✔️ Google представила превью обновлённой модели Gemini 2.5 0605

Новая версия уже доступна для тестирования и показывает заметные улучшения в:

🧠 кодинге
📊 логическом выводе
🔬 задачах по науке и математике

Pro-версия показывает прирост на 24 пункта Elo, удерживая лидерство на lmarena_ai с результатом 1470.

💬 Также улучшены стиль и структура ответов — Google учла фидбек пользователей.

Gemini обошёл Opus 4 в тестах на веб-разработку (WebDev Arena).

💰 Цены
— до 200 000 токенов: $1.25 вход / $10 выход (за 1M токенов)
— свыше 200 000 токенов: $2.50 вход / $15 выход (за 1M токенов)

🔧Модель достпна уже сейчас в:
- AI Studio
- Vertex AI
- Gemini app

https://blog.google/products/gemini/gemini-2-5-pro-latest-preview/

@ai_machinelearning_big_data

#Gemini #Google

🌟 Google опенсорснул стек Deep Search.

Google выложил в открытый доступ на Github фуллстек-проект, который превращает пользовательские запросы в глубокие исследования с помощью Gemini. Его главная задача - находить информацию в интернете, анализировать ее и выдавать ответы с ссылками на источники, используя комбинацию React-интерфейса и бэкенда на базе LangGraph.

Проект включает в себя все необходимое: и фронтенд, и бэкенд.

🟢Фронтенд на React и он про взаимодействие с пользователем (принимает запросы и отображает результаты.)

🟢Бэкенд, на LangGraph, управляет «мозгом» системы: здесь работает агент, который генерирует поисковые запросы, анализирует результаты и решает, нужно ли уточнять данные.

Внутри бэкенда есть модуль, который отвечает за запуск цикла: сначала Gemini создает начальные запросы, затем система ищет информацию через API Google Search, оценивает, хватает ли данных, и при необходимости повторяет процесс.

Важная часть пайплайна — рефлексия. После каждого поиска агент проверяет, закрыты ли все «пробелы» в знаниях. Если информации недостаточно, он генерирует новые вопросы и повторяет цикл, пока не соберёт достаточно данных для ответа.

Проект адаптирован к продакшену, в нем используются Redis (для стриминга результатов в реальном времени) и PostgreSQL (для хранения истории диалогов и управления задачами). Это позволяет системе не терять прогресс даже при перезагрузках.

⚠️ Для практического использования потребуются API-ключи к Google Gemini и LangSmith.


📌Лицензирование: Apache 2.0 License.


🖥 GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #DeepSearch #Google #Gemini #LangGraph