Google เปิดตัว Gemini 2.5: ผู้ท้าชิงใหม่ในสังเวียน AI

ความก้าวหน้าอย่างไม่หยุดยั้งของปัญญาประดิษฐ์ยังคงเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมและกำหนดนิยามใหม่ของขอบเขตทางเทคโนโลยี ในสภาพแวดล้อมที่มีการแข่งขันสูงนี้ ซึ่งวงจรนวัตกรรมถูกวัดผลเป็นรายเดือน หรืออาจจะรายสัปดาห์ ผู้เล่นรายใหญ่ต่างแย่งชิงตำแหน่งกันอย่างต่อเนื่อง Google ยักษ์ใหญ่ในโลกดิจิทัล เพิ่งประกาศความท้าทายครั้งใหม่ด้วยการเปิดตัว Gemini 2.5 ชุดโมเดล AI ขั้นสูงที่บริษัทระบุอย่างมั่นใจว่าเป็นผลงานสร้างสรรค์ที่ ‘ฉลาดที่สุด’ เท่าที่เคยมีมา การเปิดตัวครั้งนี้ไม่เพียงแต่เป็นการอัปเกรดเล็กน้อย แต่ยังอาจเป็นก้าวสำคัญในการพัฒนาความสามารถที่นักพัฒนาและในที่สุดสาธารณชนทั่วไปจะเข้าถึงได้

แนวหน้าของรุ่นใหม่นี้คือ Gemini 2.5 Pro Experimental ตามชื่อที่บ่งบอก การเปิดตัวครั้งแรกนี้มีเป้าหมายเพื่อการสำรวจและรับข้อเสนอแนะ โดยมุ่งเป้าไปที่นักพัฒนาและผู้ที่ชื่นชอบ AI ที่กระตือรือร้นที่จะผลักดันขีดจำกัดของเทคโนโลยีปัจจุบัน Google เน้นย้ำว่า Gemini 2.5 เป็น ‘โมเดลแห่งการคิด’ (thinking model) โดยพื้นฐาน ซึ่งได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อจัดการกับปัญหาที่มีความซับซ้อนเพิ่มขึ้น บริษัทไม่ได้ปิดบังความสำเร็จ โดยระบุว่าเวอร์ชันทดลองนี้มีประสิทธิภาพเหนือกว่าเกณฑ์มาตรฐานที่ยอมรับกันอยู่แล้ว ‘อย่างมีนัยสำคัญ’ โดยแสดงให้เห็นถึงความถนัดที่แข็งแกร่งเป็นพิเศษในด้านการให้เหตุผล (reasoning) และการสร้างโค้ด (code generation) คำกล่าวอ้างนี้เป็นการปูทางไปสู่การตรวจสอบและเปรียบเทียบอย่างเข้มข้นในชุมชน AI เนื่องจากประสิทธิภาพตามเกณฑ์มาตรฐาน แม้จะไม่ใช่ตัวชี้วัดคุณค่าของโมเดลเพียงอย่างเดียว แต่ก็ยังคงเป็นตัวบ่งชี้ที่สำคัญถึงพลังการประมวลผลดิบและความสามารถในการแก้ปัญหา

คำมั่นสัญญาของความฉลาดและการให้เหตุผลที่เพิ่มขึ้น

การที่ AI เป็น ‘โมเดลแห่งการคิด’ หมายความว่าอย่างไร? การวางกรอบของ Google ชี้ให้เห็นถึงการมุ่งเน้นที่นอกเหนือไปจากการจดจำรูปแบบหรือการสร้างข้อความเพียงอย่างเดียว มันชี้ไปที่สถาปัตยกรรมที่ออกแบบมาเพื่อความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น การอนุมานเชิงตรรกะ และความสามารถในการนำทางงานหลายขั้นตอนที่ซับซ้อน การเน้นย้ำถึง ความสามารถในการให้เหตุผลที่แข็งแกร่ง (strong reasoning capabilities) เป็นสิ่งสำคัญ ในทางปฏิบัติ สิ่งนี้สามารถแปลไปสู่ AI ที่สามารถเข้าใจเจตนาของผู้ใช้ได้ดีขึ้น ปฏิบัติตามคำแนะนำที่ซับซ้อน แบ่งปัญหาที่ท้าทายออกเป็นส่วนๆ ที่จัดการได้ และสร้างผลลัพธ์ที่สอดคล้องกันและมีเหตุผลมากขึ้น ไม่ว่าจะเป็นการร่างข้อโต้แย้งทางกฎหมายที่ซับซ้อน การวินิจฉัยปัญหาทางเทคนิคที่หลากหลาย หรือการวางแผนโครงการที่ซับซ้อน โมเดลที่มีการให้เหตุผลที่เหนือกว่าควรจะให้ความช่วยเหลือที่น่าเชื่อถือและลึกซึ้งยิ่งขึ้นตามทฤษฎี

