W wyspecjalizowanej dziedzinie sztucznej inteligencji dostosowanej do zadań programistycznych zachodzi potencjalny przewrót. Przez długi czas modele opracowane przez Anthropic, w szczególności seria Claude, były często wymieniane jako liderzy we wspomaganiu programistów w pisaniu, debugowaniu i rozumieniu kodu. Jednak ostatnie wydarzenia sugerują, że na arenę wkroczył potężny nowy rywal: Google Gemini 2.5. Wczesne wskaźniki, w tym wyniki benchmarków i wstępne opinie deweloperów, wskazują, że ta najnowsza iteracja może potencjalnie na nowo zdefiniować standardy pomocy w kodowaniu opartej na AI, rodząc pytania o to, czy ustalona hierarchia wkrótce zostanie przetasowana. Pojawienie się w szczególności Gemini 2.5 Pro Experimental wywołuje intensywną dyskusję i porównania w społeczności deweloperów.
Zdolności w benchmarkach: Przewaga ilościowa?
Obiektywne metryki często dają pierwszy wgląd w możliwości nowego modelu, a pod tym względem Gemini 2.5 zrobiło znaczące wejście. Jedną ze szczególnie istotnych ocen jest leaderboard Aider Polyglot, benchmark skrupulatnie zaprojektowany do oceny biegłości dużych modeli językowych (LLM) w praktycznych zadaniach generowania nowego kodu i modyfikowania istniejących baz kodu w wielu językach programowania. W ramach tej wymagającej oceny, eksperymentalna wersja Gemini 2.5 Pro osiągnęła niezwykły wynik 72,9%. Liczba ta stawia go wyraźnie przed silnymi konkurentami, w tym Claude 3.7 Sonnet od Anthropic, który uzyskał 64,9%. Przewyższył również oferty OpenAI, takie jak model o1 (61,7%) i wariant o3-mini high (60,4%). Taka przewaga w benchmarku specyficznym dla kodowania jest silnym argumentem ilościowym przemawiającym za zdolnościami Gemini 2.5 w tej dziedzinie.
Poza ocenami skoncentrowanymi na kodowaniu, Gemini 2.5 wykazał wyjątkową wydajność w szerszych testach rozumowania i stosowania wiedzy. Zajął pierwsze miejsce w benchmarku GPQA (Graduate-Level Google-Proof Q&A), rygorystycznym teście rzucającym wyzwanie modelom AI złożonymi pytaniami obejmującymi różne dyscypliny naukowe, typowo spotykane na poziomie studiów magisterskich. Gemini 2.5 uzyskał w tym benchmarku wynik 83%. Wynik ten przyćmił wynik modelu o1-Pro od OpenAI, który uzyskał 79%, oraz Claude 3.7 Sonnet od Anthropic, osiągając 77% nawet przy zastosowaniu technik wydłużonego czasu myślenia. Konsekwentnie wysokie pozycje w różnorodnych benchmarkach, w tym tych testujących ogólne rozumowanie obok specjalistycznych umiejętności, takich jak kodowanie, sugerują solidną i wszechstronną architekturę bazową. To połączenie specjalistycznych zdolności kodowania i szerokiej zdolności intelektualnej może być kluczowym wyróżnikiem dla deweloperów poszukujących kompleksowego asystenta AI.
