Google właśnie zaprezentowało Gemini 2.5, który firma nazywa „najmądrzejszym jak dotąd modelem AI”. Pierwszą wersją tego modelu była Gemini 2.5 Pro, która osiągnęła imponujące wyniki w wielu testach.
Google twierdzi, że Gemini 2.5 przewyższa najlepsze modele od OpenAI, DeepSeek i innych gigantów technologii AI
Gemini 2.5 Pro jest już dostępny w Google AI Studio oraz w aplikacji Gemini, jeśli jesteś użytkownikiem Gemini Advanced . Gemini 2.5 Pro będzie wkrótce dostępny również za pośrednictwem Vertex AI.
Google nie podało na razie cen Gemini 2.5 Pro ani innych modeli Gemini 2.5.
Wszystkie modele wykorzystujące Gemini 2.5 są „modelami myślącymi”, co oznacza, że potrafią przetwarzać proces myślowy przed wygenerowaniem odpowiedzi. Tego typu „rozumujące” modele stanowią kolejny wielki krok w dziedzinie sztucznej inteligencji, ponieważ generują bardziej złożone i często dokładniejsze odpowiedzi.
„Dzięki Gemini 2.5 osiągnęliśmy nowy poziom wydajności, łącząc znacząco ulepszony model bazowy z ulepszonym efektem końcowym ” — oświadczył Google.
„W przyszłości będziemy wbudowywać te możliwości myślenia bezpośrednio we wszystkie nasze modele, dzięki czemu będą mogły one radzić sobie z bardziej złożonymi problemami i wspierać agentów dzięki jeszcze lepszej świadomości kontekstu ” .
Jak Gemini 2.5 wypada w porównaniu z modelami OpenAI?
Modele Gemini 2.5 Pro firmy Google przewyższają poprzednie najlepsze modele OpenAI i DeepSeek.
Wyniki testów Gemini 2.5 udostępnione przez Google są naprawdę imponujące. Gemini 2.5 Pro Experimental uzyskał wynik 18,5% w ostatnim egzaminie Humanity's.
Wynik ten oznacza, że przynajmniej na razie Gemini 2.5 Pro Experimental jest najlepszym modelem pod tym względem. Jego wynik przewyższa wyniki OpenAI 03-mini (14%) i DeepSeek R1 (8,6%).
Ten konkretny test jest uważany za trudny, choć nie jest to jedyny sposób pomiaru wydajności modelu AI.
Google podkreśliło także możliwości programowania Gemini 2.5 Pro oraz osiągnięcia tego modelu w zakresie matematyki i nauk ścisłych. Gemini 2.5 Pro obecnie przoduje w testach porównawczych z zakresu matematyki i nauk ścisłych, mierzonych za pomocą GPQA i AIME 2025.
Czy można programować w Gemini 2.5?
Głównym celem Gemini 2.5 jest programowanie. Google twierdzi, że nastąpił „ogromny krok naprzód w porównaniu z wersją 2.0” i zapowiada, że wkrótce zostaną wprowadzone kolejne usprawnienia.
Nowy model Google'a umożliwia tworzenie aplikacji internetowych i aplikacji opartych na kodzie agentowym. Demo od Google pokazuje, jak za pomocą Gemini 2.5 Pro można stworzyć grę na podstawie jednego wiersza poleceń.
4 powody, dla których Gemini 2.5 Pro firmy Google ma znaczenie dla sztucznej inteligencji przedsiębiorstw
Oto cztery kluczowe kwestie, które zespoły korporacyjne powinny wziąć pod uwagę, oceniając Gemini 2.5 Pro.
