Привет, VC! Иван Алмазов на связи. Недавно Google Deepmind опубликовал подробнейший технический отчет по своему флагманскому AI-модельному ряду Gemini. Проблема в том, что это десятки страниц сухого, академического текста, написанного инженерами для инженеров. Читать это — все равно что добровольно пойти на двухчасовую лекцию по сопромату.
Я решил сэкономить вам время и нервные клетки. Проштудировал весь этот талмуд, отфильтровал маркетинговую шелуху и вытащил только суть — 4 прорывные способности Gemini, которые наглядно показывают, куда движется AI и как это можно будет использовать на практике.
Коротко для тех, кто спешит
Если у вас нет времени, вот вся суть в трех пунктах:
Это не одна модель, а три: Ultra (самая мощная, для сверхсложных задач), Pro (универсальный солдат, как в большинстве сервисов) и Nano (эффективная, для работы на смартфонах и других устройствах).
Она изначально мультимодальна: Ее не «учили» понимать картинки после текста. Она была создана с нуля, чтобы одновременно работать с текстом, кодом, изображениями, видео и аудио. Это ее родной язык.
Она обошла GPT-4: По данным Google, в 30 из 32 академических бенчмарков Gemini показывает лучшие результаты, включая задачи на логику, математику и мультимодальное мышление.
А теперь к самому интересному — что она умеет на самом деле.
Фишка №1: Он видит и исправляет ошибки, как репетитор
Это одна из самых впечатляющих демонстраций. В отчете есть пример: модель показывают рисунок с решением задачи по физике, написанным от руки, и спрашивают, где ученик допустил ошибку.
Gemini не просто находит неверный расчет. Он «читает» условие, анализирует ход мыслей, находит логическую ошибку в применении формулы и дает правильное решение с подробным объяснением. По сути, он выступает в роли опытного преподавателя, который понимает не только цифры, но и контекст.
Что это значит для бизнеса: В будущем инструменты на базе Gemini смогут не просто проверять отчеты на опечатки, а анализировать бизнес-логику в документах, находить слабые места в стратегиях и предлагать корректировки.
Фишка №2: Он понимает видео, а не просто «смотрит» его
Большинство моделей могут описать, что происходит на видео («человек бьет по мячу»). Gemini идет дальше — он анализирует контекст и смысл происходящего.
В одном из примеров модель смотрит короткий ролик, где человек выполняет спортивное упражнение, и дает рекомендации по улучшению техники. Это уже уровень тренера или консультанта. Он не просто констатирует факт, а дает ценный совет на основе увиденного.
Что это значит для нас: От обучения персонала до анализа поведения покупателей в магазине — возможности для бизнеса огромны.
Фишка №3: Он нативно работает с хаосом из разных форматов
Представьте, что вы даете ИИ задачу, подсовывая ему вперемешку кусок текста, картинку, голосовое сообщение, еще одну картинку... Обычные модели сломаются. Gemini спроектирован именно для этого.
В отчете показан пример, где модель ведет диалог, получая в качестве входных данных то изображение, то аудио. И она сохраняет контекст на протяжении всей беседы. Это та самая «настоящая мультимодальность», о которой все говорят.
Что это значит для нас: Это открывает дорогу к созданию по-настоящему умных ассистентов, которые могут участвовать в рабочем процессе, получая информацию из разных источников — от скриншотов до записей созвонов.
Фишка №4: Он может стать вашим младшим программистом
На базе Gemini уже создан агент AlphaCode 2, который решает сложные задачи по спортивному программированию. На платформе Codeforces он вошел в топ-15% участников, обогнав 85% живых программистов. Он не просто пишет код, он анализирует проблему, использует поиск, исправляет себя и находит рабочее решение.
Что это значит для нас: Автоматизация рутинных задач в разработке выходит на новый уровень. Прототипирование, написание тестов, рефакторинг — все это можно будет делегировать AI-агентам, освобождая время старших разработчиков для более сложных задач.
P.S. Gemini — это мощнейший, но фундаментальный инструмент, как двигатель от спорткара. Чтобы он приносил пользу, на его основе должны быть созданы удобные и практичные сервисы. Пока Google строит эти «двигатели», десятки стартапов уже создали полезные инструменты, которые можно использовать здесь и сейчас.
Но 90% из них — цифровой мусор. Чтобы вы не тратили время и деньги на их тестирование, я сделал эту работу за вас. Я протестировал более 50 AI-сервисов и отобрал 10 лучших.
Я упаковал эти находки в один практический PDF-файл: «10 AI-инструментов, которые реально экономят время и деньги (Проверено в 2025)».
Забрать его можно абсолютно бесплатно в закрепленном сообщении моего Telegram-канала Кнопка*. Там я продолжаю находить и разбирать инструменты, которые помогают бизнесу быть на шаг впереди.
Источник: https://vc.ru/ai/2153835-google-gajd-po-gemini-4-klyuchevyh-fishki-ai
