DeepMind หน่วยวิจัย AI ของ Google ได้เปิดตัวนวัตกรรมล่าสุด: Gemini 2.5 Pro "I/O" edition ซึ่งเป็นการอัปเกรด Gemini 2.5 Pro multimodal large language model (LLM) ที่เปิดตัวครั้งแรกในเดือนมีนาคม Demis Hassabis CEO ของ DeepMind ยกย่องว่าเป็น "โมเดล coding ที่ดีที่สุดที่เราเคยสร้างมา!"
Google ได้เผยแพร่เกณฑ์มาตรฐานเริ่มต้นที่แสดงให้เห็นถึงความก้าวหน้าครั้งสำคัญ ซึ่งทำให้บริษัทอยู่ในแถวหน้าของการแข่งขัน generative AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านความสามารถในการ coding นี่ถือเป็นความสำเร็จที่โดดเด่นนับตั้งแต่การเกิดขึ้นของ ChatGPT ในช่วงปลายปี 2022
เวอร์ชัน "gemini-2.5-pro-preview-05-06" แทนที่รุ่น 03-25 ก่อนหน้า และขณะนี้สามารถเข้าถึงได้สำหรับนักพัฒนาอิสระผ่าน Google AI Studio องค์กรต่างๆ ผ่านแพลตฟอร์มคลาวด์ Vertex AI และผู้ใช้ทั่วไปผ่านแอป Gemini นอกจากนี้ยังขับเคลื่อนคุณสมบัติต่างๆ เช่น Canvas ภายในแอป Gemini บนมือถือ
เวอร์ชันใหม่นี้ปรับปรุงการพัฒนาฟีเจอร์ในแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น Gemini 95 โดยปรับรูปแบบภาพให้สอดคล้องกันโดยอัตโนมัติ นอกจากนี้ยังช่วยปรับปรุงการแปลงวิดีโอ YouTube ให้เป็นแอปพลิเคชันการเรียนรู้ที่ครอบคลุม และการสร้างส่วนประกอบที่มีสไตล์สูง เช่น เครื่องเล่นวิดีโอที่ตอบสนอง หรือ animated dictation UIs โดยมีการแก้ไข CSS ด้วยตนเองน้อยที่สุดหรือไม่ต้องทำเลย
Gemini 2.5 Pro I/O edition เป็นโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์ ซึ่งกำหนดให้องค์กรต่างๆ ต้องจ่ายเงินให้ Google เพื่อเข้าถึงผ่านบริการเว็บ อย่างไรก็ตาม ราคาและขีดจำกัดอัตรายังคงไม่เปลี่ยนแปลง ผู้ใช้ Gemini 2.5 Pro ปัจจุบันจะได้รับการอัปเกรดเป็นโมเดลใหม่โดยอัตโนมัติ โดยมีค่าใช้จ่ายอยู่ที่ $1.25/$10 ต่อล้านโทเค็นเข้า/ออก (สำหรับความยาวบริบท 200,000 โทเค็น) เทียบกับ Claude 3.7 Sonnet ที่ $3/$15
การเปิดตัว Gemini 2.5 Pro I/O edition ของ Google เกิดขึ้นก่อนการประชุมนักพัฒนา I/O (input/output) ประจำปี ซึ่งมีกำหนดจัดขึ้นในวันที่ 20-21 พฤษภาคม ที่ Mountain View และทางออนไลน์ การเปิดตัวนี้ถูกวางกรอบให้เป็นการตอบสนองโดยตรงต่อข้อเสนอแนะของชุมชนที่เน้นย้ำถึงประโยชน์ใช้สอยจริงของ Gemini ในการสร้างโค้ดและการออกแบบอินเทอร์เฟซในโลกแห่งความเป็นจริง
Logan Kilpatrick ผู้จัดการผลิตภัณฑ์อาวุโสสำหรับ Gemini API และ Google AI Studio ยืนยันในบล็อกโพสต์สำหรับนักพัฒนาว่าการอัปเดตนี้รวมเอาข้อเสนอแนะที่สำคัญของนักพัฒนาเกี่ยวกับการเรียกฟังก์ชัน ซึ่งนำไปสู่การปรับปรุงในการลดข้อผิดพลาดและความน่าเชื่อถือของการทริกเกอร์
Human Raters Favor Gemini 2.5 Pro for Web App Generation