1. Ustrukturyzowane, przejrzyste rozumowanie – nowy standard jasności myślenia
Cechą wyróżniającą Gemini 2.5 Pro jest nie tylko inteligencja, ale także sposób, w jaki ta inteligencja wyraźnie pokazuje, jak działa. Metoda szkolenia krok po kroku opracowana przez Google tworzy uporządkowany tok myślenia (CoT), który nie przypomina bełkotu ani zgadywania, jakie widzieliśmy w przypadku takich modeli jak DeepSeek . CoT nie są skrócone do powierzchownych podsumowań, jak modele OpenAI. Nowy model Gemini prezentuje pomysły w ponumerowanych krokach, z podpunktami i niezwykle jasną i transparentną logiką wewnętrzną.
W praktyce oznacza to przełom w niezawodności i żeglowności. Użytkownicy biznesowi oceniający wyniki zadań o znaczeniu krytycznym, takich jak przeglądanie skutków polityki, kodowanie logiki czy podsumowywanie złożonych badań, mogą teraz zobaczyć, w jaki sposób model doprowadził do odpowiedzi. Oznacza to, że mogą weryfikować, poprawiać lub przekierowywać odpowiedzi z większą pewnością. To duży krok naprzód w stosunku do koncepcji „czarnej skrzynki”, która nadal występuje w wielu wynikach dużych modeli językowych (LLM) .
Aby uzyskać bardziej szczegółowe informacje na temat osiągów tego modelu, obejrzyj nagranie wideo, na którym Gemini 2.5 Pro jest testowany na żywo. Oto jeden z przykładów: Kiedy zapytano Gemini 2.5 Pro o ograniczenia dużych modeli językowych, wykazał się on niezwykłą świadomością. Opisuje typowe słabości i klasyfikuje je w obszarach takich jak „intuicja fizyczna”, „synteza nowych koncepcji”, „planowanie długoterminowe” i „niuanse etyczne”, zapewniając ramy, które pomagają użytkownikom zrozumieć, co model wie i jak podejść do problemu.
Zespoły inżynierów przedsiębiorstw mogą wykorzystać tę możliwość do:
Jednym z istotnych ograniczeń jest to, że chociaż takie uporządkowane rozumowanie jest dostępne w aplikacji Gemini i Google AI Studio, to obecnie nie można do niego uzyskać dostępu za pośrednictwem interfejsu API — jest to niedociągnięcie dla deweloperów chcących zintegrować tę możliwość z aplikacjami korporacyjnymi.
2. Prawdziwy pretendent do najnowocześniejszej technologii – nie tylko w teorii
Model ten obecnie zajmuje czołowe miejsca w rankingu Chatbot Arena ze znaczną przewagą – wyprzedza o ponad 35 punktów ELO kolejny najlepszy model, w tym aktualizację OpenAI 4o wprowadzoną dzień po premierze Gemini 2.5 Pro. Choć dominacja w testach porównawczych jest często ulotna (ponieważ nowe modele pojawiają się co tydzień), Gemini 2.5 Pro naprawdę sprawia wrażenie innego.
Sprawdza się znakomicie w zadaniach wymagających głębokiego rozumowania: kodowaniu, rozwiązywaniu niuansów problemów, podsumowywaniu dokumentów, a nawet abstrakcyjnym planowaniu. W testach wewnętrznych program wypadł szczególnie dobrze w trudnych wcześniej testach porównawczych, takich jak „Ostatni egzamin ludzkości”, popularny test służący do wykrywania słabości LLM w obszarach abstrakcyjnych i niuansowych.
Grupy biznesowe mogą nie zwracać uwagi na to, który model wygra w danym rankingu akademickim. Ale będzie ich interesować, czy ten model potrafi myśleć – i pokażą ci, jak myśli. Test wibracyjny jest bardzo ważny.
Jak zauważył szanowany inżynier AI Nathan Lambert, „Google znów ma najlepsze modele, ponieważ to oni powinni byli rozpocząć cały ten boom AI. Wielki błąd został naprawiony”. Użytkownicy biznesowi powinni postrzegać to nie tylko jako próbę dogonienia przez Google konkurencji, ale także jako potencjalną szansę prześcignięcia jej w zakresie funkcji ważnych dla aplikacji biznesowych.
