के विकास में महत्वपूर्ण प्रगति को चिह्नित करता है। Google खुद को प्रतियोगिता के प्रमुख पर रखता है और उन्नत AI कार्यों को व्यापक दर्शकों के लिए सुलभ बनाता है।
ये नवाचार मिथुन को एक साधारण चैट बॉट से एक शक्तिशाली व्यक्तिगत सहायक में बदल देते हैं जो जटिल अनुसंधान कार्यों का प्रबंधन कर सकते हैं, व्यक्तिगत जरूरतों को समझ सकते हैं और अपनी सोच को पारदर्शी बना सकते हैं। Google पारिस्थितिकी तंत्र को एकीकृत करके और निजीकरण में वृद्धि करके, मिथुन तेजी से उपयोगकर्ता का एक प्राकृतिक विस्तार बन रहा है, जो इसकी आवश्यकताओं का अनुमान लगाता है और वास्तव में दर्जी समर्थन प्रदान करता है।
के लिए उपयुक्त:
मिथुन 2.0: पिछले संस्करणों की तुलना में Google की का और विकास
मिथुन 2.0 की शुरूआत के साथ, Google ने अपने AI मॉडल परिवार को काफी आगे विकसित किया है। नई पीढ़ी पिछले संस्करणों में गति, सटीकता और कार्यक्षमता में महत्वपूर्ण सुधार लाती है। मिथुन 2.0 के सबसे महत्वपूर्ण अंतर और नवाचारों का पिछले संस्करणों की तुलना में विस्तार से विश्लेषण किया गया है।
प्रदर्शन सुधार और मुख्य अंतर
मिथुन 2.0 को उनके पूर्ववर्तियों से कई मौलिक सुधारों द्वारा बसाया गया है। सबसे उल्लेखनीय परिवर्तन बढ़ी हुई गति है: मिथुन 2.0 फ्लैश मिथुन 1.5 प्रो के रूप में लगभग दोगुनी है और इसे कई बेंचमार्क में पार करता है। गति में यह वृद्धि विभिन्न कार्यों में काफी बेहतर सटीकता के साथ हाथ से चलती है।
जटिल कार्यों में सटीकता भी काफी बढ़ गई थी। उदाहरण के लिए, मिथुन 2.0 पॉडकास्ट और विस्तृत ट्रांसक्रिप्शन होने पर बेहतर सटीकता दिखाता है। इसके अलावा, मॉडल अधिक बारीक और प्रासंगिक प्रासंगिक संस्करणों को उत्पन्न करता है, जो इसे रचनात्मक सामग्री बनाने और जटिल समस्या समाधानों के लिए अधिक मूल्यवान उपकरण बनाता है।
एक अन्य महत्वपूर्ण नवाचार विस्तारित मल्टीमॉडल कौशल की शुरूआत है। जबकि मिथुन पहले से ही 1.5 मल्टीमॉडल फ़ंक्शन की पेशकश कर चुके हैं, मिथुन 2.0 न केवल पाठ, छवि, ऑडियो और वीडियो डेटा को संसाधित कर सकता है, बल्कि बहुत अधिक गहराई से विश्लेषण और समझ सकता है।
मिथुन 2.0 से मॉडल वेरिएंट
Google ने विभिन्न प्रकारों में मिथुन 2.0 को पेश किया है, जिनमें से प्रत्येक विशिष्ट अनुप्रयोगों के लिए अनुकूलित है:
मिथुन 2.0 फ्लैश
मूल मॉडल अब आम तौर पर उपलब्ध है और उच्च दर सीमा और बेहतर प्रदर्शन प्रदान करता है। यह डेवलपर्स के लिए आदर्श है और ऑडियो, छवि, वीडियो और पाठ डेटा के साथ कुशलता से काम कर सकता है। मॉडल 1 मिलियन टोकन की एक संदर्भ विंडो का समर्थन करता है।
मिथुन 2.0 प्रति प्रयोगात्मक
यह जटिल कार्यों और कोडिंग के लिए सबसे शक्तिशाली मॉडल है। इसमें फ्लैश वेरिएंट के रूप में 2 मिलियन टोकन-दो बार की एक विस्तारित संदर्भ विंडो है। आंतरिक बेंचमार्क में, मिथुन 2.0 प्रो लगभग सभी क्षेत्रों में सर्वोत्तम परिणाम प्राप्त करता है।
मिथुन 2.0 फ्लैश-लाइट
एक नया, सस्ती संस्करण, जो अभी भी मिथुन 1.5 फ्लैश की तुलना में एक बेहतर प्रदर्शन प्रदान करता है। यह डेवलपर्स के लिए विशेष रूप से दिलचस्प है जो आवश्यक प्रदर्शन घाटे को स्वीकार किए बिना लागत -कुशल समाधान की तलाश कर रहे हैं।
मिथुन 2.0 फ्लैश सोच प्रयोगात्मक
यह प्रायोगिक मॉडल Openaai O3 और DeepSeek-R1 के समान उत्तर पीढ़ी से पहले एक अतिरिक्त विचार प्रक्रिया का उपयोग करता है। यह YouTube, मानचित्र और Google खोज जैसे बाहरी टूल तक भी पहुंच सकता है।