Gemini 2.5 Pro Preview (05-06) ได้รับตำแหน่งสูงสุดใน WebDev Arena Leaderboard ซึ่งเป็นเมตริกของบุคคลที่สามที่จัดอันดับโมเดลตามความชอบของมนุษย์ในการสร้างเว็บแอปพลิเคชันที่ดึงดูดสายตาและใช้งานได้จริง มันเหนือกว่า Claude 3.7 Sonnet ของ Anthropic
เวอร์ชันใหม่นี้ทำคะแนนได้ 1499.95 ในลีดเดอร์บอร์ด ซึ่งสูงกว่าคะแนนของ Sonnet 3.7 ที่ 1377.10 โมเดล Gemini 2.5 Pro (03-25) ก่อนหน้านี้อยู่ในอันดับที่สามด้วยคะแนน 1278.96 ซึ่งเน้นย้ำถึงการเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ 221 คะแนนด้วย I/O edition
จากข้อมูลของ AI power user "Lisan al Gaib" บน X แม้แต่ GPT-4o ("o3") ของ OpenAI ก็ไม่สามารถเอาชนะ Sonnet 3.7 ได้ ซึ่งเน้นย้ำถึงความสำคัญของความก้าวหน้าของ Gemini
ผลกำไรด้านประสิทธิภาพของ Gemini มีสาเหตุมาจากความน่าเชื่อถือ สุนทรียศาสตร์ และความสามารถในการใช้งานที่ได้รับการปรับปรุงในเอาต์พุต
Positive Reviews Pour In
นักพัฒนาและผู้นำแพลตฟอร์มต่างชื่นชมความน่าเชื่อถือและความสามารถในการใช้งานที่ได้รับการปรับปรุงของโมเดลในสภาพแวดล้อมการผลิต
Silas Alberti จาก Cognition กล่าวว่า Gemini 2.5 Pro ประสบความสำเร็จในการปรับโครงสร้างระบบ routing backend ที่ซับซ้อน ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการตัดสินใจที่เทียบได้กับนักพัฒนาระดับสูง
Michael Truell CEO ของเครื่องมือเขียนโค้ด AI Cursor รายงานว่าจำนวน tool call failures ลดลงอย่างเห็นได้ชัดระหว่างการทดสอบภายใน ซึ่งเป็นการแก้ไขปัญหาที่ระบุไว้ก่อนหน้านี้ เขาคาดว่าผู้ใช้จะพบว่าเวอร์ชันล่าสุดมีประสิทธิภาพมากขึ้นอย่างมากในการตั้งค่าจริง Cursor ได้รวม Gemini 2.5 Pro เข้ากับ code agent แล้ว ซึ่งแสดงให้เห็นว่านักพัฒนากำลังใช้ประโยชน์จากโมเดลนี้อย่างไรในฐานะองค์ประกอบสำคัญในเวิร์กโฟลว์ของนักพัฒนาที่ชาญฉลาดมากขึ้น
Michele Catasta ประธานของ Replit อธิบายว่า Gemini 2.5 Pro เป็นโมเดลแนวหน้าที่ดีที่สุดสำหรับการสร้างสมดุลระหว่างความสามารถกับ latency ความคิดเห็นของเขาบ่งชี้ว่า Replit กำลังพิจารณาที่จะรวมโมเดลนี้เข้ากับเครื่องมือของตน โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับงานที่ต้องการการตอบสนองและความน่าเชื่อถือสูง
ในทำนองเดียวกัน Paul Couvert นักการศึกษาด้าน AI และผู้ก่อตั้ง BlueShell private AI chatbot กล่าวถึง X ว่า "ความสามารถในการสร้างโค้ดและ UI นั้นน่าประทับใจ"
Pietro Schirano CEO ของเครื่องมือศิลปะ AI EverArt สังเกตบน X ว่า Gemini 2.5 Pro I/O edition ใหม่สามารถสร้างการจำลองแบบโต้ตอบของ meme "1 gorilla vs. 100 men" จากข้อความแจ้งเดียว
ผู้ใช้ X "RameshR" (@rezmeram) แสดงเกมปริศนาสไตล์ Tetris แบบโต้ตอบอีกเกมหนึ่งพร้อมเอฟเฟกต์เสียงที่ใช้งานได้ ซึ่งรายงานว่าสร้างขึ้นในเวลาน้อยกว่าหนึ่งนาที โดยอุทานว่า "อุตสาหกรรมเกมทั่วไปตายแล้ว!!"