3. Na koniec, gra Google w szyfrowanie jest silna
Tradycyjnie Google pozostawało w tyle za OpenAI i Anthropic pod względem wsparcia kodowania ukierunkowanego na programistów. Gemini 2.5 Pro to zmienia.
W testach praktycznych wykazał on silne zdolności do rozwiązywania problemów z kodowaniem, w tym zbudowania działającej gry Tetris, która uruchomiła się od pierwszej próby po wyeksportowaniu do Replit — bez konieczności debugowania. Co jeszcze bardziej niezwykłe, w książce wyraźnie wyjaśniono strukturę kodu, w przemyślany sposób oznaczono zmienne i kroki oraz przedstawiono podejście, zanim jeszcze napisano choćby jedną linijkę kodu.
Model ten konkuruje z modelem Claude 3.7 Sonnet firmy Anthropic, który jest uważany za lidera w dziedzinie generowania kodu i jest jednym z głównych powodów sukcesu firmy Anthropic na rynku. Jednak Gemini 2.5 oferuje jedną ważną zaletę: ogromne okno kontekstowe tokenów, obejmujące nawet 1 milion osób. Claude 3.7 Sonnet oferuje obecnie tylko 500 000 tokenów.
To duże okno kontekstowe otwiera nowe możliwości wnioskowania na podstawie całej bazy kodu, czytania dokumentacji online i pracy na wielu współzależnych plikach. Doświadczenie inżyniera oprogramowania Simona Willisona pokazuje tę zaletę.
Podczas wdrażania nowej funkcji w naszej bazie kodu za pomocą Gemini 2.5 Pro model zidentyfikował niezbędne zmiany w 18 różnych plikach i ukończył cały projekt w około 45 minut, średnio mniej niż 3 minuty na zmodyfikowany plik. To poważne narzędzie dla firm eksperymentujących z frameworkami agentowymi lub środowiskami programistycznymi opartymi na sztucznej inteligencji.
4. Integracja wielu metod z zachowaniem agenta
Podczas gdy niektóre modele, takie jak najnowszy model 4o firmy OpenAI, mogą wyróżniać się większą liczbą elementów i przyciągać wzrok generowaniem obrazów, Gemini 2.5 Pro sprawia wrażenie, jakby po cichu redefiniował koncepcję ugruntowanego rozumowania multimodalnego.
W jednym z przykładów praktyczny eksperyment przeprowadzony przez Bena Dickson dla VentureBeat pokazał, że model ten potrafi wyodrębnić kluczowe informacje z opracowania technicznego na temat algorytmów wyszukiwania i wygenerować odpowiadający im diagram przepływu w formacie SVG — a następnie udoskonalić ten diagram przepływu, wyświetlając mu wyrenderowaną wersję z błędami wizualnymi. Ten poziom rozumowania multimodalnego pozwala na tworzenie nowych przepływów pracy, które wcześniej nie były możliwe w przypadku modeli opartych wyłącznie na tekście.
W innym przykładzie programista Sam Witteveen przesłał prosty zrzut ekranu mapy Las Vegas i zapytał, jakie wydarzenia Google odbywają się w pobliżu 9 kwietnia. Model zidentyfikował lokalizację, wywnioskował intencję użytkownika, przeszukał Internet i zwrócił dokładne szczegóły dotyczące Google Cloud Next, w tym datę, lokalizację i cytowanie. Wszystko to odbywa się bez konieczności użycia niestandardowego frameworka agenta, przy użyciu tylko podstawowego modelu i wbudowanej funkcji wyszukiwania.
W rzeczywistości ten multimodalny model wnioskowania na podstawie danych wejściowych wykracza poza samo patrzenie na niego. Sugeruje, jak może wyglądać przepływ pracy w firmie za 6 miesięcy: Prześlij dokumenty, diagramy i pulpity nawigacyjne, a następnie pozwól modelowi na syntezę, planowanie lub podejmowanie znaczących działań na podstawie treści.
Wraz z rozwojem i popularnością platform społecznościowych „niebieski ptaszek” stał się stopniowo jedną z najpotężniejszych postaci w internetowym świecie.