विस्तारित तकनीकी कौशल
बहुमूत्र संसाधन
मिथुन 2.0 के मल्टीमॉडल कौशल पिछले संस्करणों की तुलना में बहुत अधिक परिपक्व हैं। मॉडल पाठ, छवि और ऑडियो डेटा को संसाधित और उत्पन्न कर सकता है। यह क्षमता चिकित्सा निदान जैसे अधिक जटिल अनुप्रयोगों को सक्षम करती है, जहां यह लिखित रोगी रिपोर्ट और इमेजिंग प्रक्रियाओं का विश्लेषण और लिंक कर सकती है।
स्वायत्त एजेंट और उपकरण उपयोग
GEMINI 2.0 स्वायत्त एजेंटों की अवधारणा का परिचय देता है जो निर्णय लेकर और योजना बनाकर स्वतंत्र रूप से कार्यों को अंजाम दे सकते हैं। मिथुन 2.0 फ्लैश में, मल्टीमॉडल लाइव एपीआई और देशी उपकरण का उपयोग विशेष रूप से उल्लेखनीय है, जो मॉडल को बाहरी उपकरणों तक पहुंचने और उपयोग करने में सक्षम बनाता है।
संदर्भ विंडो और टोकन प्रसंस्करण
एक महत्वपूर्ण तकनीकी अंतर संदर्भ विंडो का आकार है:
- मिथुन 2.0 फ्लैश और फ्लैश-लाइट: इनपुट के लिए 1 मिलियन टोकन
- मिथुन 2.0 प्रति: इनपुट के लिए 2 मिलियन टोकन
- सभी मॉडल: आउटपुट के लिए 8,192 टोकन
इसकी तुलना में, मिथुन 1.5 प्रति राशि डेटा को संसाधित करने में सक्षम था, जिसमें 2 घंटे का वीडियो, 19 घंटे ऑडियो, 60,000 कोड लाइनों या 2,000 टेक्स्ट साइटों के साथ कोड बेस शामिल थे।
तुलना में बेंचमार्क परिणाम
बेंचमार्क में मिथुन 2.0 पिछले संस्करणों की तुलना में महत्वपूर्ण सुधार दिखाता है:
गणितीय कार्यों में, मिथुन 2.0 प्रति 91.8% गणित-बेंचमार्क में और हिडनमैथ में 65.2% फ्लैश वेरिएंट की तुलना में काफी अधिक है। Openais Simpleqa-Test में, प्रो मॉडल 44.3%तक पहुंच जाता है, जबकि मिथुन 2.0 फ्लैश 29.9%पर आता है।
जटिल सामग्री के विश्लेषण में सुधार भी स्पष्ट है। छवियों का विश्लेषण करते समय, मिथुन 2.0 प्रदान करता है, उदाहरण के लिए, पुराने संस्करणों की तुलना में एक गहरा विश्लेषण और व्यावहारिक समाधान।
एकीकरण और उपलब्धता
सभी मिथुन 2.0 मॉडल Google AI स्टूडियो और वर्टेक्स AI के साथ -साथ Google के प्रीमियम चैटबॉट जेमिनी उन्नत के माध्यम से डेस्कटॉप और मोबाइल उपकरणों पर उपलब्ध हैं। Google खोज, मानचित्र और कार्यक्षेत्र जैसी Google सेवाओं के साथ बेहतर एकीकरण एक समान उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करता है।
नए कार्य डेवलपर्स के लिए भी सुलभ हैं, जिससे Google एपीआई के मूल्य निर्धारण के साथ अधिक लचीला हो गया है। उदाहरण के लिए, लघु और लंबे संदर्भ पूछताछ के बीच का पिछला अंतर रद्द कर दिया गया था, जो कि मिथुन 1.5 फ्लैश के तहत प्रदर्शन में सुधार के बावजूद मिश्रित कार्यभार (पाठ और छवि) के लिए लागत को पकड़ सकता है।
भविष्य के विकास
जबकि मिथुन 2.0 पहले से ही महत्वपूर्ण प्रगति दिखाता है, यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि कुछ घोषित कार्य अभी तक उपलब्ध नहीं हैं। इस तरह, छवि और ऑडियो संस्करण के साथ -साथ लाइव वीडियो को अगले कुछ महीनों में फ्लैश और प्रो के लिए पालन करना चाहिए। इसके अलावा, फ्लैगशिप मॉडल "मिथुन 2.0 अल्ट्रा" की घोषणा अभी तक नहीं की गई है।
मल्टीमॉडल, फास्ट, इंटेलिजेंट: क्या मिथुन 2.0 अद्वितीय बनाता है
GEMINI 2.0 अपने पूर्ववर्ती संस्करणों की तुलना में विकास में एक महत्वपूर्ण छलांग का प्रतिनिधित्व करता है। स्वायत्त एजेंटों और देशी उपकरण के उपयोग का एकीकरण एक प्रतिमान बदलाव का संकेत देता है जिसमें एआई सिस्टम स्वतंत्र रूप से और समझदारी से तेजी से कार्य कर सकते हैं।
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