การรับรองเหล่านี้ให้ความน่าเชื่อถือแก่การอ้างสิทธิ์ของ DeepMind ในการปรับปรุงในทางปฏิบัติและอาจกระตุ้นการยอมรับในวงกว้างในแพลตฟอร์มสำหรับนักพัฒนา
Building Full Apps from a Single Text Prompt
คุณสมบัติที่โดดเด่นของ Gemini 2.5 Pro I/O edition คือความสามารถในการสร้างเว็บแอปพลิเคชันหรือการจำลองแบบโต้ตอบที่สมบูรณ์จากข้อความแจ้งเดียว ความสามารถนี้สอดคล้องกับวิสัยทัศน์ที่ครอบคลุมของ DeepMind ในการทำให้กระบวนการสร้างต้นแบบและการพัฒนาง่ายขึ้น มันแสดงถึงความก้าวกระโดดที่สำคัญในการทำให้การสร้างซอฟต์แวร์เป็นประชาธิปไตย ซึ่งอาจส่งเสริมให้บุคคลที่มีประสบการณ์การเขียนโค้ดที่จำกัด สามารถนำแนวคิดของตนไปสู่ชีวิตจริงได้
ผลกระทบของคุณสมบัตินี้มีมากมาย ครอบคลุมอุตสาหกรรมและแอปพลิเคชันต่างๆ ตัวอย่างเช่น นักการศึกษาสามารถใช้ประโยชน์จากมันเพื่อสร้างโมดูลการเรียนรู้แบบโต้ตอบ ในขณะที่นักออกแบบสามารถสร้างต้นแบบอินเทอร์เฟซผู้ใช้ได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องเขียนโค้ดจำนวนมาก ศักยภาพในการเร่งความเร็วของนวัตกรรมและการลดต้นทุนการพัฒนามีมาก
Demonstrations Showcase Ease of Use
การสาธิตภายในแอป Gemini แสดงให้เห็นว่าผู้ใช้สามารถแปลงรูปแบบภาพหรือข้อความแจ้งตามธีมให้เป็นโค้ดที่ใช้งานได้ ซึ่งช่วยลดอุปสรรคในการเข้าถึงสำหรับนักพัฒนาที่เน้นการออกแบบและทีมที่ทดลองกับแนวคิดใหม่ๆ ความสามารถของระบบในการตีความและแปลแนวคิดที่เป็นนามธรรมให้เป็นโค้ดที่เป็นรูปธรรมเป็นเครื่องพิสูจน์ถึงความสามารถ multimodal ขั้นสูง
พิจารณาตัวอย่างเช่น สถานการณ์ที่ผู้ใช้ให้ภาพร่างด้วยมือของอินเทอร์เฟซผู้ใช้ Gemini 2.5 Pro I/O edition สามารถวิเคราะห์ภาพร่าง ระบุองค์ประกอบหลัก (ปุ่ม ช่องข้อความ ฯลฯ) และสร้างโค้ดที่สอดคล้องกันเพื่อสร้างต้นแบบที่ใช้งานได้ นี่จะช่วยลดความจำเป็นในการเขียนโค้ดด้วยตนเอง ทำให้ผู้ออกแบบสามารถมุ่งเน้นไปที่ประสบการณ์ผู้ใช้และความสวยงาม
Emphasis on Intuitive Development
ในขณะที่สถาปัตยกรรมภายในและการปรับเปลี่ยนภายใต้ฝากระโปรงของ Gemini 2.5 Pro ยังไม่ได้รับการเปิดเผย จุดเน้นหลักอยู่ที่การอำนวยความสะดวกในการพัฒนาที่รวดเร็วและใช้งานง่ายยิ่งขึ้น จุดเน้นอยู่ที่การปรับปรุงกระบวนการเขียนโค้ด ทำให้เข้าถึงได้ง่ายขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับนักพัฒนาทุกระดับทักษะ
ความมุ่งมั่นในการใช้งานง่ายนี้สะท้อนให้เห็นในความสามารถของโมเดลในการจัดการงานที่ซับซ้อนด้วยอินพุตขั้นต่ำ โดยการทำให้แง่มุมที่น่าเบื่อและซ้ำซากจำเจของการเขียนโค้ดเป็นไปโดยอัตโนมัติ Gemini 2.5 Pro I/O edition ช่วยให้นักพัฒนาสามารถมุ่งเน้นไปที่การแก้ปัญหาในระดับที่สูงขึ้นและงานสร้างสรรค์
