เปรียบเทียบความแตกต่างระหว่าง Gemini 2.0 Flash และ Gemini 2.0 Pro

บทนำ

ตระกูลโมเดล Gemini 2.0 ถือเป็นกลุ่มโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Model - LLM) ที่ได้รับการพัฒนาและเผยแพร่โดย Google ซึ่งนำเสนอโซลูชันที่หลากหลาย ตั้งแต่กรณีการใช้งานในชีวิตประจำวันไปจนถึงกรณีการใช้งานทางเทคนิค ¹ ในบรรดาโมเดลต่างๆ ในตระกูลนี้ Gemini 2.0 Flash และ Gemini 2.0 Pro เป็นสองรุ่นที่ได้รับความสนใจอย่างมาก โดยแต่ละรุ่นมีจุดประสงค์และคุณสมบัติที่แตกต่างกัน การมีอยู่ของโมเดลที่หลากหลายภายในตระกูล Gemini 2.0 แสดงให้เห็นถึงแนวทางเชิงกลยุทธ์ของ Google ในการตอบสนองความต้องการที่หลากหลายของผู้ใช้งาน โดยมุ่งเน้นที่การสร้างสมดุลระหว่างประสิทธิภาพ ต้นทุน และฟังก์ชันการทำงานเฉพาะด้าน ¹ แนวทางนี้ช่วยให้ Google สามารถนำเสนอโซลูชันที่ปรับให้เหมาะสมกับกรณีการใช้งานที่แตกต่างกัน ซึ่งอาจนำไปสู่การยอมรับในตลาดที่กว้างขึ้นและการเข้าถึงกลุ่มผู้ใช้งานที่มีข้อจำกัดด้านงบประมาณที่แตกต่างกัน

รายงานฉบับนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบ Gemini 2.0 Flash และ Gemini 2.0 Pro อย่างละเอียด โดยเน้นถึงความแตกต่างที่สำคัญระหว่างทั้งสองรุ่น เพื่อให้ผู้ใช้งานสามารถเข้าใจได้ว่าโมเดลใดเหมาะสมกับความต้องการเฉพาะของตนมากที่สุด การทำความเข้าใจความแตกต่างเหล่านี้เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งสำหรับนักพัฒนาและผู้มีอำนาจตัดสินใจในการเลือกใช้โมเดลที่เหมาะสมกับแอปพลิเคชันหรือกรณีการใช้งานที่ต้องการ ⁴

วัตถุประสงค์หลักและกรณีการใช้งานที่ตั้งใจไว้

Gemini 2.0 Flash:

Gemini 2.0 Flash ได้รับการออกแบบมาให้เป็น "โมเดลงานหนักประสิทธิภาพสูงที่มีเวลาแฝงต่ำ และได้รับการปรับปรุงประสิทธิภาพ เพื่อขับเคลื่อนประสบการณ์แบบ Agentic" ⁵ วัตถุประสงค์หลักของ Flash คือการสร้าง AI เชิงสนทนาและผู้ช่วยเสียงที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งต้องการทั้งความเร็วและความแม่นยำ ⁶ นอกจากนี้ Flash ยังมีศักยภาพในการปฏิวัติการวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับทีมวิศวกรรมในการตรวจสอบผลิตภัณฑ์ AI และเปลี่ยนแปลงงานตัดต่อวิดีโอที่ซับซ้อน ⁶ อีกทั้งยังได้รับการปรับให้เหมาะสมด้านต้นทุนสำหรับการใช้งานเอาต์พุตข้อความขนาดใหญ่ ดังที่เห็นได้จาก Gemini 2.0 Flash-Lite ซึ่งเป็นรุ่นย่อยที่เน้นประสิทธิภาพด้านต้นทุนสำหรับการสร้างข้อความ ² Flash ยังเหมาะสำหรับงานที่ต้องการการประมวลผลแบบเรียลไทม์และความสามารถแบบมัลติโมดัล ⁷ การเน้นย้ำถึง "ประสบการณ์แบบ Agentic" และ "เวลาแฝงต่ำ" บ่งชี้ว่า Gemini 2.0 Flash ได้รับการปรับปรุงให้เหมาะสมสำหรับการใช้งานที่ต้องการการตอบสนองที่รวดเร็วและโต้ตอบได้ รวมถึงความสามารถในการดำเนินการต่างๆ ด้วยตัวเอง ⁵ คำว่า "Agentic" สื่อถึงความสามารถของโมเดลในการดำเนินการเพื่อบรรลุเป้าหมาย ในขณะที่ "เวลาแฝงต่ำ" มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ เช่น ผู้ช่วยเสียงและเครื่องมือโต้ตอบ

