原贴链接

https://x.com/OfficialLoganK/status/1838357516456952139

讨论总结

讨论主要围绕Gemini 2的发布、功能、用户体验和潜在限制展开。评论者们关注Gemini 2是否能在个人电脑上运行，其多语言能力和个性表现，以及发布策略。一些评论者对Gemini的音频处理能力表示赞赏，但对其智能水平表示担忧。此外，讨论还涉及Google AI API的设置复杂性、企业级应用的痛苦体验、以及政治相关问题的限制。总体上，讨论氛围较为活跃，涉及多个技术细节和用户体验问题。

主要观点

  1. 👍 Gemini 2的音频处理能力非常出色
    • 支持理由：评论者普遍认为Gemini在音频处理方面表现优异。
    • 反对声音：但其智能水平一直是其短板，希望这次升级能提升智能水平。
  2. 🔥 Google AI API设置过程复杂且令人沮丧
    • 正方观点：评论者认为Google的API设置过程比其他平台更为复杂。
    • 反方观点：Google AI API设计较为开发者友好，类似于OpenAI的API。
  3. 💡 Gemini 2可能不会在个人电脑上运行
    • 主要是因为其庞大的体积和可能的TPU依赖。
  4. 👍 Gemini 2的多语言能力被认为是其优势
    • 支持理由：Gemma-2被认为是多语言能力最强的开源模型之一。
    • 反对声音：但其架构上的缺点也受到关注。
  5. 🔥 Gemini 2的发布策略受到质疑
    • 正方观点：有用户对Gemini 2的发布策略表示不满，认为如果不能在个人电脑上运行，那么发布意义不大。
    • 反方观点：更好的闭源模型能激励未来更好的开源模型。

金句与有趣评论

  1. “😂 i’m going to admit to never using a google ai api. Are their AI APIs as dogshit frustrating to set up as every other one of their APIs?”
    • 亮点：幽默地表达了用户对Google AI API设置过程的复杂性和挫败感。
  2. “🤔 The Google AI API is designed to be developer friendly and simple, and they have succeeded at that, it’s pretty similar to how you’d use OpenAI or Anthropic’s API.”
    • 亮点：正面评价了Google AI API的开发者友好性。
  3. “👀 It’s a shame they put so much effort in to developing these models and then don’t do the work to actually make onboarding developers simple.”
    • 亮点：指出了Google在开发模型后未能简化开发者上手过程的遗憾。
  4. “😂 So Gemini 2 will be localllm?”
    • 亮点：幽默地调侃了“localllm”这一缩写。
  5. “🤔 No local no care”
    • 亮点：简洁地表达了用户对产品本地化重要性的看法。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为复杂，既有对Gemini 2功能和性能的期待和赞赏，也有对其发布策略和用户体验的不满和质疑。主要分歧点在于Gemini 2是否能在个人电脑上运行、其智能水平的提升、以及Google AI API的设置复杂性。可能的原因包括技术限制、企业级应用的特殊需求、以及Google在产品发布和命名上的策略。

趋势与预测

  • 新兴话题：Gemini 2的智能水平提升和多语言能力。
  • 潜在影响：Gemini 2的发布可能对开源社区产生激励作用，推动更多开发者关注和参与AI模型的开发和优化。同时，其发布策略和用户体验问题可能引发对Google AI API设置和定价的进一步讨论。

详细内容：

标题：关于 Gemini 2 发布的热门讨论

在 Reddit 上，一则题为“Gemini 2 probably dropping tomorrow”的帖子引起了广泛关注，收获了众多点赞和大量评论。原帖提供了多个相关链接，包括https://x.com/OfficialLoganK/status/1838357516456952139 以及 https://developers.googleblog.com/en/updated-production-ready-gemini-models-reduced-15-pro-pricing-increased-rate-limits-and-more/ 。帖子引发了关于 Gemini 系列产品的诸多讨论，包括使用体验、API 设置、功能特点等方面的争议。

讨论焦点与观点分析： 有人表示从未使用过谷歌的 AI API，质疑其设置是否如其他 API 一样令人沮丧。有用户回应称这取决于具体使用的 API，谷歌有两个完全不同的官方 API 来与 Gemini 交互，即Google AI API 和Vertex AI API ，两者不仅不同，收费方式也各异。Google AI API 对开发者友好且简单，而 Vertex AI 则更面向企业，使用起来较为痛苦。不过，Google AI API 有一个实用的Playground区域可供测试，使用时不收费，但谷歌会记录数据，若添加计费详情则不会记录提示。 有人称对内部基准数据集进行评估时，Gemini 是最难使用的，文档不佳，与 GCP 在组织账户上的分离导致各种问题，且无法像 Anthropic/OpenAI 那样设置限制。也有人认为 ai studio 很好用，没有使用限制。还有人对企业 API 进行了解释，称其更适合商业使用，通常更贵但更具可配置性、有更好的隐私标准等。 在使用数据方面，有人指出在 OpenRouter 上，Gemini Flash 排名第一。但也有人认为其响应速度慢，难以确定使用的具体模型。有人提到现在谷歌的文档有所改进，ai studio 更易用。还有人讨论了其能否在个人电脑上运行、是否会更新、是否为本地模型等问题，以及对其审查和限制的不满。

总的来说，关于 Gemini 的讨论观点多样，既有对其部分功能的肯定，也有对其不足的批评。