引言
年末各家大模型产品之战再度升级，12月11日，Google在官网博客发布了其新一代AI模型Gemini 2.0系列的首款模型——Gemini 2.0 Flash实验版本。正如模型名称Flash描述的那样，该模型具有低延迟和高性能的特性，Google更是计划使其成为Google相关产品规模化应用的核心引擎。通过展示由Gemini 2.0原生多模态能力支持的原型，Google重点展示了其在智能代理研究方面的前沿探索，宣称Google产品“智能代理时代”的开启，这次的口号是“Introducing Gemini 2.0: our new AI model for the agentic era”。
Gemini 2.0 Flash 核心功能概览：多模态与高性能
这次发布的Gemini 2.0 Flash实验版本的核心升级如下：
速度与性能的突破：相比Gemini 1.5 Pro，2.0 Flash在关键基准上表现更优，响应速度提高了一倍。 多模态输出：支持文本、音频和图像的原生生成，能够实现更为复杂的交互。 智能工具使用：模型被训练成能够使用Google搜索和代码执行等工具，增强了其获取信息和执行任务的能力。
如下图所示，Gemini 2.0 Flash在多个基准测试中表现优异，甚至超过了Gemini 1.5 Pro。这些特点使得Gemini 2.0 Flash不仅仅是一个更快速的版本，更是一个能够提供智能交互的强大平台，适用于复杂任务处理与实时响应。
行业应用前景
虽然是实验版本的发布，Google已经计划将Gemini 2.0和Gemini 2.0 Flash应用于多个领域，包括但不限于：
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洞察而非繁琐的准备工作。 编程助手：Gemini 2.0 Flash提供的智能代理可以自动执行任务，如修复漏洞、生成计划和创建pull request，这对开发者的工作流程产生了积极影响。 游戏和虚拟世界：在游戏中，Gemini 2.0 Flash可以实时分析屏幕上的动作，为玩家提供建议和策略。
这些应用展示了Gemini 2.0和2.0 Flash在提升效率和用户体验方面的巨大潜力。
前沿项目与未来探索
除了模型本身，Google还在积极开发其他项目以扩展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。该项目不仅关注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。特别是在浏览器环境中的应用，Mariner项目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，Google正在通过不断创新和实验来推动AI技术的边界。
发布时间和上手实测
Gemini 2.0 发布时间表
Gemini 2.0 Flash 现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 上手实测
我常用的模型接口OpenRouter，也已经快速上架了Gemini 2.0 Flash的API调用，而且实验版本现阶段是免费的，所以我也赶紧上手测试了一番。
既然此次更新强调的是模型的Agentic能力，我决定祭出最强AI编程智能体Cline来测试Gemini 2.0 Flash的Agentic能力。Cline本来就是按照Agentic的思想来设计的，所以支持很多编程的工具，比如文件搜索、代码执行、文件操作等。虽不是为Gemini 2.0 Flash专门设计的，但也可以一定程度测试出Gemini 2.0 Flash的通用Agentic能力。
如下图所示，首先在Cline配置API Provider为OpenRouter，输入你的API Key，然后Model里选择gemini-2.0-flash-exp:free。
因为是免费的实验版本，测试的时候感觉有点限速，时不时会返回错误，所以我就把我测试的几个成功的案例分享给大家，有条件的朋友也可以自己去测试一下！
我首先询问它能使用哪些工具，下图是Gemini 2.0 Flash 的回答，和Cursor还有Windsurf那样的Agent工具非常类似。可以看到，API确实目前是免费的。
然后，我让他设计一个经典的扫雷游戏。这个游戏Claude 3.5 Sonnet肯定是一次完成的，Qwen-2.5-Coder需要人为指导几次才能完成任务，然后我测试的Gemini 2.0 Flash也是经过三次指导才完成任务。不过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图所示，还算中规中矩，和Qwen-2.5-Coder的能力差不多，肯定比Gemini 1.5 Flash强。
然后再是尝试设计人机对弈的五子棋游戏，模型倒是能理解人机对弈，但是实现的AI下棋算法就太随意了，截图如下，白色是AI，这完全没有任何策略。所以和Claude 3.5 Sonnet还是有距离。
目前在我的大模型编程能力测试中，能一次完整完成扫雷和五子棋的，只有Sonnet，行业标杆。Qwen和Flash都可以完成程序的基本框架，但是功能必须要人为引导才行，不然完不成任务，且引导次数类似。从使用的感受看，Flash的代码能力和Qwen应该是一个级别的，不过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，所以综合能力，Flash会更好一点，但是Qwen是开源的，具体使用需要看成本和应用场景了。
结论
总结来看，Gemini 2.0及其最新版本Gemini 2.0 Flash的发布相较于Gemini 1.5 Pro这一代的模型确实显著提升了性能，更实现了功能上的质的飞跃。未来，该模型在智能助手、数据分析和代码生成等多个领域肯定会有一席之地。
通过多模态能力和智能工具使用，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不是第一个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Google也正式加入到AI Agent的激烈竞争中。
作为AI Agent的忠实拥趸，我还是很期待Gemini 2.0 Flash的正式版本能够早日发布，看看Google的AI Agent到底有多强。不知道我们的AI Agent军团是不是会又添一员猛将。