Uznanie deweloperów i walidacja w świecie rzeczywistym
Podczas gdy benchmarki oferują cenne spostrzeżenia ilościowe, prawdziwym testem asystenta kodowania AI jest jego praktyczne zastosowanie przez deweloperów pracujących nad rzeczywistymi projektami. Wczesne raporty i referencje sugerują, że Gemini 2.5 nie tylko dobrze radzi sobie w kontrolowanych testach, ale także imponuje użytkownikom w ich codziennych przepływach pracy. Mckay Wrigley, deweloper aktywnie eksperymentujący z nowym modelem, udzielił mocnej rekomendacji, stwierdzając jednoznacznie: ‘Gemini 2.5 Pro jest teraz z łatwością najlepszym modelem do kodu‘. Jego obserwacje wykraczały poza zwykłe generowanie kodu; podkreślił przypadki, w których model wykazywał to, co nazwał ‘przebłyskami prawdziwej błyskotliwości‘. Co więcej, Wrigley zwrócił uwagę na potencjalnie kluczową cechę: model nie ogranicza się do zgadzania się z podpowiedziami użytkownika, ale angażuje się bardziej krytycznie, sugerując głębszy poziom zrozumienia lub symulowanego rozumowania. Jego konkluzja była stanowcza: ‘Google dostarczyło tutaj prawdziwego zwycięzcę‘.
To pozytywne nastawienie wydaje się być podzielane przez innych, szczególnie przy bezpośrednich porównaniach z wysoko cenionym Claude 3.7 Sonnet od Anthropic. Wielu deweloperów odkrywa, że ich praktyczne doświadczenia pokrywają się z wynikami benchmarków faworyzującymi Gemini 2.5. Jedna ilustrująca relacja pojawiła się od użytkownika na Reddit, który szczegółowo opisał swoje zmagania z budowaniem aplikacji przez kilka godzin przy użyciu Claude 3.7 Sonnet. Wynik, według użytkownika, był w dużej mierze niefunkcjonalnym kodem nękanym przez złe praktyki bezpieczeństwa, takie jak osadzanie kluczy API bezpośrednio w kodzie (hardcoding). Sfrustrowany deweloper przeszedł na Gemini 2.5. Dostarczył całą wadliwą bazę kodu wygenerowaną przez Claude jako dane wejściowe. Gemini 2.5 podobno nie tylko zidentyfikował krytyczne wady i jasno je wyjaśnił, ale także przystąpił do przepisania całej aplikacji, co zaowocowało funkcjonalną i bezpieczniejszą wersją. Ta anegdota podkreśla potencjał Gemini 2.5 do skutecznego radzenia sobie ze złożonymi zadaniami debugowania i refaktoryzacji.
Dalsze testy porównawcze skupiły się na różnych aspektach rozwoju. W jednym przypadku udokumentowanym na platformie społecznościowej X, użytkownik postawił Gemini 2.5 przeciwko Claude 3.7 Sonnet w zadaniu wizualnym: odtworzeniu interfejsu użytkownika (UI) ChatGPT. Według oceny użytkownika, Gemini 2.5 stworzył bardziej dokładną wizualną reprezentację docelowego UI w porównaniu do swojego odpowiednika z Anthropic. Chociaż replikacja UI jest tylko jednym z aspektów rozwoju, dokładność w takich zadaniach może wskazywać na drobiazgową dbałość modelu o szczegóły i jego zdolność do przekładania złożonych opisów lub przykładów na namacalne wyniki.
Ulepszenia dotyczą nie tylko konkurentów, ale także stanowią znaczący postęp w stosunku do poprzednich modeli samego Google. Deweloper Alex Mizrahi podzielił się doświadczeniem podkreślającym ten wewnętrzny postęp. Użył Gemini 2.5 i odkrył, że model potrafi przywołać około 80-90% składni Rell (specyficznego języka programowania) wyłącznie ze swojej wewnętrznej bazy wiedzy. Oznaczało to znaczący krok naprzód w porównaniu z wcześniejszymi wersjami Gemini, które, według Mizrahiego, miały znaczne trudności ze składnią Rell, nawet gdy jawnie podano przykłady w podpowiedzi. Sugeruje to ulepszenia w bazowych danych treningowych modelu i zdolnościach przywoływania dla mniej popularnych języków lub składni.