Gemini 2.0 Pro:

ในทางตรงกันข้าม Gemini 2.0 Pro ถูกวางตำแหน่งให้เป็น "โมเดลที่ดีที่สุดของ Google สำหรับประสิทธิภาพการเขียนโค้ดและ Prompts ที่ซับซ้อน" ⁴ วัตถุประสงค์หลักของ Pro คือการเขียนโค้ด ทำความเข้าใจคำสั่งที่ซับซ้อน และให้เหตุผลโดยใช้ความรู้รอบโลก ⁵ Pro เหมาะอย่างยิ่งสำหรับความท้าทายด้านการเขียนโปรแกรมขั้นสูง ปัญหาทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน และงานที่ต้องการการให้เหตุผลอย่างกว้างขวาง ⁴ นอกจากนี้ยังได้รับการออกแบบมาเพื่อให้งานประจำวันง่ายขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับองค์กรต่างๆ ⁴ Pro มีความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก สรุปเอกสาร ระบุแนวโน้ม และตอบคำถามโดยละเอียด ⁴ การมุ่งเน้นที่ "ประสิทธิภาพการเขียนโค้ด" และ "Prompts ที่ซับซ้อน" แสดงให้เห็นว่า Gemini 2.0 Pro มุ่งเป้าไปที่ผู้ใช้งานที่มีงานที่ต้องการความเข้าใจอย่างลึกซึ้งและการให้เหตุผลที่ซับซ้อน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสาขาเทคนิค ⁴ คำว่า "ประสิทธิภาพการเขียนโค้ด" หมายถึงความสามารถที่แข็งแกร่งในการสร้าง แก้จุดบกพร่อง และทำความเข้าใจโค้ด ในขณะที่ "Prompts ที่ซับซ้อน" บ่งชี้ว่าโมเดลสามารถจัดการกับคำสั่งที่ละเอียดและมีหลายชั้นได้

การวิเคราะห์ประสิทธิภาพ

ความเร็วและประสิทธิภาพในการประมวลผล:

Gemini 2.0 Flash ทำงานได้เร็วกว่า Gemini 1.5 Pro ถึงสองเท่า ⁷ ในขณะที่ Gemini 2.0 Flash-Lite มีความเร็วและต้นทุนเท่ากับ 1.5 Flash แต่มีคุณภาพที่ดีกว่า ² และถือเป็นโมเดลที่คุ้มค่าที่สุดของ Google ในปัจจุบัน ³ ความเร็วที่เหนือกว่าของ Gemini 2.0 Flash ทำให้เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการเวลาตอบสนองที่รวดเร็ว ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความสำคัญของความเร็วใน Flash แม้กระทั่งเหนือกว่ารุ่น "Pro" ก่อนหน้า ⁷

ประสิทธิภาพโดยรวมและเกณฑ์มาตรฐาน:

Gemini 2.0 Pro เป็นโมเดล Gemini ที่ดีที่สุดในปัจจุบันในเกณฑ์มาตรฐานส่วนใหญ่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งใน SimpleQA ซึ่งมีประสิทธิภาพดีกว่า 2.0 Flash ถึง 50% ² อย่างไรก็ตาม Gemini 2.0 Flash มีประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยมในเกณฑ์มาตรฐาน Facts ² Gemini 2.0 Flash-Lite มีประสิทธิภาพเหนือกว่า 1.5 Flash อย่างมากใน SimpleQA และ BirdSQL และมีประสิทธิภาพเทียบเท่าหรือดีกว่า 1.5 Pro ในหลายเกณฑ์มาตรฐาน (Bird-SQL, FACTS Grounding, MATH และ MMMU) ² นอกจากนี้ Gemini 2.0 Flash ยังมีประสิทธิภาพที่ได้รับการปรับปรุงในเกณฑ์มาตรฐานด้านคุณภาพส่วนใหญ่เมื่อเทียบกับ Gemini 1.5 Pro ⁸ และแสดงผลลัพธ์ที่น่าประทับใจทั้งในด้านประสิทธิภาพตามเกณฑ์มาตรฐานและความเร็วในการสร้างเอาต์พุต โดยมีประสิทธิภาพสูงกว่า GPT-4o ในบางเกณฑ์มาตรฐาน ¹ ในทางกลับกัน Gemini 2.0 Pro มีประสิทธิภาพด้อยกว่า 1.5 Pro เล็กน้อยในด้านความเข้าใจบริบทที่ยาวนาน ² Gemini 2.0 Flash ทำคะแนนได้ 76.4% ในการทดสอบ MMLU-Pro และ 70.7% ในงาน Image MMU ⁷ ในขณะที่ Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental ทำคะแนนได้ 73.3% ในเกณฑ์มาตรฐาน AIME2024 (คณิตศาสตร์) ⁹ ผลการเปรียบเทียบเกณฑ์มาตรฐานเหล่านี้แสดงให้เห็นว่า แม้ว่า Gemini 2.0 Flash จะมีความได้เปรียบด้านความเร็วและประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งในบางด้าน เช่น การเรียกคืนข้อเท็จจริง แต่โดยทั่วไปแล้ว Gemini 2.0 Pro มีประสิทธิภาพเหนือกว่า Flash ในเกณฑ์มาตรฐานที่หลากหลายกว่า โดยเฉพาะอย่างยิ่งในงานที่ต้องการการให้เหตุผลที่ซับซ้อนกว่า ² การมีอยู่ของรุ่นย่อย เช่น "Flash-Lite" และ "Flash Thinking Experimental" บ่งชี้ถึงความเชี่ยวชาญเฉพาะทางเพิ่มเติมภายในตระกูลโมเดล Flash โดย "Flash-Lite" มุ่งเน้นที่ประสิทธิภาพด้านต้นทุน และ "Flash Thinking" มุ่งเน้นที่การให้เหตุผลที่ได้รับการปรับปรุง ²

ตารางที่ 1: การเปรียบเทียบประสิทธิภาพตามเกณฑ์มาตรฐาน

เกณฑ์มาตรฐาน	Gemini 2.0 Flash	Gemini 2.0 Pro	Gemini 1.5 Flash	Gemini 1.5 Pro	Gemini 2.0 Flash-Lite
SimpleQA	ดีกว่า 1.5 Flash	ดีกว่า 2.0 Flash 50%	-	-	ดีกว่า 1.5 Flash
BirdSQL	ดีกว่า 1.5 Flash	ดีที่สุดใน Gemini	-	-	ดีกว่า 1.5 Flash
Facts	ยอดเยี่ยม	ยอดเยี่ยม	-	-	เทียบเท่า/ดีกว่า 1.5 Pro
Long-context	-	ด้อยกว่า 1.5 Pro เล็กน้อย	-	ดีกว่า 2.0 Pro เล็กน้อย	-
FACTS Grounding	-	-	-	เทียบเท่า/ดีกว่า 2.0 Flash-Lite	เทียบเท่า/ดีกว่า 1.5 Pro
MATH	-	-	-	เทียบเท่า/ดีกว่า 2.0 Flash-Lite	เทียบเท่า/ดีกว่า 1.5 Pro
MMMU	-	-	-	เทียบเท่า/ดีกว่า 2.0 Flash-Lite	เทียบเท่า/ดีกว่า 1.5 Pro
MMLU-Pro	76.4%	-	67.3%	-	-
Image MMU	70.7%	-	-	-	-
Natural2Code	92.9%	-	79.8%	-	-
AIME2024 (คณิตศาสตร์)	73.3% (Thinking Experimental)	-	35.5% (Experimental)	19.3%	-

การเปรียบเทียบคุณสมบัติและความสามารถ

ความสามารถแบบมัลติโมดัล:

ทั้ง Gemini 2.0 Flash และ Pro รองรับการป้อนข้อมูลแบบมัลติโมดัล (เสียง รูปภาพ วิดีโอ และข้อความ) ³ อย่างไรก็ตาม Gemini 2.0 Flash ปัจจุบันรองรับการแสดงผลข้อความ โดยมีแผนที่จะเพิ่มความสามารถในการแสดงผลรูปภาพและเสียงในอนาคตอันใกล้นี้ ³ และมีการทดลองใช้งานการสร้างภาพ ¹⁰ ในทางตรงกันข้าม Gemini 2.0 Flash-Lite ไม่รองรับการแสดงผลรูปภาพหรือเสียง ² และ Gemini 2.0 Pro ปัจจุบันรองรับการแสดงผลข้อความเท่านั้น ² ความแตกต่างในด้านความสามารถในการแสดงผลบ่งชี้ว่า Gemini 2.0 Flash มีขอบเขตที่กว้างกว่าสำหรับการสร้างการตอบสนองแบบมัลติโมดัล ซึ่งอาจทำให้มีความหลากหลายมากกว่าสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการการตอบสนองในรูปแบบต่างๆ ⁸

