Google이 공개되었습니다 Gemini 2.5 Pro그것을 부릅니다 “가장 지능적인 AI 모델” 지금까지. Google DeepMind Team이 개발 한이 최신 대형 언어 모델은 응답하기 전에 내부적으로 단계를 추론하여 복잡한 문제를 해결하도록 설계된 “사고 모델”으로 설명됩니다. 초기 벤치 마크 Google의 자신감을 백업 : Gemini 2.5 Pro (2.5 시리즈의 실험적 첫 릴리스)가 1 위로 데뷔합니다. Lmarena 리더 보드 AI 보조원 중 상당한 마진으로 코딩, 수학 및 과학 작업에 대한 많은 표준 테스트를 이끌어냅니다.
Gemini 2.5 Pro의 주요 새로운 기능 및 기능은 다음과 같습니다.
- 생각한 추론 : 보다 간단한 챗봇과 달리 Gemini 2.5 Pro는 내부적으로 문제를 “생각”합니다. 이로 인해 까다로운 논리 퍼즐에서 복잡한 계획 작업에 이르기까지 어려운 쿼리에 대한보다 논리적이고 정확한 답변이 발생합니다.
- 최신 성과 : Google은 2.5 Pro가 많은 벤치 마크에서 OpenAi 및 Anthropic의 최신 모델을 능가한다고보고합니다. 예를 들어, 그것은 강력한 추론 테스트에서 새로운 최고점을 설정했습니다. 인류의 마지막 시험 (OpenAI 모델의 경우 18.8% vs. 14%, Anthropic의 경우 8.9%), 앙상블 투표와 같은 비용이 많이 드는 트릭이 필요없이 다양한 수학 및 과학 문제로 이어집니다.
- 고급 코딩 기술 : 이 모델은 전임자보다 코딩 능력이 큰 도약을 보여줍니다. 웹 앱 및 자율 “에이전트”스크립트에 대한 코드를 생성 및 편집 할 때 탁월합니다. SWE-Bench 코딩 벤치 마크에서 Gemini 2.5 Pro는 63.8%의 성공률을 달성했지만 OpenAi의 결과보다 훨씬 앞서도 Anthropic의 전문 Claude 3.7 “Sonnet”모델 (70.3%)보다 약간 뒤떨어져 있습니다.
- 멀티 모달 이해 : 이전 Gemini 모델과 마찬가지로 2.5 Pro입니다 기본 다중 모드 – 한 번의 대화에서 텍스트, 이미지, 오디오, 심지어 비디오 및 코드 입력을 통해 수락하고 추론 할 수 있습니다. 이 다목적 성은 이미지를 설명하고 프로그램을 디버깅하며 단일 세션 내에서 스프레드 시트를 분석 할 수 있음을 의미합니다.
- 대규모 컨텍스트 창 : 아마도 가장 인상적으로 Gemini 2.5 Pro는 최대 백만 개의 토큰의 맥락을 처리 할 수 있습니다 (수평선에 2 백만 개의 토큰 업데이트가 포함되어 있음). 실제로는 세부 사항을 잃지 않고 수백 페이지의 텍스트 또는 전체 코드 리포지토리를 한 번에 수백 페이지에 수집 할 수 있음을 의미합니다. 이 긴 메모리는 대부분의 다른 AI 모델이 제공하는 것을 크게 능가하여 Gemini는 매우 큰 문서 나 토론에 대한 자세한 이해를 유지할 수 있습니다.
Google에 따르면, 이러한 발전은 개선 된 훈련 기술과 결합 된 크게 향상된 기본 모델에서 비롯됩니다. 특히 Google은 Gemini 2.0에 사용 된 별도의 “플래시 사고”브랜딩을 은퇴하고 있습니다. 2.5를 사용하면 추론 기능은 이제 모든 미래 모델에서 기본적으로 내장되었습니다. 사용자에게는 Gemini와의 일반적인 상호 작용조차도 후드 아래 에서이 더 깊은“사고”의 혜택을 누릴 수 있습니다.
자동화 및 설계에 대한 시사점
벤치 마크와 경쟁의 윙윙 거리는 외에도 Gemini 2.5 Pro의 진정한 중요성은 최종 사용자와 산업에 도움이 될 수 있습니다. 코딩 및 추론 작업에서 모델의 강력한 성능은 자랑 권리를위한 퍼즐을 해결하는 것이 아니라 직장 자동화, 소프트웨어 개발 및 창의적인 디자인을위한 새로운 가능성을 암시합니다.