Practical Tool for Real-World Coding Challenges
ด้วยการใช้ประโยชน์จากจุดแข็งในการสร้างโค้ดและอินพุต multimodal Gemini 2.5 Pro จึงถูกวางตำแหน่งไม่ใช่แค่เป็นสิ่งที่อยากรู้อยากเห็นในการวิจัย แต่เป็นเครื่องมือที่ใช้งานได้จริงสำหรับการแก้ไขปัญหาการเขียนโค้ดในโลกแห่งความเป็นจริง มันแสดงถึงการเปลี่ยนแปลงจากความสามารถทางทฤษฎีไปสู่แอปพลิเคชันที่เป็นรูปธรรม โดยนำเสนอทรัพยากรที่มีประสิทธิภาพแก่นักพัฒนาเพื่อเร่งเวิร์กโฟลว์และเพิ่มผลผลิต
ความสามารถของโมเดลในการทำความเข้าใจและตอบสนองต่อข้อความแจ้งภาษาธรรมชาติ ควบคู่ไปกับความสามารถในการสร้างโค้ดคุณภาพสูง ทำให้เป็นสินทรัพย์ที่มีค่าสำหรับงานเขียนโค้ดที่หลากหลาย ตั้งแต่การสร้างเว็บแอปพลิเคชันไปจนถึงการสร้างการจำลองแบบโต้ตอบ Gemini 2.5 Pro I/O edition พร้อมที่จะเปลี่ยนแปลงวิธีการพัฒนาซอฟต์แวร์
The Future of AI-Assisted Coding
การเกิดขึ้นของ Gemini 2.5 Pro I/O edition ส่งสัญญาณถึงยุคใหม่ในการเขียนโค้ดด้วย AI ที่นักพัฒนาสามารถใช้ประโยชน์จากพลังของ AI เพื่อปรับปรุงเวิร์กโฟลว์ เร่งความเร็วนวัตกรรม และสร้างแอปพลิเคชันที่ซับซ้อนและน่าสนใจยิ่งขึ้น ในขณะที่โมเดล AI ยังคงพัฒนาต่อไป เราสามารถคาดหวังว่าจะได้เห็นการรวม AI เข้ากับกระบวนการพัฒนาซอฟต์แวร์มากยิ่งขึ้น ซึ่งจะทำให้เส้นแบ่งระหว่างความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์และเครื่องจักรเบลอมากยิ่งขึ้น
ผลกระทบต่ออุตสาหกรรมซอฟต์แวร์นั้นลึกซึ้ง เครื่องมือเขียนโค้ดด้วย AI มีศักยภาพในการทำให้การพัฒนาซอฟต์แวร์เป็นประชาธิปไตย ทำให้บุคคลที่มีประสบการณ์การเขียนโค้ดที่จำกัด สามารถเข้าถึงได้ง่ายขึ้น นอกจากนี้ยังสามารถช่วยให้นักพัฒนาที่มีประสบการณ์มีประสิทธิผลมากขึ้น ช่วยให้พวกเขามุ่งเน้นไปที่งานในระดับที่สูงขึ้นและสร้างโซลูชันที่เป็นนวัตกรรมมากขึ้น
Gemini 2.5 Pro I/O edition เป็นก้าวสำคัญไปข้างหน้าในการเดินทางครั้งนี้ โดยนำเสนอภาพรวมของอนาคตของการเขียนโค้ดด้วย AI และศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงของ AI ในอุตสาหกรรมซอฟต์แวร์ เป็นเครื่องมือที่สัญญาว่าจะช่วยเพิ่มขีดความสามารถของนักพัฒนา เร่งความเร็วนวัตกรรม และกำหนดอนาคตของการพัฒนาซอฟต์แวร์ในอีกหลายปีข้างหน้า
Key Improvements and Functionalities
เพื่อให้เห็นภาพความสามารถของ Gemini 2.5 Pro I/O edition มากยิ่งขึ้น เรามาเจาะลึกถึงการปรับปรุงและฟังก์ชันการทำงานที่สำคัญบางประการ:
- Enhanced Code Generation: โมเดลแสดงให้เห็นถึงการปรับปรุงที่สำคัญในด้านคุณภาพและความแม่นยำของโค้ดที่สร้างขึ้น ซึ่งช่วยลดความจำเป็นในการดีบักและการปรับแต่งด้วยตนเอง
- Improved Multimodal Understanding: Gemini 2.5 Pro I/O edition แสดงให้เห็นถึงความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับอินพุต multimodal ช่วยให้สามารถรวมข้อมูลภาพและข้อความเข้ากับกระบวนการสร้างโค้ดได้อย่างราบรื่น
- Streamlined Workflow Integration: โมเดลได้รับการออกแบบมาให้ผสานรวมเข้ากับเวิร์กโฟลว์การพัฒนาที่มีอยู่ได้อย่างราบรื่น ทำให้ง่ายสำหรับนักพัฒนาในการรวมเข้ากับ toolchains ที่มีอยู่
- Reduced Tool Call Failures: โมเดลแสดงให้เห็นถึงการลดลงอย่างมีนัยสำคัญใน tool call failures ช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือและทำให้เหมาะสำหรับสภาพแวดล้อมการผลิตมากขึ้น
- Faster Prototyping: ความสามารถในการสร้างเว็บแอปพลิเคชันแบบโต้ตอบที่สมบูรณ์จากข้อความแจ้งเดียว ช่วยเร่งกระบวนการสร้างต้นแบบได้อย่างมาก ช่วยให้นักพัฒนาสามารถทำซ้ำแนวคิดได้อย่างรวดเร็ว
- Enhanced User Experience: โมเดลได้รับการออกแบบมาเพื่อสร้างแอปพลิเคชันที่ใช้งานง่ายและเป็นมิตรกับผู้ใช้มากขึ้น ช่วยปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้โดยรวม
- Greater Accessibility: ด้วยการลดอุปสรรคในการเข้าถึงสำหรับนักพัฒนาที่เน้นการออกแบบและทีมที่ทดลองกับแนวคิดใหม่ๆ Gemini 2.5 Pro I/O edition ส่งเสริมการเข้าถึงการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่มากขึ้น
การปรับปรุงและฟังก์ชันการทำงานเหล่านี้รวมกันทำให้เกิดประสบการณ์การพัฒนาซอฟต์แวร์ที่มีประสิทธิภาพ ใช้งานง่าย และเข้าถึงได้มากขึ้น ทำให้ Gemini 2.5 Pro I/O edition เป็นเครื่องมือที่มีค่าสำหรับนักพัฒนาทุกระดับทักษะ
The Competitive Landscape
ในขณะที่ Gemini 2.5 Pro I/O edition ได้กลายเป็นผู้นำในพื้นที่เขียนโค้ดด้วย AI สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาภูมิทัศน์การแข่งขันและผู้เล่นรายอื่น ๆ ที่แข่งขันกันเพื่อความเป็นเจ้า Anthropic’s Claude 3.7 Sonnet, OpenAI’s GPT-4o และโมเดลอื่นๆ ยังคงพัฒนาต่อไปและนำเสนอความสามารถที่เป็นเอกลักษณ์
การแข่งขันระหว่างโมเดล AI เหล่านี้กำลังขับเคลื่อนนวัตกรรมอย่างรวดเร็วและผลักดันขอบเขตของสิ่งที่เป็นไปได้ในการเขียนโค้ดด้วย AI แต่ละโมเดลมีจุดแข็งและจุดอ่อน และนักพัฒนาต้องประเมินตัวเลือกของตนอย่างรอบคอบเพื่อเลือกโมเดลที่เหมาะสมกับความต้องการและข้อกำหนดเฉพาะของตนมากที่สุด