ขนาดหน้าต่างบริบท:

Gemini 2.0 Flash มีหน้าต่างบริบทขนาด 1 ล้านโทเค็น ² ในขณะที่ Gemini 2.0 Pro มีหน้าต่างบริบทที่ใหญ่กว่าถึง 2 ล้านโทเค็น ⁴ ส่วน Gemini 2.0 Flash-Lite มีหน้าต่างบริบทอินพุต 1 ล้านโทเค็น และหน้าต่างบริบทเอาต์พุต 8,000 โทเค็น ⁸ หน้าต่างบริบทที่ใหญ่กว่าอย่างมากของ Gemini 2.0 Pro ช่วยให้สามารถประมวลผลและเก็บรักษาข้อมูลได้มากขึ้น ทำให้เหมาะสำหรับงานที่เกี่ยวข้องกับเอกสารขนาดยาว ฐานโค้ดขนาดใหญ่ หรือการสนทนาที่ยาวนานซึ่งการรักษาบริบทมีความสำคัญอย่างยิ่ง ⁴

การใช้เครื่องมือและความสามารถแบบ Agentic:

ทั้ง Gemini 2.0 Flash และ Pro รองรับการใช้เครื่องมือภายใน เช่น การเชื่อมต่อกับ Google Search และการดำเนินการโค้ด ³ Gemini 2.0 Flash มีความสามารถแบบ Agentic ที่ได้รับการปรับปรุง ซึ่งรวมถึงความเข้าใจแบบมัลติโมดัล การเขียนโค้ด การปฏิบัติตามคำสั่งที่ซับซ้อน และการเรียกใช้ฟังก์ชันที่ดีขึ้น ⁸ ในทางตรงกันข้าม Gemini 2.0 Flash-Lite ไม่มีการใช้เครื่องมือภายใน ⁸ ความสามารถในการใช้เครื่องมือที่ได้รับการปรับปรุงใน Gemini 2.0 Flash บ่งชี้ว่าอาจได้รับการปรับปรุงให้เหมาะสมกับการสร้างเอเจนต์ AI ที่ทำงานโดยอัตโนมัติหรือกึ่งอัตโนมัติมากกว่า ⁸

คุณสมบัติเด่นอื่นๆ:

Gemini 2.0 Flash มี Multimodal Live API สำหรับการโต้ตอบด้วยเสียงและวิดีโอแบบสองทิศทางที่มีเวลาแฝงต่ำ ² ซึ่งไม่รองรับใน Gemini 2.0 Flash-Lite หรือ Pro ² นอกจากนี้ Gemini 2.0 Flash ยังมีการสร้างภาพในตัวและความสามารถในการแปลงข้อความเป็นเสียงที่ควบคุมได้ ⁸ ในขณะที่ Gemini 2.0 Pro ไม่มีการสร้างภาพในตัว ¹⁰ Gemini 2.0 Pro มีคุณสมบัติการปรับปรุง Prompt และการสร้างเนื้อหาที่ควบคุมได้ ⁸ Gemini 2.0 Flash มี "โหมดความคิด" (ทดลอง) ซึ่งช่วยให้แสดงขั้นตอนการให้เหตุผลได้ ⁵ คุณสมบัตินี้ไม่มีใน Gemini 2.0 Flash-Lite ⁸ การเรียกใช้ฟังก์ชันของ Gemini 2.0 Pro ไม่รวมถึงการเรียกใช้ฟังก์ชันแบบ Compositional ⁸ Multimodal Live API ใน Gemini 2.0 Flash เน้นถึงการมุ่งเน้นไปที่แอปพลิเคชันแบบโต้ตอบแบบเรียลไทม์ ในขณะที่คุณสมบัติอย่างการปรับปรุง Prompt ใน Pro แสดงถึงการเน้นที่การปรับแต่งและการควบคุมผลลัพธ์ของโมเดลสำหรับงานที่ซับซ้อนมากกว่า ²