예를 들어 코딩을하십시오. 간단한 프롬프트에서 작업 코드를 생성 할 수있는 Gemini 2.5 Pro는 개발자를위한 프로젝트 승수 역할을 할 수 있습니다. 단일 엔지니어는 잠재적으로 웹 애플리케이션을 프로토 타입하거나 AI 지원을 통해 전체 코드베이스를 분석하여 많은 grunt 작업을 처리 할 수 있습니다. 하나의 Google 데모 에서이 모델은 일회성 설명 만 감안할 때 기본 비디오 게임을 처음부터 구축했습니다. 이것은 비 프로그램자가 아이디어를 설명하고 응답으로 실행중인 앱을 얻는 미래를 제안합니다 (”분위기 코딩”), 소프트웨어 생성에 대한 장벽을 크게 낮추고 있습니다.
숙련 된 개발자의 경우에도 대형 코드 리포지토리를 이해하고 수정할 수있는 AI가있는 경우 (1m-token 컨텍스트 덕분에) 더 빠른 디버깅, 코드 검토 및 리팩토링을 의미합니다. 우리는 AI 쌍 프로그래머의 시대를 향해 “큰 그림” 머리에 복잡한 프로젝트의 경우 모든 프롬프트와 함께 상황을 상기시킬 필요가 없습니다.
Gemini 2.5의 고급 추론 능력은 또한 지식 작업 자동화에 연주됩니다. 초기 사용자는 긴 계약을 맺고 주요 조항을 추출하거나 포인트를 요약하여 유망한 결과를 얻도록 요청했습니다. AI가 수백 페이지의 문서를 통해 수백 페이지의 문서를 통해 법적 검토, 실사 연구 또는 재무 분석의 일부를 자동화하고 현재 수많은 인간의 시간을 먹는 작업을 철회합니다.
Gemini의 멀티 모드 요령은 텍스트, 스프레드 시트 및 다이어그램의 혼합을 분석하여 일관된 요약을 제공 할 수도 있음을 의미합니다. 이러한 종류의 AI는 법, 의학, 공학 또는 데이터 및 문서화에서 익사하는 분야의 전문가에게 귀중한 조수가 될 수 있습니다.
창의적인 분야 및 제품 디자인의 경우 Gemini 2.5 Pro와 같은 모델도 흥미로운 가능성을 개방합니다. 그들은 요구 사항에 대한 추론을하면서 설계 개념이나 마케팅 사본을 생성하는 브레인 스토밍 파트너 역할을 할 수 있습니다. 에이전트 행동에 대한 Google의 강조 (도구를 사용하고 다단계 계획을 자율적으로 수행하는 모델의 능력)는 향후 버전이 소프트웨어와 직접 통합 될 수 있다고 암시합니다.
아이디어를 제안 할뿐만 아니라 디자인 소프트웨어를 탐색하거나 코드를 작성하여 해당 아이디어를 구현하기 위해 코드를 작성하는 디자인 AI를 구상 할 수 있습니다. 이러한 기능은 AI 영역의 “사상가”와 “Doer”사이의 경계를 흐리게하고 Gemini 2.5는 해당 방향의 단계입니다. AI는 솔루션을 개념화하고 다양한 도메인에서 실행할 수 있습니다.
그러나 이러한 발전은 중요한 질문도 제기합니다. AI가보다 복잡한 작업을 수행함에 따라, 우리는 뉘앙스와 윤리적 경계를 어떻게 이해하는지 확인합니까 (예 : 어떤 계약 조항이 민감한지 또는 디자인의 실질적인 측면과 균형을 맞추는 방법을 결정할 때)? Google과 다른 사람들은 강력한 Guardrails를 구축해야하며, 사용자는 이러한 도구가 동료가되므로 AI를 제기하고 감독하는 새로운 기술을 배워야합니다.
그럼에도 불구하고 궤적은 분명합니다. Gemini 2.5 Pro와 같은 모델은 AI가 이전에 인간 지능과 창의성을 요구하는 역할을 더 깊이 밀어 넣고 있습니다. 생산성과 혁신에 대한 영향은 크며 제품이 구축되는 방식과 많은 산업 분야에서 작업이 어떻게 이루어지는 지에 파급 효과를 볼 수 있습니다.
