Google 在 12/19 發布其第一款推理 AI 模型——Gemini 2.0 Flash Thinking，目前正處於實驗階段。這款模型被 Google 稱為其「推理之旅的第一步」，主打最適合多模態理解、推理以及處理程式碼，並可在程式設計、數學和物理等領域推理「最複雜的問題」。
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Gemini 2.0 Flash Thinking 已在 AI Studio 提供。和 OpenAI 日前發表的 o1 推理模型類似，Google 這款模型的特點是能進行自我事實檢查，避免一般 AI 模型容易犯的錯誤──在回答問題前進行一系列提示分析，並且解釋其推理過程，經過一段時間後，模型會給出它認為最準確的答案。
Google DeepMind 首席科學家 Jeff Dean 在社群平台 X 表示，Gemini 2.0 Flash Thinking 經過訓練，能透過思考來強化推理，而當增加推理運算時間，他們看見了更好的輸出結果。
OpenAI 開出 AI 推理大賽第一槍，對手相競投入
自從 OpenAI 在 9 月發表推理模型 o1，AI 推理領域開始熱鬧起來。DeepSeek 在 11 月初發布了其首款推理模型 DeepSeek-R1，阿里巴巴的 Qwen 團隊則推出了第一個據稱挑戰 o1的「開放」模型。
Google 當然也已默默參與了這場競賽。《Bloomberg》10 月報導，Google 有多個團隊正在開發推理模型，後續也有外媒指出該公司至少有 200 名研究人員投入其中。
是什麼掀起 AI 推理風潮？
是什麼打開了推理模型的大門？原因之一，向模型投入更多的資料和運算能力來提升 AI 能力的「規模法則」已無法帶來顯著效果，促使 AI 產業尋求新的突破。
然而，並非所有人都認為推理是最好的方向。推理模型被認為有 2 個缺點：昂貴、耗電。舉例來說，在 OpenAI 的 API 中，o1 對每分析約 75 萬個單字收費 15 美元、對模型產生的每約 75 萬個單字收取 60 美元──這是 OpenAI 最新「非推理」模型 GPT-4o 成本的 6 倍。
此外，目前推理模型的可靠性、價值尚不明確。o1 被研究者指出仍出現一些錯誤，《TechCrunch》實測 Gemini 2.0 Flash Thinking 時詢問「Strawberry 中有幾個 R」，模型回答「2 個」。
加州大學洛杉磯分校電腦科學系教授 Guy Van Den Broeck 認為，目前模型並未「真正」實現推理，其能力更多取決於模型的訓練數據，這使得它們在處理未曾見過的問題時面臨限制。能解決的任務類型受限，是 AI 推理目前要克服的最大挑戰。
不過《TechCrunch》觀察，隨著時間進展，推理模型的強大市場動力，可以讓推理模型發展得更好，因為在這新一波 AI 風潮，不只是 OpenAI、DeepSeek 和 Google，還有許多創投家、研究社群投入其中。
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＊本文初稿由 TechOrange 使用 AI 編撰，資料來源：《TechCrunch》1、《TechCrunch》2、《SiliconANGLE》，首圖來源：Google。