Współpraca przy kodowaniu i przewagi kontekstowe
Poza surowym generowaniem kodu i dokładnością, styl interakcji i zdolność kontekstowa modelu AI znacząco wpływają na jego użyteczność jako partnera w kodowaniu. Użytkownicy zgłaszają bardziej współpracujące odczucia podczas pracy z Gemini 2.5. Deweloper Matthew Berman zauważył na X wyraźne zachowanie: ‘On (Gemini 2.5 Pro) zadaje mi pytania wyjaśniające po drodze, czego żaden inny model nie robił.‘ Zinterpretował to jako czyniące interakcję ‘znacznie bardziej‘ współpracującą. To proaktywne zaangażowanie – szukanie wyjaśnień zamiast przyjmowania założeń – może prowadzić do bardziej precyzyjnych wyników, zmniejszać liczbę iteracji i potencjalnie zapobiegać nieporozumieniom, szczególnie w złożonych lub niejednoznacznie zdefiniowanych zadaniach, często spotykanych w ‘kodowaniu na wyczucie’ (vibe coding), gdzie deweloper ma ogólny pomysł, ale nie precyzyjną specyfikację.
Głównym czynnikiem technicznym przyczyniającym się do potencjalnej przewagi Gemini 2.5 w złożonych scenariuszach kodowania jest jego ogromne okno kontekstowe. Model może pochwalić się obsługą do 1 miliona tokenów wejściowych. Stanowi to znaczącą przewagę nad obecnymi konkurentami. Wiodące modele OpenAI, o1 i o3-mini, obecnie obsługują okno kontekstowe 250 000 tokenów. Chociaż Anthropic podobno pracuje nad rozszerzeniem swojego okna kontekstowego, potencjalnie do 500 000 tokenów, obecna zdolność Gemini 2.5 znacznie przewyższa te liczby.
Dlaczego duże okno kontekstowe jest tak kluczowe dla kodowania? Nowoczesne tworzenie oprogramowania często wiąże się z pracą z obszernymi bazami kodu, wieloma plikami, skomplikowanymi zależnościami i długą historią zmian. Model z większym oknem kontekstowym może jednocześnie przyswajać i przetwarzać więcej tych otaczających informacji. Pozwala mu to na utrzymanie lepszej spójności w dużych projektach, zrozumienie złożonych wzajemnych powiązań między różnymi modułami kodu, śledzenie użycia zmiennych i definicji funkcji w różnych plikach oraz potencjalnie generowanie kodu, który bardziej płynnie integruje się z istniejącą strukturą, bez konieczności ciągłego ręcznego podawania przez dewelopera fragmentów odpowiedniego kontekstu. W przypadku zadań takich jak refaktoryzacja na dużą skalę, zrozumienie starszych systemów lub rozwijanie funkcji, które dotykają wielu części aplikacji, okno kontekstowe o pojemności miliona tokenów może zmienić zasady gry, redukując błędy i poprawiając jakość oraz trafność wkładu AI.
Utrzymujące się niedoskonałości i potrzeba nadzoru
Pomimo imponujących postępów i pozytywnych opinii, kluczowe jest zachowanie perspektywy: Gemini 2.5, szczególnie w obecnym oznaczeniu ‘Pro Experimental’, nie jest bezbłędną wyrocznią kodowania. Nadal wykazuje niektóre z klasycznych wyzwań i potencjalnych pułapek związanych z używaniem dużych modeli językowych do tworzenia oprogramowania. Podstawowy wymóg ludzkiego osądu i starannego nadzoru pozostaje absolutny.
Jednym z istotnych obszarów budzących obawy nadal jest bezpieczeństwo. Deweloper Kaden Bilyeu podzielił się na X przypadkiem, w którym Gemini 2.5 próbował wygenerować kod tworzący API po stronie klienta do obsługi odpowiedzi czatu. Takie podejście jest z natury niebezpieczne, ponieważ nieuchronnie prowadziłoby do ujawnienia lub wycieku klucza API w kodzie po stronie klienta, czyniąc go dostępnym dla użytkowników końcowych. Podkreśla to, że nawet zaawansowane modele mogą nie mieć fundamentalnego zrozumienia najlepszych praktyk bezpieczeństwa, potencjalnie wprowadzając krytyczne luki, jeśli ich wynikom ufa się ślepo. Deweloperzy muszą rygorystycznie przeglądać kod generowany przez AI, szczególnie w zakresie uwierzytelniania, autoryzacji i obsługi danych.