Gemini 2.5 및 새로운 AI 필드
Gemini 2.5 Pro와 함께 Google은 AI 경주의 최전선에서 주장을 제기하고 라이벌에게 메시지를 보내고 있습니다. 불과 몇 년 전, 이야기는 Google의 AI (초기 Bard 반복을 생각)가 Openai의 Chatgpt와 Microsoft의 공격적인 움직임 뒤에 뒤쳐져 있다는 것입니다. 이제 Google Research and Deepmind의 재능을 마샬링 함으로써이 회사는 지구상의 Best AI Assistant의 제목에 합법적으로 경쟁 할 수있는 모델을 제공했습니다.
이것은 Google의 장기 포지셔닝에 적합합니다. AI 모델은 운영 체제 나 클라우드 서비스와 매우 유사한 핵심 플랫폼으로 간주되고 있으며, 최상위 모델을 보유하면 Enterprise Cloud 제품 (Google Cloud/Vertex AI)에서 검색, 생산성 앱 및 Android와 같은 소비자 서비스에 이르기까지 Google이 강력하게 플레이 할 수 있습니다. 장기적으로 우리는 기대할 수 있습니다 Gemini 가족 잠재적으로 Google의 어시스턴트를 과급하고, 더 똑똑한 기능을 갖춘 Google Workspace 앱을 개선하고, 대화 및 컨텍스트 인식 능력으로 검색을 향상시키는 많은 Google 제품에 통합되기 위해.
Gemini 2.5 Pro의 출시는 또한 AI 환경이 얼마나 경쟁력이 생겼는지 강조합니다. Openai, Anthropic 및 Meta 및 Emerging Startup과 같은 다른 플레이어는 모두 모델에 빠르게 반복됩니다. 한 회사의 각기 (더 큰 컨텍스트 창, 도구를 통합하는 새로운 방법 또는 새로운 안전 기술)의 각기는 다른 사람들이 신속하게 대답합니다. 모든 모델에서 추론을 포함시키는 Google의 이동은 전략적이므로 AI의 “스마트”에 뒤쳐지지 않도록합니다. 한편, Anthropic의 사용자에게 더 많은 통제권을 부여하는 전략 (Claude 3.7의 조정 가능한 추론 깊이에서 볼 수 있음)과 GPT-4.X에 대한 OpenAi의 지속적인 개선은 압력을 유지합니다.
최종 사용자와 개발자의 경우이 경쟁은 대체로 긍정적입니다. 이는 시장에서 더 빠르고 더 많은 AI 시스템이 도착하는 더 나은 AI 시스템을 의미합니다. 우리는 단일 회사가 혁신에 대한 독점권을 가지고있는 AI 생태계를보고 있으며, 그 역동적 인 것은 개인용 컴퓨터 나 스마트 폰 전쟁의 초기와 매우 흡사합니다.
이러한 맥락에서 Gemini 2.5 Pro의 릴리스는 Google의 제품 업데이트 이상입니다. 의도의 진술입니다. 구글은 빠른 추종자가 아니라 AI의 새로운 시대의 리더가 될 계획입니다. 이 회사는 대규모 컴퓨팅 인프라 (1 백만 마리 이상의 토큰 컨텍스트로 모델을 훈련시키는 데 필요한)와 방대한 데이터 리소스를 활용하여 다른 사람들이 할 수있는 경계를 넓히고 있습니다. 동시에, Google의 접근 방식 (신뢰할 수있는 사용자에게 실험 모델을 출시하여 AI를 생태계에 신중하게 통합)은 야망의 책임과 실용성의 균형을 유지하려는 욕구를 보여줍니다.
Google Deepmind의 CTO 인 Koray Kavukcuoglu가 발표에 발표 한 것처럼, 목표는 AI를보다 도움이되고 유능하게 만들어 빠른 속도로 개선하는 것입니다.
업계의 관찰자들에게 Gemini 2.5 Pro는 2025 년 초 AI가 얼마나 멀리 왔는지, 그리고 그것이 어디로 가고 있는지에 대한 힌트를 표시하는 이정표입니다. “최첨단”의 기준은 계속 증가하고 있습니다. 오늘날 그것은 추론과 멀티 모달 능력입니다. 내일은 더 일반적인 문제 해결이나 자율성과 같은 것일 수 있습니다. Google의 최신 모델은 회사가 레이스에있을뿐만 아니라 결과를 형성하려고합니다. Gemini 2.5가 지나가는 일이라면, 차세대 AI 모델은 우리의 업무와 삶에 더욱 통합되어 기계 인텔리전스를 사용하는 방법을 다시 한 번 다시 상상해야합니다.
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