DeepSeek 逼急 Gemini 放大招，ChatGPT 搜索功能免费开放，AI 掀起让利战

Gemini 2.0 系列模型终于正式亮相了，这次谷歌一口气推出了好几个版本，各有侧重，也各有明确的定位。简单梳理一下核心的产品线：

2.0 Pro Experimental

：主打编码性能和复杂提示处理，知识理解和逻辑推理方面表现突出。

2.0 Flash

：面向开发者提供 API，适合快速构建应用。

2.0 Flash Thinking Experimental

：已在 Gemini App 中开放，供用户体验。

2.0 Flash-Lite

：在保持高性能的同时，成本效益和响应速度更优。

不到 1 美元能干啥？Google 新模型能给 4 万张图片配标题

具体到每个模型，差异还是挺明显的。

已经全面发布的

，支持多模态输入和文本输出，上下文窗口达到 100 万 tokens，还支持结构化输出、函数调用和代码执行。不过，它的多模态实时 API 目前还在「beta」阶段，图像和音频输出功能后续才会推出。

定价方案也已明确：文本、图像和视频输入每百万 tokens 收费 0.10 美元，音频输入 0.70 美元（2月20日起生效）。文本输出每百万 tokens 收费 0.40 美元。各类缓存费用也维持在较低水平——文本/图像/视频缓存每百万 token 仅 0.025 美元，音频缓存 0.175 美元。

在此基础上，谷歌还推出了更具性价比的「轻量版」——

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

它的定价更亲民：文本、图像和视频输入每百万 tokens 仅需 0.075 美元，几乎比标准版便宜了三分之一。音频输入同样 0.075 美元，文本输出 0.30 美元，文本/图像/视频缓存每百万 tokens 仅 0.01875 美元，音频缓存 0.175 美元。

作为对比，DeepSeek-V3 模型在击中缓存的情况下每百万 tokens 需要 0.014 美元，但2月8日起价格将恢复到 0.07 美元。这一调整，或许也是谷歌制定当前价格策略的重要因素之一。

据谷歌介绍，使用该模型为 4 万张独特图片生成标题，成本不到 1 美元——这性价比，确实有点夸张。

产品线的顶端则是

。这款模型拥有 200 万 tokens 的超大上下文窗口，相当于能一次性处理约 150 万个单词，整个《哈利·波特》系列七本书同时塞进去还绰绰有余。功能上也是最全能的：多模态输入、文本输出、结构化输出、函数调用、搜索工具、代码执行，一个不少。

性能测试方面，Gemini 2.0 系列表现可圈可点。在 MMLU-Pro 测试中，2.0 Pro Experimental 以 79.1% 的得分领先，2.0 Flash Lite Preview 和 2.0 Flash GA 分别获得 71.6% 和 77.6%。在代码生成、数学和多语言能力上，2.0 Pro Experimental 同样优异，特别是数学（91.8%）和多语言（86.5%）成绩突出。

不过，遗憾的是，即便是最强的 Gemini 2.0 Pro Experimental，也远远落后于 OpenAI o3 模型，并没有实现外界期待的「弯道超车」。

但也有网友认为，Gemini 2.0 Pro 并非典型的 CoT 模型，当前性能对比可能不完全合理。

这些模型的主要优势在于快速响应和低成本，特别适合命名实体识别或分类等特定任务。随着图像生成和文本到语音等新功能即将推出，Gemini 2.0 系列的应用场景还会进一步扩展。

目前，这些新模型已在 Google AI Studio 和 Vertex AI 平台上向开发者开放，Gemini 高级用户也可以在自己的设备上选用。

贪吃蛇大战、跳跃球，Gemini 2.0 还能这样玩

AI 可不只会干巴巴地回答问题。随着 Gemini 2.0 全家桶上线，网友们已经迫不及待玩出了新花样。

比方说，想看贪吃蛇大战吗？让 Gemini 2.0 自行设计一个贪吃蛇游戏。

另外，Gemini 2.0 Flash Thinking 模型是首个能访问 YouTube 的推理模型，还支持 Google 搜索和地图功能。

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。球体内的黄球要能正确相互碰撞，球体缓慢旋转，并且始终保持在球体内。

我们也在 Google AI Studio 简单体验了这几款新模型。响应速度确实很快，至于效果嘛……Emmm，有点难评。

在 Gemini 大展拳脚之际，老对手 OpenAI 也没闲着。今天凌晨，OpenAI 宣布 Deep Research 功能向所有 Pro 用户全面开放，覆盖英国、欧盟、挪威、冰岛、列支敦士登和瑞士等地区。Plus 用户只能羡慕了。

另外，ChatGPT 的搜索功能现已向所有用户开放，无需注册即可使用，使用门槛进一步降低。

不过，在卷模型之前，不妨先卷一下 AI 模型的命名。无论是 Gemini 系列，还是 OpenAI 的 GPT/o 系列，随着新模型接踵而至，各种版本号和命名规则，确实让人眼花缭乱。

去年 OpenAI CEO Sam Altman 被问及产品命名策略时，也坦言相当头疼。Anthropic CEO Amodei 也曾表示，虽然 Claude 的命名方式早期看起来不错，但随着模型快速迭代，沿用体系同样捉襟见肘。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。这或许是 AI 巨头们少有的共识之一。