Deepmind CEO Demis Hassabis 发文称：

令人兴奋的进展！我们在不断提升质量的同时，努力降低成本。Gemini 2.0系列是性价比和性能方面的领先模型。通过今天的发布，大家都可以利用它们强大的推理和多模态能力，这也为我们的智能工作奠定了基础。

Gemini 2.0 系列模型主要特点如下：

具体来说，Gemini 2.0 系列全家桶模型各具特色。

其中，已全面发布的 Gemini 2.0 Flash 支持多模态输入和文本输出，具备 100 万tokens 的上下文窗口，并支持结构化输出、函数调用和代码执行等功能。

值得注意的是，其多模态实时 API 目前仍处于「beta」阶段，图像和音频输出功能也将在后续推出。

该模型的定价方案也已确定，文本、图像和视频输入每百万 tokens 收费 0.10 美元，音频输入则为 0.70 美元，（2 月 20 日起正式生效）。文本输出每百万 tokens 收费 0.40 美元。

各类缓存费用也都维持在较低水平。文本/图像/视频缓存费用为每百万 token 收费 0.025 美元，音频缓存费用为 0.175 美元。

在此基础上，Google 还推出了更具性价比的「轻量版」——Gemini 2.0 Flash-Lite 。

虽然这款模型在功能上做了一定取舍，暂不支持多模态实时 API、搜索工具和代码执行，但它保留了 100 万 tokens 的上下文窗口，以及多模态输入、文本输出和函数调用等核心功能。

据 Google 介绍，使用该模型为 4 万张独特图片生成标题的成本仅需不到 1 美元。

产品线的顶端则是 Gemini 2.0 Pro Experimental 版本。这款模型拥有 200 万 tokens 的超大上下文窗口，相当于可以一次性处理约 150 万个单词，能同时消化整个《哈利·波特》系列的七本书还绰绰有余。

在功能上，它也是最为全能的选手，不仅支持多模态输入和文本输出，还具备结构化输出、函数调用、搜索工具和代码执行等全方位能力。

在图像渲染方面，有开发者要求模型使用 p5.js 编写脚本，生成了一个包含 100 个动态弹跳黄球的三维场景。并且，球体内的黄球还要能够正确相互碰撞，球体缓慢旋转，以及始终保持在球体内。

去年当 OpenAI CEO Sam Altman 被问及公司产品的命名策略时，他也坦言相当头疼。

包括 Anthropic CEO Amodei 曾表示，虽然 Claude 的命名方式在早期看起来不错，但随着模型的快速迭代和更新，沿用的命名体系同样变得捉襟见肘。

他指出，目前没有任何 AI 公司真正「搞定命名」这一问题，大家都在努力寻找更简单、更清晰的命名方式。这或许也是 AI 巨头们少有达成的共识。

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