Machinelearning

⚡️Gemini 3.1 Flash-Lite - самый экономичный Gemini 3 Google представил Gemini 3.1 Flash-Lite - ультрабыструю и максимально дешёвую модель в линейке Gemini 3. Цена - всего $0.25 за 1 млн входных токенов и $1.50 за 1 млн выходных токенов. Модель выполняет задачи быстрее и обходится в разы дешевле крупных моделей, обеспечивая увеличение скорости генерации на 45% по сравнению с Gemini 2.5 Flash. Главное: • Настраиваемые уровни "мышления" Можно регулировать глубину рассуждения под задачу - от лёгких операций до более сложной логики. • Подходит для high-scale задач Оптимизирована для массовых сценариев - генерация UI, дашбордов, симуляций, автоматизация workflow. • Доступна через Gemini API Разработчики уже могут тестировать модель в Google AI Studio. Отличный дешёвый и быстрый ИИ. https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-1-flash-lite/ @ai_machinelearning_big_data #Gemini

⚡️ Gemini 3 Deep Think - ИИ, который решает задачи уровня олимпиад и топ-программистов Новые модели всё меньше похожи на “чат-ботов” и всё больше - на инструменты для серьёзного анализа. Deep Think - пример такого перехода от теории к реальным сложным задачам. Что показывает модель: - State-of-the-art на ARC-AGI-2 - одном из самых сложных тестов на абстрактное мышление - Новый результат на Humanity’s Last Exam - задачи высшей сложности по математике, науке и инженерии - 3455 Elo на Codeforces - уровень сильных спортивных программистов - Результаты золотого уровня на письменных этапах Олимпиад-2025 по физике и химии Модель может: - разбирать сложные технические задачи - помогать в исследованиях - анализировать инженерные решения - работать как партнёр для глубокого анализа https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-deep-think/ @ai_machinelearning_big_data #Gemini#google

⚡Gemini 3 Flash - быстрый ИИ нового поколения от Google Gemini 3 Flash: - это очень быстрая модель с минимальной задержкой - при этом она сохраняет сильные способности к рассуждению - Frontier-уровень на GPQA Diamond - рассуждения уровня PhD - Хорошие результаты на Humanity’s Last Exam - State-of-the-art на MMMU Pro - хорошо работает с видео и мультимодальными данными - В целом, качество сопоставимо с Gemini 3 Pro Стоит в четыре раза дешевле, чем Gemini 3.0 Pro, при этом показывает сопоставимые результаты почти во всех бенчмарках, включая HLE и ARC-AGI 2. На некоторых бенчмарках модель обходит GPT-5.2. Более того, в ряде тестов модель даже превосходит более мощную версию Pro, оставаясь при этом значительно дешевле. По сути, Flash - это попытка Google сбалансировать три вещи одновременно: скорость + интеллект + стоимость. Цены: - Text input: $0.30 per 1M tokens - Text output: $2.50 per 1M tokens - Cache read: $0.075 per 1M tokens - Input audio: $0.999 per 1M tokens - Input audio (cached): $0.249 per 1M tokens - Web search: $0.035 per request - Cache storage: $1 per hour per 1M tokens https://blog.google/products/gemini/gemini-3-flash/ @ai_machinelearning_big_data #AI#Gemini#Google#LLM#Multimodal#AIModels#MachineLearning

🧠 Сергей Брин рассказывает о своей новой привычке Он разговаривает с Gemini Live прямо за рулём - обсуждает энергопотребление дата-центров, стоимость инфраструктуры и другие рабочие темы. Это классический Google-style: тестировать собственный продукт в реальной жизни. Напоминает историю про Билла Гейтса, который снял радио из машины, чтобы постоянно думать о Microsoft. Такой уровень одержимости - редкость. И, честно, именно он отличает по-настоящему больших фаундеров. Интересная деталь: Сергей говорит, что версия Gemini, которой он пользуется в машине, заметно лучше того, что доступно публично сейчас. @ai_machinelearning_big_data #Gemini#google#ai#ml

👑Gemini 3 Pro теперь лидирует в IQ-тестах, набрав внушительные 130 баллов, опережая все прочие LLM! По шкале IQ такой результат помещает её в число примерно 2% людей с наивысшим интеллектом среди всех, кто когда-либо проходил подобные тесты. А в тесте норвежского отделения Mensa модель показала эквивалент 142 баллов IQ, что соответствует уровню лишь 0,3% самых интеллектуальных людей на планете. @ai_machinelearning_big_data #Gemini#google

Nano Banana очень хороша для генерации схем и слайдов, а как насчёт сделать из них видео. 🎬 Google Vids вместе с Gemini позволяет автоматически превратить презентацию Google Slides в полноценный видеоролик: со сценарием, озвучкой и музыкой. Вы просто загружаете презентацию, выбираете стиль - и система сама собирает видео из ваших слайдов. https://workspace.google.com/blog/product-announcements/october-workspace-drop-ai-storytelling-research-and-data-protections @ai_machinelearning_big_data #Gemini#google#llm

🔥 Вышла Gemini 3 Pro Контекст: 1M токенов, вывод — 64k, knowledge cut — январь 2025 • Стоимость: $2 / $12 (<200k токенов) и $4 / $18 (>200k токенов) • SOTA-результаты на большинстве бенчмарков • 1501 Elo на LMArena • next-level возможности для vibe coding и сложных кодовых задач • продвинутое мультимодальное понимание (текст, код, картинки и не только) Попробовать можно бесплатно - может понадобиться иностранный IP: https://aistudio.google.com/prompts/new_chat?model=gemini-3-pro-preview @ai_machinelearning_big_data #news#ai#google#Gemini