ตารางที่ 2: การเปรียบเทียบคุณสมบัติ

คุณสมบัติ	Gemini 2.0 Flash	Gemini 2.0 Pro	Gemini 2.0 Flash-Lite
อินพุตแบบมัลติโมดัล	รองรับ	รองรับ	รองรับ
เอาต์พุตข้อความ	รองรับ	รองรับ	รองรับ
เอาต์พุตรูปภาพ	รองรับ (ทดลอง)	ไม่รองรับ	ไม่รองรับ
เอาต์พุตเสียง	รองรับ (เร็วๆ นี้)	ไม่รองรับ	ไม่รองรับ
ขนาดหน้าต่างบริบท (อินพุต)	1 ล้านโทเค็น	2 ล้านโทเค็น	1 ล้านโทเค็น
ขนาดหน้าต่างบริบท (เอาต์พุต)	8,192 โทเค็น	8,192 โทเค็น	8,192 โทเค็น
Multimodal Live API	รองรับ	ไม่รองรับ	ไม่รองรับ
การใช้เครื่องมือภายใน	รองรับ	รองรับ	ไม่รองรับ
การเชื่อมต่อกับ Google Search	รองรับ	รองรับ	ไม่รองรับ
การดำเนินการโค้ด	รองรับ	รองรับ	ไม่รองรับ
การเรียกใช้ฟังก์ชัน	รองรับ	รองรับ (ไม่รวม Compositional)	ไม่รองรับ
โหมดความคิด	รองรับ (ทดลอง)	ไม่รองรับ	ไม่รองรับ
การปรับปรุง Prompt	รองรับ	รองรับ	ไม่รองรับ
การสร้างเนื้อหาที่ควบคุมได้	รองรับ	รองรับ	ไม่รองรับ
การสร้างภาพ	รองรับ (ในตัว)	ไม่รองรับ	ไม่รองรับ
การแปลงข้อความเป็นเสียง	รองรับ (ควบคุมได้)	ไม่รองรับ	ไม่รองรับ

ราคาและแผนการใช้งาน

Gemini 2.0 Flash:

Gemini 2.0 Flash พร้อมใช้งานทั่วไปแล้ว โดยมีขีดจำกัดอัตราการใช้งานที่สูงขึ้น ประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งขึ้น และราคาที่ง่ายขึ้น ³ ราคาได้รับการปรับปรุงให้ง่ายขึ้น โดยมีราคาเดียวต่อประเภทอินพุต ซึ่งยกเลิกความแตกต่างระหว่างคำขอที่มีบริบทสั้นและยาว ³ ราคาใหม่ที่ง่ายขึ้นใน Google AI Studio คือ 0.10 ดอลลาร์สหรัฐต่อ 1 ล้านโทเค็นอินพุต (ข้อความ/รูปภาพ/วิดีโอ) และ 0.70 ดอลลาร์สหรัฐต่อ 1 ล้านโทเค็นอินพุต (เสียง) ราคาเอาต์พุตคือ 0.40 ดอลลาร์สหรัฐต่อ 1 ล้านโทเค็น ⁶ นอกจากนี้ยังมีราคาสำหรับการแคชบริบทต่อล้านโทเค็น ⁶ Flash สามารถใช้งานได้ใน Gemini API ผ่าน Google AI Studio และใน Vertex AI ³ ทุกคนสามารถเข้าถึงได้ฟรี โดยมีตัวเลือกการอัปเกรดแบบชำระเงิน ¹¹ ความพร้อมใช้งานทั่วไปและราคาที่ง่ายขึ้นของ Gemini 2.0 Flash บ่งชี้ว่ามีวัตถุประสงค์เพื่อให้มีการนำไปใช้อย่างกว้างขวางและง่ายต่อการรวมเข้ากับแอปพลิเคชันต่างๆ โดยเน้นที่ความคุ้มค่าสำหรับการใช้งานขนาดใหญ่ ³

Gemini 2.0 Pro:

Gemini 2.0 Pro ยังอยู่ในสถานะทดลอง ² และสามารถใช้งานได้เฉพาะผู้ใช้ที่ชำระเงินสำหรับ Gemini Advanced (สมัครสมาชิก 20 ดอลลาร์สหรัฐ) ¹¹ รายละเอียดราคาสำหรับ Pro ไม่ได้ระบุไว้อย่างชัดเจนในข้อมูลที่ให้มา แต่คาดว่าน่าจะเป็นส่วนหนึ่งของการสมัครสมาชิกในระดับที่สูงขึ้นหรือมีโครงสร้างราคาที่แตกต่างกันเนื่องจากมีความสามารถที่สูงกว่า ⁸ ในช่วงทดลอง Pro มีการจำกัดอัตราการใช้งานอยู่ที่ 10 คำขอต่อนาที (QPM) และการเชื่อมต่อกับ Google Search ก็มีการจำกัดอัตราการใช้งานเช่นกัน ⁸ Pro สามารถใช้งานได้ใน Vertex AI ในฐานะโมเดลทดลอง ³ สถานะทดลองและการเข้าถึงที่จำกัด (เฉพาะผู้ใช้ที่ชำระเงิน) ของ Gemini 2.0 Pro บ่งชี้ว่ายังอยู่ระหว่างการพัฒนาและมีเป้าหมายสำหรับผู้ใช้ที่ต้องการความสามารถขั้นสูงและยินดีที่จะจ่ายในราคาสูงกว่า ข้อจำกัดด้านอัตราการใช้งานบ่งชี้ว่าอาจไม่เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่มีปริมาณงานสูงมากในสถานะทดลองปัจจุบัน ⁸

Gemini 2.0 Flash-Lite:

Gemini 2.0 Flash-Lite พร้อมใช้งานใน Public Preview ³ และปัจจุบันพร้อมใช้งานทั่วไปใน Gemini API สำหรับการใช้งานจริงใน Google AI Studio และสำหรับลูกค้าองค์กรบน Vertex AI ⁶ ได้รับการปรับให้เหมาะสมด้านต้นทุนสำหรับการใช้งานเอาต์พุตข้อความขนาดใหญ่ ³ และมีราคาที่ง่ายขึ้นสำหรับ Prompts ที่เกิน 128,000 โทเค็น ⁶ ราคาอินพุตคือ 0.075 ดอลลาร์สหรัฐต่อ 1 ล้านโทเค็น และราคาเอาต์พุตคือ 0.30 ดอลลาร์สหรัฐต่อ 1 ล้านโทเค็น ⁶ Flash-Lite สามารถใช้งานได้ใน Gemini API ผ่าน Google AI Studio และใน Vertex AI ³ Gemini 2.0 Flash-Lite ถูกวางตำแหน่งให้เป็นตัวเลือกที่คุ้มค่าที่สุดในตระกูล Gemini 2.0 โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการสร้างข้อความ ทำให้เป็นที่น่าสนใจสำหรับแอปพลิเคชันที่มีข้อกำหนดด้านปริมาณเอาต์พุตข้อความสูง ³

ตารางที่ 3: การเปรียบเทียบราคาและแผนการใช้งาน

โมเดล	สถานะการใช้งาน	ราคาต่อ 1 ล้านโทเค็น (อินพุต - ข้อความ/รูปภาพ/วิดีโอ)	ราคาต่อ 1 ล้านโทเค็น (อินพุต - เสียง)	ราคาต่อ 1 ล้านโทเค็น (เอาต์พุต)	ราคาแคชบริบทต่อ 1 ล้านโทเค็น (ข้อความ/รูปภาพ/วิดีโอ)	ราคาแคชบริบทต่อ 1 ล้านโทเค็น (เสียง)	ขีดจำกัดอัตราการใช้งาน
Gemini 2.0 Flash	พร้อมใช้งาน	$0.10	$0.70	$0.40	$0.025	$0.175 (เริ่ม 31 มี.ค. 2568)	สูงขึ้น
Gemini 2.0 Pro	ทดลอง	ไม่ระบุ	ไม่ระบุ	ไม่ระบุ	ไม่ระบุ	ไม่ระบุ	10 QPM
Gemini 2.0 Flash-Lite	พร้อมใช้งาน	$0.075	ไม่ระบุ	$0.30	ไม่ระบุ (เริ่ม 31 มี.ค. 2568)	ไม่ระบุ (เริ่ม 31 มี.ค. 2568)	-

ภาพรวมสถาปัตยกรรมทางเทคนิค

Gemini 2.0 Flash:

Gemini 2.0 Flash เป็นโมเดล Gemini Flash รุ่นต่อไปของ Google ⁸ มีความเร็วที่เหนือกว่าเมื่อเทียบกับรุ่น 1.5 และรองรับคุณสมบัติที่หลากหลายยิ่งขึ้น เช่น การสตรีมแบบสองทิศทางด้วย Multimodal Live API การสร้างการตอบสนองแบบมัลติโมดัล และการใช้เครื่องมือภายใน ⁸ จำนวนโทเค็นอินพุตสูงสุดสำหรับโมเดลนี้คือ 1,048,576 และจำนวนโทเค็นเอาต์พุตสูงสุดคือ 8,192 ⁸ ข้อมูลการฝึกอบรมสำหรับ Gemini 2.0 Flash มีถึงเดือนมิถุนายน 2567 ⁸ สถาปัตยกรรมของ Gemini 2.0 Flash ดูเหมือนจะได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับความเร็วและการโต้ตอบแบบเรียลไทม์ ดังที่เห็นได้จากความสำคัญของเวลาแฝงต่ำและการรวม Multimodal Live API การรองรับการตอบสนองแบบมัลติโมดัลบ่งชี้ถึงโครงสร้างพื้นฐานที่ซับซ้อนกว่าเมื่อเทียบกับโมเดลที่รองรับเฉพาะข้อความ ⁸

Gemini 2.0 Pro:

Gemini 2.0 Pro ถือเป็นโมเดลที่แข็งแกร่งที่สุดของ Google สำหรับการเขียนโค้ดและความรู้รอบโลก ⁸ มีหน้าต่างบริบทที่ยาวนานถึง 2 ล้านโทเค็น ⁸ สามารถรับอินพุตเป็นข้อความ รูปภาพ วิดีโอ เสียง และ PDF และแสดงผลเป็นข้อความ ⁸ ข้อมูลการฝึกอบรมมีถึงเดือนมิถุนายน 2567 ⁸ สถาปัตยกรรมของ Gemini 2.0 Pro น่าจะได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการกับข้อมูลจำนวนมากและดำเนินการงานที่ต้องใช้การให้เหตุผลที่ซับซ้อนกว่า ดังที่เห็นได้จากหน้าต่างบริบทที่ใหญ่ขึ้นและประสิทธิภาพที่เหนือกว่าในเกณฑ์มาตรฐาน การมุ่งเน้นที่การเขียนโค้ดบ่งชี้ถึงการฝึกอบรมเฉพาะทางหรือส่วนประกอบทางสถาปัตยกรรมที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับงานที่เกี่ยวข้องกับโค้ด ⁴

Gemini 2.0 Flash-Lite:

Gemini 2.0 Flash-Lite เป็นโมเดล Flash ที่เร็วและคุ้มค่าที่สุดของเรา ⁸ รองรับอินพุตแบบมัลติโมดัลและการแสดงผลข้อความ ⁸ มีหน้าต่างบริบทอินพุต 1 ล้านโทเค็นและหน้าต่างบริบทเอาต์พุต 8,000 โทเค็น ⁸ รุ่น "Lite" น่าจะมีสถาปัตยกรรมที่คล่องตัวกว่าเมื่อเทียบกับโมเดล Flash เต็มรูปแบบ เพื่อให้ได้ความเร็วและประสิทธิภาพด้านต้นทุนที่สูงขึ้น ซึ่งอาจเป็นผลมาจากการลดขนาดหรือความซับซ้อนของโมเดล ซึ่งอาจอธิบายถึงการขาดความสามารถในการสร้างเอาต์พุตแบบมัลติโมดัล ²

สำหรับรายละเอียดทางเทคนิคเพิ่มเติมเกี่ยวกับโมเดล Google สามารถดูได้จากเอกสารอ้างอิง ⁸

บทสรุป

โดยสรุป Gemini 2.0 Flash และ Gemini 2.0 Pro มีความแตกต่างที่สำคัญในด้านวัตถุประสงค์หลัก ประสิทธิภาพ คุณสมบัติ ราคา และสถาปัตยกรรม Gemini 2.0 Flash เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการความเร็ว การโต้ตอบแบบเรียลไทม์ และอาจรวมถึงเอาต์พุตแบบมัลติโมดัลในราคาที่เข้าถึงได้ง่ายกว่า ในขณะที่ Gemini 2.0 Pro เหมาะสำหรับงานที่ต้องการการให้เหตุผลที่ซับซ้อน ประสิทธิภาพการเขียนโค้ดที่เหนือกว่า และความสามารถในการประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก แม้ว่าจะมีราคาที่สูงกว่าและยังอยู่ในสถานะทดลองก็ตาม ²