การแข่งขันที่ดำเนินอยู่จะนำไปสู่เครื่องมือเขียนโค้ดด้วย AI ที่ล้ำหน้าและมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้นในอนาคต ซึ่งจะเปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์การพัฒนาซอฟต์แวร์ให้มากยิ่งขึ้น เป็นช่วงเวลาที่น่าตื่นเต้นสำหรับนักพัฒนา เนื่องจากพวกเขาสามารถเข้าถึงเครื่องมือ AI ที่เพิ่มขึ้นเรื่อยๆ ซึ่งสามารถช่วยให้พวกเขามีประสิทธิผล สร้างสรรค์ และสร้างสรรค์มากขึ้น
Potential Limitations and Challenges
แม้จะมีข้อดีมากมาย แต่ Gemini 2.5 Pro I/O edition เช่นเดียวกับโมเดล AI อื่นๆ มีข้อจำกัดและความท้าทายที่อาจเกิดขึ้น ซึ่งรวมถึง:
- Bias and Fairness: โมเดล AI สามารถคงอยู่และขยายอคติที่อยู่ในข้อมูลที่ได้รับการฝึกฝน การแก้ไขอคติเหล่านี้เป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลสร้างผลลัพธ์ที่เป็นธรรมและเท่าเทียมกัน
- Security Vulnerabilities: โมเดล AI สามารถไวต่อช่องโหว่ด้านความปลอดภัย เช่น การโจมตีแบบ adversarial การใช้มาตรการรักษาความปลอดภัยที่แข็งแกร่งเพื่อปกป้องโมเดลจากภัยคุกคามเหล่านี้เป็นสิ่งสำคัญ
- Ethical Considerations: การใช้ AI ในการเขียนโค้ดทำให้เกิดข้อพิจารณาด้านจริยธรรม เช่น ศักยภาพในการเคลื่อนย้ายงานและความจำเป็นในการโปร่งใสและความรับผิดชอบ
- Over-Reliance: นักพัฒนาควรหลีกเลี่ยงการพึ่งพาโมเดล AI มากเกินไป และควรรักษาทักษะการคิดเชิงวิพากษ์และการแก้ปัญหา
- Accuracy and Reliability: ในขณะที่ Gemini 2.5 Pro I/O edition ได้แสดงให้เห็นถึงการปรับปรุงที่สำคัญในด้านความแม่นยำและความน่าเชื่อถือ แต่ก็ยังคงเป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องตรวจสอบและตรวจสอบความถูกต้องของโค้ดที่สร้างขึ้นอย่างรอบคอบ
- Explainability: การทำความเข้าใจว่าโมเดล AI มาถึงการตัดสินใจได้อย่างไรอาจเป็นเรื่องท้าทาย การปรับปรุงความสามารถในการอธิบายของโมเดล AI เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการสร้างความไว้วางใจและรับประกันความรับผิดชอบ
การแก้ไขข้อจำกัดและความท้าทายเหล่านี้เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการตระหนักถึงศักยภาพสูงสุดของการเขียนโค้ดด้วย AI และการตรวจสอบให้แน่ใจว่ามีการใช้งานอย่างมีความรับผิดชอบและมีจริยธรรม นักพัฒนา นักวิจัย และผู้กำหนดนโยบายต้องทำงานร่วมกันเพื่อลดความเสี่ยงเหล่านี้และเพิ่มประโยชน์ของ AI ในการพัฒนาซอฟต์แวร์ให้สูงสุด