Co więcej, zdolność modelu do efektywnego zarządzania bardzo dużymi bazami kodu spotkała się z mieszanymi recenzjami, co sugeruje, że jego imponujące okno kontekstowe nie zawsze może idealnie przełożyć się na praktyczną wydajność pod dużym obciążeniem. Deweloper Louie Bacaj zgłosił znaczące trudności, gdy zlecił Gemini 2.5 operacje na bazie kodu składającej się z około 3500 linii kodu. Bacaj zauważył, że pomimo rzekomych ulepszeń modelu w obsłudze kontekstu i udanych wywołań API wskazujących, że kontekst został odebrany, często nie udawało mu się dokładnie lub kompleksowo wykonać żądanych zadań w ramach tego większego zakresu projektu. Sugeruje to potencjalne ograniczenia w efektywnym wykorzystaniu całego okna kontekstowego do złożonego rozumowania lub zadań manipulacyjnych w ramach znacznego istniejącego kodu, lub być może niespójności w wydajności w zależności od specyficznej natury kodu i zadania.
Etykieta ‘Experimental’ dołączona do obecnie dostępnej wersji Gemini 2.5 Pro jest również znacząca. Sygnalizuje, że Google wciąż aktywnie udoskonala model. Użytkownicy powinni spodziewać się potencjalnej niestabilności, wahań wydajności i ciągłych zmian, w miarę jak Google zbiera opinie i iteruje technologię. Chociaż ta faza umożliwia wczesny dostęp do najnowocześniejszych możliwości, oznacza również, że model może jeszcze nie posiadać pełnej niezawodności lub dopracowania oczekiwanego od ostatecznej wersji produkcyjnej. Ciągłe doskonalenie jest prawdopodobne, ale obecni użytkownicy faktycznie uczestniczą w testach beta na dużą skalę. Te niedoskonałości podkreślają niezastąpioną rolę ludzkiego dewelopera w pętli – nie tylko do wyłapywania błędów, ale także do podejmowania decyzji architektonicznych, planowania strategicznego i zapewnienia, że końcowy produkt jest zgodny z wymaganiami i standardami jakości.
Szersze wyzwanie: Pakowanie mocy w doświadczenie
Podczas gdy Google DeepMind wydaje się osiągać niezwykłe kamienie milowe techniczne dzięki modelom takim jak Gemini 2.5, pojawia się powracający temat: wyzwanie przełożenia surowej mocy technologicznej na przekonujące, dostępne i angażujące doświadczenia użytkownika, które przyciągają uwagę rynku. Istnieje percepcja, że nawet gdy Google rozwija potencjalnie wiodące na świecie możliwości AI, czasami zawodzi w pakowaniu i prezentowaniu tych możliwości w sposób, który szeroko rezonuje z użytkownikami, zwłaszcza w porównaniu z konkurentami takimi jak OpenAI.
Problem ten podkreślił anioł biznesu Nikunj Kothari, który wyraził pewien stopień współczucia dla zespołu Google DeepMind. ‘Trochę mi żal zespołu Google DeepMind‘ – zauważył, obserwując kontrast między premierą potężnych modeli a wirusowymi zjawiskami często generowanymi przez konkurentów. ‘Budujesz model zmieniający świat, a wszyscy zamiast tego publikują zdjęcia w stylu Ghibli‘ – dodał, odnosząc się do szumu wokół możliwości generowania obrazów przez GPT-4o OpenAI, które szybko zawładnęły wyobraźnią publiczności. Kothari zidentyfikował to jako uporczywe wyzwanie dla Google: posiadanie ogromnego talentu technicznego zdolnego do budowania najlepszych w swojej klasie AI, ale potencjalnie niedoinwestowanie w kluczową warstwę projektowania produktów skierowanych do konsumentów i doświadczenia. ‘Błagam ich, aby wzięli 20% swoich najlepszych utalentowanych ludzi i dali im wolną rękę w budowaniu światowej klasy doświadczeń konsumenckich‘ – nalegał.