Seria Chromecast firmy Google od dawna cieszy się popularnością wśród osób, które chcą wymienić swój telewizor na smart TV lub przekształcić dowolny telewizor w telewizor smart.
Google dodaje niewielką, ale długo oczekiwaną nową funkcję do Sklepu Play.
Po latach zaniedbań Google w końcu zdecydowało się skoncentrować swoje inwestycje na urządzeniach rozszerzonej rzeczywistości (XR), takich jak zestawy słuchawkowe i okulary.
Choć nie jest tak szeroko omawiany jak niektóre konkurencyjne rozwiązania, Gemini AI od Google'a ma wiele zalet. Oto pięć powodów, dla których Gemini zasługuje na Twoją uwagę.
Choć producentów urządzeń z Androidem jest wielu, nie wszyscy zwracają uwagę na aktualizacje oprogramowania. Mimo że sytuacja ta poprawiła się w ciągu ostatniej dekady, nie wszyscy producenci smartfonów zapewniają doskonałe wsparcie programowe.
Ostatnio niektórzy użytkownicy zauważyli, że Google Gemini w niektórych odpowiedziach zwraca powtarzający się tekst, dziwne znaki i kompletne bzdury.
Aplikacja Google na iPhone'a wkrótce stanie się nieco mniej użyteczna, ponieważ Google niedawno usunęło z niej dostęp do Gemini AI.
Utrata dostępu do konta Google może mieć poważne konsekwencje wykraczające poza możliwość wysyłania i odbierania wiadomości e-mail.
Firma Google właśnie ogłosiła, że użytkownicy mogą teraz tworzyć filmy za pomocą sztucznej inteligencji za pośrednictwem swojego chatbota Gemini i niedawno uruchomionego eksperymentalnego narzędzia Whisk.
Niezależnie od tego, czy dopiero stawiasz pierwsze kroki na rynku pracy, czy przechodzisz do nowej branży, eksperymentalna usługa Career Dreamer od Google ma na celu połączenie Cię z odpowiednimi stanowiskami.
W zeszłym roku Google wprowadziło w wyszukiwarce asystenta zakupów opartego na sztucznej inteligencji, który pozwala użytkownikom uzyskać wizualny obraz tego, jak dany element garderoby będzie wyglądał na konkretnym typie sylwetki.
Google coraz bardziej interesuje się zastosowaniem sztucznej inteligencji w medycynie.
Po kilku dniach zamieszania Google oficjalnie potwierdziło problem zarówno z Chromecastem drugiej generacji, jak i Chromecastem Audio.
W poniedziałek wyciekły wewnętrzne dokumenty opisujące czynniki, jakie wyszukiwarka Google bierze pod uwagę przy ustalaniu rankingu i wyświetlaniu wyników wyszukiwania w sieci.
Masz problem z logowaniem przez Internet w Microsoft Teams? Uzyskaj natychmiastowe rozwiązania typowych problemów, takich jak „Coś poszło nie tak” lub „Logowanie się zapętla”. Przewodnik krok po kroku, jak rozwiązać problemy z logowaniem przez Internet w Teams i zachować produktywność. Zaktualizowano o najnowsze poprawki przeglądarki.
Masz problem z błędem w samouczku Microsoft Teams? Odkryj proste rozwiązania krok po kroku, aby szybko go rozwiązać. Wyczyść pamięć podręczną, zaktualizuj i wiele więcej, aby zapewnić płynną pracę zespołową. Zaktualizowano do najnowszych wersji!
Masz dość błędów odtwarzania multimediów w Microsoft Teams, które psują Twoje spotkania w 2026 roku? Skorzystaj z naszego eksperckiego przewodnika krok po kroku, aby szybko naprawić błędy dźwięku, obrazu i udostępniania – bez konieczności posiadania umiejętności technicznych. Bezproblemowa współpraca czeka!