ในการเลือกโมเดลที่เหมาะสม ผู้ใช้งานควรพิจารณาถึงความต้องการเฉพาะของตน หากแอปพลิเคชันต้องการความเร็วในการตอบสนองที่รวดเร็ว การโต้ตอบแบบเรียลไทม์ และอาจต้องการความสามารถในการสร้างเอาต์พุตในรูปแบบต่างๆ Gemini 2.0 Flash (หรือ Flash-Lite สำหรับงานที่เน้นข้อความ) อาจเป็นตัวเลือกที่เหมาะสมกว่า ในทางตรงกันข้าม หากงานนั้นต้องการการให้เหตุผลที่ซับซ้อน ประสิทธิภาพการเขียนโค้ดที่เหนือกว่า และความสามารถในการจัดการข้อมูลจำนวนมาก Gemini 2.0 Pro จะเป็นตัวเลือกที่ดีกว่า แม้ว่าจะมีค่าใช้จ่ายที่อาจสูงกว่าและยังอยู่ในช่วงทดลองใช้งานก็ตาม ⁴

เนื่องจาก Gemini 2.0 Pro ยังอยู่ในสถานะทดลอง และตระกูล Gemini ยังคงมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง จึงเป็นไปได้ว่าความสามารถและราคาของโมเดลเหล่านี้อาจมีการเปลี่ยนแปลงในอนาคต ² ผู้ใช้งานควรติดตามข่าวสารและการอัปเดตล่าสุดจาก Google เพื่อให้สามารถตัดสินใจเลือกใช้โมเดลที่เหมาะสมกับความต้องการของตนได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ผลงานที่อ้างอิง

1. Gemini 2.0 Flash Review: Performance in Benchmarks & Evals - TextCortex, เข้าถึงเมื่อ มีนาคม 24, 2025 https://textcortex.com/post/gemini-2-0-flash-review
2. Gemini 2.0 Family Expands with Cost-Efficient Flash-Lite and Pro ..., เข้าถึงเมื่อ มีนาคม 24, 2025 https://www.infoq.com/news/2025/02/gemini-2-flash-lite-pro-models/
3. Gemini 2.0: Flash, Flash-Lite and Pro - Google Developers Blog, เข้าถึงเมื่อ มีนาคม 24, 2025 https://developers.googleblog.com/en/gemini-2-family-expands/
4. Google's Gemini 2.0 Pro Can Shake Up the Workplace. Here's How - Reworked, เข้าถึงเมื่อ มีนาคม 24, 2025 https://www.reworked.co/digital-workplace/googles-gemini-20-pro-can-shake-up-the-workplace-heres-how/
5. Gemini Pro - Google DeepMind, เข้าถึงเมื่อ มีนาคม 24, 2025 https://deepmind.google/technologies/gemini/pro/
6. Start building with Gemini 2.0 Flash and Flash-Lite - Google ..., เข้าถึงเมื่อ มีนาคม 24, 2025 https://developers.googleblog.com/en/start-building-with-the-gemini-2-0-flash-family/
7. How Google Gemini 2.0 Flash Transforms AI Development - PageOn.ai, เข้าถึงเมื่อ มีนาคม 24, 2025 https://www.pageon.ai/blog/google-gemini-flash
8. Gemini 2.0 | Generative AI | Google Cloud, เข้าถึงเมื่อ มีนาคม 24, 2025 https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/gemini-v2
9. Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental: A Guide With Examples - DataCamp, เข้าถึงเมื่อ มีนาคม 24, 2025 https://www.datacamp.com/blog/gemini-2-0-flash-experimental
10. Gemini models | Gemini API | Google AI for Developers, เข้าถึงเมื่อ มีนาคม 24, 2025 https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models
11. New Google Gemini 2.0 Flash & Pro - Comparing 4 FAST Models - YouTube, เข้าถึงเมื่อ มีนาคม 24, 2025 https://www.youtube.com/watch?v=7q1YjwU808c&pp=0gcJCfcAhR29_xXO