🧠Gemini смог решить две задачи, которые считались почти невозможными для ИИ Историк протестировал новую модель Gemini 3.0 Pro (доступную в AI Studio) - и вот что выяснилось: - Модель достигает уровня эксперта в распознавании рукописного текста. - Она демонстрирует абстрактное мышление: например, без подсказок вычисляет валютные курсы XVIII века. Если результаты подтвердятся, это может означать: большие мультимодальные модели могут выходить за рамки просто распознавания паттернов - они способны на настоящее понимание контекста. > «Если такое поведение окажется стабильным и воспроизводимым, это может изменить представление: > что для мышления не нужны заранее прописанные правила и символические структуры, > а достаточно масштаб, разные модальности и сложный структурированный опыт». ✅ Статья очень интересная и отличный пример того, как ИИ приближается к новому уровню. https://generativehistory.substack.com/p/has-google-quietly-solved-two-of @ai_machinelearning_big_data #Gemini

💸Apple будет платить Google около $1 млрд в год, чтобы новая Siri работала на Gemini AI. Компания завершает сделку по использованию 1.2-триллионной модели Gemini для масштабного апгрейда Siri. Запуск - весна 2026. Главное: - Apple протестировала ChatGPT, Claude и Gemini, прежде чем выбрать Google - Gemini в 8 раз больше нынешней 150B-модели Apple Intelligence - Запуск будет через Apple Private Cloud Compute - данные остаются изолированы от Google - Внутреннее кодовое имя проекта - «Linwood» Apple подаёт это как временное решение, пока сама строит собственную модель на 1 триллион параметров. Рыночек отреагировал: $AAPL +0.04%, $GOOGL +2.44% на фоне новости. https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-11-05/apple-plans-to-use-1-2-trillion-parameter-google-gemini-model-to-power-new-siri @ai_machinelearning_big_data #Google#Apple#Gemini

📊 GenAI Traffic - статистика по ИИ трафику. Свежие данные показывают, как меняется расстановка сил среди генеративных ИИ: - ChatGPT продолжает терять долю рынка. - Perplexity впервые перешагнул порог 2%. 🗓️Год назад: ChatGPT — 87.1% Gemini — 6.4% Perplexity — 1.7% Claude — 1.7% Copilot — 1.1% 🗓️6 месяцев назад: ChatGPT — 78.8% DeepSeek — 6.8% Gemini — 5.5% Grok — 3.1% Perplexity — 1.5% Claude — 1.3% Copilot — 1.3% 🗓️3 месяца назад: ChatGPT — 78.3% Gemini — 8.7% DeepSeek — 4.5% Grok — 2.6% Perplexity — 1.6% Claude — 1.5% Copilot — 1.2% 🗓️Месяц назад: ChatGPT — 76.4% Gemini — 10.8% DeepSeek — 4.0% Grok — 2.2% Perplexity — 2.0% Claude — 1.9% Copilot — 1.2% 🗓️Сегодня: ChatGPT — 74.1% Gemini — 12.9% DeepSeek — 3.7% Perplexity — 2.4% Grok — 2.0% Claude — 2.0% Copilot — 1.2% 📈Тенденция очевидна: ChatGPT теряет медленно, но верно трафик, рынок становится более сбалансированным, а Gemini и Perplexity показывают стабильный рост интереса пользователей. С выходом Gemini 3.0 рост, Google может ещё больше улучшить свои позиции. @ai_machinelearning_big_data #AI#GenAI#Analytics#ChatGPT#Gemini#Perplexity#Claude#DeepSeek#Copilot

🦾 Google представил Gemini Robotics-ER 1.5 - новую модель для роботов, которая умеет видеть, рассуждать, планировать и действовать в реальном мире. Что она может: - Понимать пространство и объекты вокруг. - Разбивать задачу на шаги (например: «убери стол» → план действий). - Подключать внешние инструменты - поиск, модели для анализа изображений и др. - Балансировать скорость и точность: быстро реагировать или глубже анализировать. - Работать безопаснее: учитывать вес предметов и физические ограничения. Мир слишком сложен для роботов: окружение, сцены, объекты постоянно меняются. Gemini Robotics-ER помогает роботам соединять понимание и действие. 📌 Пример: робот сортирует мусор. Он узнаёт местные правила, распознаёт предметы, планирует действия и выполняет всё безопасно. https://developers.googleblog.com/en/building-the-next-generation-of-physical-agents-with-gemini-robotics-er-15/ @ai_machinelearning_big_data #Google#Gemini#Robotics#AI#PhysicalAgents

🔥 Google DeepMind выпустили Gemini 2.5 Deep Think — для Ultra‑пользователей 🚀 Характеристики: > 📏 Контекст — 1 миллион токенов > 🧾 На выходе — до 192k токенов 📊 И результаты на бенчмарках сумасшедшие: — HLE : 34.8% — Live Code Bench: 86.6% — AIME 2025: 99.2% 🤯 Пока все обсуждают выход GPT‑5, Google тихонько выкатили топ модель. Бенчмарки — огонь. Я уже подумываю оформить подписку на Ultra. 🟠Анонс @ai_machinelearning_big_data #ai#ml#Gemini#google