Masz problem z błędem proxy w Microsoft Teams? Poznaj sprawdzone sposoby rozwiązywania problemów z ustawieniami proxy w Microsoft Teams. Wyczyść pamięć podręczną, dostosuj ustawienia proxy i wróć do płynnych połączeń w kilka minut dzięki naszemu przewodnikowi eksperta.
Frustruje Cię pętla uruchamiania ekranu powitalnego w Microsoft Teams? Postępuj zgodnie ze sprawdzonymi krokami rozwiązywania problemów z pętlą uruchamiania ekranu powitalnego w Microsoft Teams: wyczyść pamięć podręczną, zresetuj aplikację, zainstaluj ponownie. Wróć do płynnej współpracy w kilka minut!
Frustruje Cię brak pokoi spotkań w Teams? Odkryj najczęstsze powody, dla których nie widzisz pokoi spotkań w Teams i postępuj zgodnie z naszymi krok po kroku, aby w kilka minut uruchomić je płynnie. Idealne rozwiązanie zarówno dla organizatorów, jak i uczestników!
Napotkałeś dziś błąd w Microsoft Teams? Ten przewodnik krok po kroku dotyczący rozwiązywania problemów z Microsoft Teams ujawnia pierwsze kroki, które pozwolą szybko go rozwiązać. Szybkie poprawki dotyczące łączności, pamięci podręcznej i aktualizacji, które pozwolą Ci bezproblemowo wrócić do czatowania.
Frustruje Cię brak dodatku Microsoft Teams w Outlooku? Odkryj najważniejsze przyczyny i proste rozwiązania krok po kroku, aby bezproblemowo przywrócić płynną integrację Teams z Outlookiem. Działa z najnowszymi wersjami!
Odblokuj dokładne lokalizacje kluczy rejestru Microsoft Teams w systemie Windows 11. Przewodnik krok po kroku, jak je znaleźć, uzyskać do nich dostęp i bezpiecznie je modyfikować, aby zapewnić optymalną wydajność i rozwiązywać problemy. Niezbędny dla specjalistów IT i entuzjastów Teams.
Masz dość błędów skrótów w Microsoft Teams, które blokują Twój przepływ pracy? Poznaj sprawdzone sposoby na rozwiązanie błędów skrótów i awarii uruchamiania Microsoft Teams, aby zapewnić płynną współpracę. Szybkie i proste rozwiązania w pakiecie!
Odblokuj dokładne miejsca, w których Microsoft Teams przechowuje nagrania w 2026 roku. Poznaj lokalizacje OneDrive i SharePoint, wskazówki dotyczące szybkiego dostępu i profesjonalne triki, aby bez problemu odnajdywać pliki. Nigdy więcej nie zgubisz nagrania ze spotkania!
Masz problem ze znalezieniem folderu instalacyjnego Microsoft Teams na swoim komputerze? Ten przewodnik krok po kroku ujawnia dokładne ścieżki dla nowych i klasycznych instalacji Teams, dla poszczególnych użytkowników i komputerów. Oszczędź czas na rozwiązywaniu problemów!
Masz dość zawieszania się Microsoft Teams z powodu poważnego błędu? Skorzystaj ze sprawdzonej poprawki rejestru 2026, która rozwiąże problem w kilka minut. Przewodnik krok po kroku, zrzuty ekranu i wskazówki, jak uzyskać trwałą ulgę. Działa w najnowszych wersjach!
Dowiedz się, gdzie dokładnie znajduje się kod QR Microsoft Teams, umożliwiający superszybkie logowanie mobilne. Przewodnik krok po kroku z wizualizacjami, dzięki któremu połączysz się w kilka sekund — bez konieczności podawania hasła!
Frustruje Cię status „Nieobecny” w Microsoft Teams? Odkryj najczęstsze przyczyny, takie jak limity czasu bezczynności i ustawienia zasilania, a także rozwiązania krok po kroku, aby szybko przywrócić stan „Dostępny”. Zaktualizowano o najnowsze funkcje Teams.
