Con esta expansión, Google busca fortalecer su posición frente a competidores como OpenAI, que han acaparado atención con sus modelos de alto rendimiento. La familia Gemini 2.0 de Google está diseñada para ofrecer soluciones flexibles a los desarrolladores, con diferentes versiones adaptadas a necesidades específicas.
Entre las novedades más destacadas se encuentra Gemini 2.0 Flash-Lite, una versión optimizada que mantiene las características de velocidad y eficiencia de su predecesor, pero con mejoras en la calidad de las respuestas. Este modelo es ideal para tareas de alto volumen y de alta frecuencia, como la generación de subtítulos para grandes cantidades de imágenes, a un coste reducido. Con una ventana de contexto de 1 millón de tokens y la capacidad de aceptar entradas multimodales, Flash-Lite promete ser una opción asequible para muchas aplicaciones.
En un nivel superior, Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental mejora la capacidad de razonamiento del modelo Flash, permitiéndole abordar tareas más complejas. Este modelo es capaz de dividir problemas en pasos lógicos para generar respuestas más precisas y estructuradas. Además, su capacidad para realizar razonamientos sobre información compleja lo convierte en una opción atractiva para desarrolladores que buscan herramientas más robustas. A pesar de ser experimental, este modelo está optimizado para mejorar la interacción con plataformas populares de Google, como YouTube, Maps y Search.
Otro modelo importante en esta actualización es Gemini 2.0 Pro, que se considera uno de los más avanzados en cuanto a rendimiento de codificación y manejo de indicaciones complejas. Con una ventana de contexto de 2 millones de tokens, este modelo es capaz de analizar y entender grandes volúmenes de información, lo que lo hace especialmente adecuado para tareas que requieren un análisis profundo. Además, Gemini 2.0 Pro tiene acceso a herramientas como Google Search y la ejecución de código, lo que le permite mejorar aún más la precisión de las respuestas al consultar datos en tiempo real.
La compañía también ha lanzado Gemini 2.0 Nano, un modelo optimizado para dispositivos móviles y entornos de bajo consumo. Este modelo tiene la capacidad de ejecutar tareas de inteligencia artificial directamente en el dispositivo, lo que mejora la eficiencia y garantiza mayor privacidad al evitar la necesidad de conectar el dispositivo a la nube.