To odczucie rozciąga się na postrzeganą ‘osobowość’ modeli. Kothari zauważył, że interaktywny styl Gemini 2.5 wydawał się ‘dość podstawowy‘ w porównaniu z innymi wiodącymi modelami. Ten subiektywny element, choć trudny do skwantyfikowania, wpływa na zaangażowanie użytkownika i poczucie współpracy z AI. Kilku innych użytkowników powtórzyło tę obserwację, sugerując, że chociaż model jest technicznie biegły, może brakować mu bardziej angażującego lub zniuansowanego stylu interakcji kultywowanego przez konkurentów.
Pojawiły się również praktyczne problemy z użytecznością. Na przykład wydanie natywnego generowania obrazów w modelu Gemini 2.0 Flash było technicznie chwalone za swoje możliwości. Jednak wielu użytkowników zgłaszało trudności ze znalezieniem i wykorzystaniem tej funkcji. Interfejs użytkownika został opisany jako nieintuicyjny, z opcjami niepotrzebnie zagnieżdżonymi w menu. To tarcie w dostępie do potężnej funkcji może znacznie osłabić entuzjazm i adopcję użytkowników, niezależnie od jakości podstawowej technologii. Jeśli użytkownik ma trudności nawet z zainicjowaniem zadania, moc modelu staje się dla niego nieistotna.
Reflektując nad ‘manią Ghibli’ otaczającą generowanie obrazów przez GPT-4o, sytuacja może polegać mniej na tym, że Google całkowicie zawodzi w marketingu, a bardziej na zręczności OpenAI w rozumieniu i wykorzystywaniu psychologii użytkownika. Jak zauważył jeden z użytkowników na X w odniesieniu do prezentacji OpenAI: ‘Publikujesz dwa zdjęcia i wszyscy to rozumieją.‘ Wizualny, łatwy do udostępnienia i z natury kreatywny charakter demonstracji natychmiast wzbudził zainteresowanie użytkowników. W przeciwieństwie do tego, ocena zniuansowanych ulepszeń w modelu językowym, takim jak Gemini 2.5, wymaga więcej wysiłku. ‘Prosisz tych samych ludzi o przeczytanie raportu wygenerowanego przez 2.0 i porównanie [go] z 2.5, a to wymaga więcej czasu niż przewijanie i lajkowanie‘ – wyjaśnił użytkownik.
Te scenariusze podkreślają kluczową lekcję w obecnym krajobrazie AI: sama przewaga technologiczna nie gwarantuje przywództwa na rynku ani preferencji użytkowników. Czynniki takie jak łatwość użycia, intuicyjny design, skuteczna komunikacja możliwości, a nawet postrzegana osobowość lub czynnik zaangażowania AI odgrywają kluczowe role. Przeciętny użytkownik, w tym wielu deweloperów skupionych na produktywności, często skłania się ku narzędziom, które są nie tylko potężne, ale także przyjemne, relatywne i płynnie zintegrowane z ich przepływem pracy. Aby Google w pełni wykorzystało potencjał modeli takich jak Gemini 2.5, szczególnie w konkurencyjnych dziedzinach, takich jak pomoc w kodowaniu, zasypanie przepaści między najnowocześniejszymi badaniami a wyjątkowym doświadczeniem użytkownika pozostaje kluczowym przedsięwzięciem.