แท็ก ‘Experimental’ ที่แนบมากับเวอร์ชัน Pro นั้นควรค่าแก่การให้ความสนใจ มันบ่งชี้ว่าในขณะที่โมเดลแสดงให้เห็นถึงความสามารถอันทรงพลัง แต่ก็ยังอยู่ระหว่างการปรับปรุง ระยะนี้ช่วยให้ Google สามารถรวบรวมข้อมูลการใช้งานจริง ระบุจุดอ่อนหรืออคติที่อาจเกิดขึ้น และปรับแต่งประสิทธิภาพก่อนที่จะเปิดตัวในวงกว้างและอาจมีเสถียรภาพมากขึ้น ผู้ใช้ที่ใช้งานเวอร์ชันนี้โดยพื้นฐานแล้วเป็นพันธมิตรในกระบวนการพัฒนา สำรวจจุดแข็งและข้อจำกัดของมัน แนวทางนี้เป็นเรื่องปกติในภาคส่วน AI ที่เคลื่อนไหวอย่างรวดเร็ว ทำให้สามารถทำซ้ำได้อย่างรวดเร็วในขณะที่จัดการความคาดหวังเกี่ยวกับความพร้อมในการใช้งานจริง ผู้ใช้งานกลุ่มแรกจะสามารถเข้าถึงเทคโนโลยีล้ำสมัยได้ ในขณะที่ผู้ให้บริการจะได้รับประโยชน์จากข้อเสนอแนะอันล้ำค่า

ความโดดเด่นในเกณฑ์มาตรฐาน: มุมมองที่ใกล้ชิดยิ่งขึ้น

การประกาศของ Google เน้นย้ำถึงความเป็นผู้นำด้านประสิทธิภาพของ Gemini 2.5 Pro Experimental ในเกณฑ์มาตรฐานเฉพาะที่ท้าทาย การชี้ให้เห็นถึงความสำเร็จใน AIME 2025 (น่าจะหมายถึงปัญหาที่มีความซับซ้อนคล้ายกับการสอบ American Invitational Mathematics Examination) และ LiveCodeBench v5 ตอกย้ำความเชี่ยวชาญของโมเดลในสองโดเมนที่สำคัญ: การให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ขั้นสูงและการสร้างโค้ดที่ซับซ้อน

• ความสามารถทางคณิตศาสตร์: การทำคะแนนได้ดีเยี่ยมในเกณฑ์มาตรฐานทางคณิตศาสตร์ เช่นเดียวกับที่ได้รับแรงบันดาลใจจาก AIME บ่งบอกถึงความสามารถที่นอกเหนือไปจากการคำนวณเลขอย่างง่าย มันบ่งบอกถึงความสามารถในการเข้าใจแนวคิดนามธรรม ปฏิบัติตามขั้นตอนเชิงตรรกะในการพิสูจน์หรือการแก้ปัญหา และอาจค้นพบแนวทางใหม่ๆ ในการท้าทายเชิงปริมาณ นี่เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ การสร้างแบบจำลองทางการเงิน วิศวกรรม และสาขาใดๆ ที่ต้องการการคิดวิเคราะห์อย่างเข้มงวด AI ที่สามารถช่วยเหลือด้านคณิตศาสตร์ระดับสูงได้อย่างน่าเชื่อถือสามารถเร่งการค้นพบและนวัตกรรมได้อย่างมีนัยสำคัญ
• ความก้าวหน้าในการเขียนโค้ด: การก้าวกระโดดครั้งใหญ่ที่รายงานในด้านประสิทธิภาพการเขียนโค้ดเมื่อเทียบกับรุ่นก่อนหน้า Gemini 2.0 นั้นน่าสังเกตเป็นพิเศษ Google อ้างว่าสิ่งนี้ทำให้เวอร์ชัน 2.5 ดีขึ้นอย่างมากในงานต่างๆ เช่น การสร้างเว็บแอปพลิเคชัน การแก้ไขโค้ดเบสที่มีอยู่ การดีบักซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อน และการแปลโค้ดระหว่างภาษาโปรแกรมต่างๆ สิ่งนี้สอดคล้องอย่างลึกซึ้งกับชุมชนการพัฒนาซอฟต์แวร์ ซึ่งผู้ช่วยเขียนโค้ด AI กำลังกลายเป็นเครื่องมือที่ขาดไม่ได้อย่างรวดเร็ว ความเชี่ยวชาญที่เพิ่มขึ้นอาจหมายถึงวงจรการพัฒนาที่เร็วขึ้น ข้อผิดพลาดที่ลดลง คุณภาพโค้ดที่ดีขึ้น และอาจลดอุปสรรคในการเข้าสู่สำหรับโปรแกรมเมอร์ที่ต้องการ ความสามารถในการจัดการงานเขียนโค้ดที่ซับซ้อนมากขึ้นบ่งชี้ว่าโมเดลสามารถเข้าใจได้ไม่เพียงแค่ไวยากรณ์เท่านั้น แต่ยังรวมถึงตรรกะการเขียนโปรแกรม รูปแบบสถาปัตยกรรม และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด

แม้ว่าชัยชนะในเกณฑ์มาตรฐานจะเป็นจุดส่งเสริมการขายที่น่าประทับใจ แต่การแปลผลสู่โลกแห่งความเป็นจริงคือกุญแจสำคัญ การปรับปรุงเชิงปริมาณเหล่านี้จะแสดงออกมาอย่างไรในงานเขียนโค้ดในชีวิตประจำวัน การสอบถามทางวิทยาศาสตร์ หรือการแก้ปัญหาเชิงสร้างสรรค์ จะเป็นตัวกำหนดผลกระทบในทางปฏิบัติของโมเดลในท้ายที่สุด อย่างไรก็ตาม การเป็นผู้นำในเกณฑ์มาตรฐานที่ซับซ้อนเป็นการส่งสัญญาณที่แข็งแกร่งถึงพลังและศักยภาพที่ซ่อนอยู่ในสถาปัตยกรรม Gemini 2.5

สถาปัตยกรรมทางเทคนิคและความสามารถ

การทำความเข้าใจพื้นฐานทางเทคนิคของ Gemini 2.5 Pro Experimental ช่วยให้เห็นถึงการใช้งานและข้อจำกัดที่เป็นไปได้ Google ได้แบ่งปันข้อกำหนดสำคัญหลายประการที่วาดภาพของโมเดลที่หลากหลายและทรงพลัง:

• อินพุตหลายรูปแบบ (Multimodal Input): คุณสมบัติที่สำคัญคือความสามารถในการประมวลผลข้อมูลประเภทต่างๆ ที่หลากหลายเป็นอินพุต ไม่เพียงแต่ยอมรับ Text เท่านั้น แต่ยังรวมถึง Image, Video, และ Audio ด้วย ความสามารถหลายรูปแบบนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการแก้ปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริง ซึ่งไม่ค่อยมีอยู่ในรูปแบบเดียว ลองนึกภาพการป้อนวิดีโอของเครื่องจักรที่ทำงานผิดปกติพร้อมกับคู่มือทางเทคนิค (text) และการบันทึกเสียง (audio) ของเสียงแปลกๆ ที่มันทำ โมเดลหลายรูปแบบอย่างแท้จริงอาจสังเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งข้อมูลเหล่านี้ทั้งหมดเพื่อวินิจฉัยปัญหาได้ ความสามารถนี้เปิดประตูสู่การใช้งานในด้านต่างๆ เช่น การวินิจฉัยทางการแพทย์ (การวิเคราะห์ภาพสแกน ประวัติผู้ป่วย และบันทึกเสียง) การสร้างเนื้อหา (การสร้างคำอธิบายสำหรับวิดีโอหรือรูปภาพ) และเครื่องมือช่วยเหลือการเข้าถึงที่ได้รับการปรับปรุง
• เอาต์พุตแบบข้อความ (Text-Based Output): ในปัจจุบัน แม้ว่าอินพุตจะเป็นแบบหลายรูปแบบ แต่เอาต์พุตยังจำกัดอยู่ที่ Text ซึ่งหมายความว่าโมเดลสื่อสารการวิเคราะห์ วิธีแก้ปัญหา หรือการสร้างสรรค์ผ่านภาษาเขียนแม้จะมีประสิทธิภาพ แต่การทำซ้ำในอนาคตอาจขยายรูปแบบเอาต์พุตเพื่อรวมการสร้างภาพ เสียง หรือแม้แต่โค้ดที่คอมไพล์หรือดำเนินการโดยตรง
• หน้าต่างบริบทที่กว้างขวาง (Expansive Context Window): โมเดลรองรับ 1 ล้านโทเค็นสำหรับอินพุต ซึ่งน่าประทับใจ โทเค็นคือหน่วยของข้อความ (ประมาณคำหรือส่วนของคำ) ที่โมเดล AI ประมวลผล หน้าต่างบริบท 1 ล้านโทเค็นนั้นใหญ่เป็นพิเศษ ทำให้โมเดลสามารถพิจารณาข้อมูลจำนวนมหาศาลได้พร้อมกัน นี่คือตัวเปลี่ยนเกมสำหรับงานที่ต้องการความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับเอกสารที่กว้างขวาง โค้ดเบสที่ยาว หรือข้อมูลประวัติโดยละเอียด ตัวอย่างเช่น มันสามารถวิเคราะห์นวนิยายทั้งเล่ม เอกสารวิจัยฉบับสมบูรณ์ หรือการประชุมที่ถอดเสียงเป็นเวลาหลายชั่วโมง เพื่อให้ข้อมูลสรุป ตอบคำถามเฉพาะ หรือระบุรูปแบบที่ละเอียดอ่อน สิ่งนี้ทำให้หน้าต่างบริบทของโมเดลรุ่นก่อนหน้าจำนวนมากดูเล็กไปเลย ซึ่งช่วยเพิ่มความสามารถในการจัดการความซับซ้อนและรักษาความสอดคล้องกันในการโต้ตอบที่ยาวนานได้อย่างมีนัยสำคัญ
• ความยาวเอาต์พุตที่เพียงพอ (Generous Output Length): ขีดจำกัดเอาต์พุต 64,000 โทเค็น ก็มีความสำคัญเช่นกัน ทำให้โมเดลสามารถสร้างการตอบสนองที่ยาวและมีรายละเอียด รายงานที่ครอบคลุม หรือบล็อกโค้ดที่กว้างขวางโดยไม่ถูกตัดออกอย่างกะทันหัน
• ความรู้ที่ทันสมัย (Up-to-Date Knowledge): Knowledge Cutoff ที่ระบุคือ มกราคม 2025 สิ่งนี้บ่งชี้ว่าข้อมูลการฝึกอบรมของโมเดลรวมถึงข้อมูลจนถึงจุดนั้น แม้จะน่าประทับใจสำหรับโมเดลที่ประกาศในช่วงกลางปี แต่สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่ามันจะไม่มีความรู้เกี่ยวกับเหตุการณ์ การค้นพบ หรือการพัฒนาที่เกิดขึ้นหลังจากวันนั้น เว้นแต่จะเสริมด้วยเครื่องมือแบบเรียลไทม์ เช่น การค้นหา
• การใช้เครื่องมือแบบบูรณาการ (Integrated Tool Use): Gemini 2.5 Pro Experimental ไม่ใช่แค่แหล่งเก็บข้อมูลคงที่เท่านั้น มันสามารถใช้เครื่องมือต่างๆ เพื่อเพิ่มขีดความสามารถได้อย่างแข็งขัน ซึ่งรวมถึง:
  • การเรียกใช้ฟังก์ชัน (Function calling): ช่วยให้ AI สามารถโต้ตอบกับ API ภายนอกหรือฟังก์ชันซอฟต์แวร์ ทำให้สามารถดำเนินการต่างๆ เช่น การจองนัดหมาย การดึงข้อมูลหุ้นแบบเรียลไทม์ หรือการควบคุมอุปกรณ์สมาร์ทโฮม
  • เอาต์พุตที่มีโครงสร้าง (Structured output): โมเดลสามารถจัดรูปแบบการตอบสนองในโครงสร้างเฉพาะ เช่น JSON ซึ่งจำเป็นสำหรับการรวมเข้ากับแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์อื่นๆ ได้อย่างน่าเชื่อถือ
  • การค้นหาเป็นเครื่องมือ (Search as a tool): สามารถใช้ประโยชน์จากเครื่องมือค้นหาภายนอก (น่าจะเป็น Google Search) เพื่อเข้าถึงข้อมูลนอกเหนือจากวันที่ตัดข้อมูลการฝึกอบรม เพื่อให้แน่ใจว่าการตอบสนองสามารถรวมเหตุการณ์และข้อเท็จจริงปัจจุบันได้
  • การรันโค้ด (Code execution): ความสามารถในการรันโค้ด snippet ช่วยให้สามารถทดสอบโซลูชัน ทำการคำนวณ หรือสาธิตแนวคิดการเขียนโปรแกรมได้โดยตรง

เครื่องมือแบบบูรณาการเหล่านี้ช่วยขยายประโยชน์ใช้สอยในทางปฏิบัติของโมเดลได้อย่างมีนัยสำคัญ เปลี่ยนจากตัวประมวลผลข้อมูลแบบพาสซีฟให้กลายเป็นตัวแทนที่ใช้งานได้ซึ่งสามารถโต้ตอบกับโลกดิจิทัลและทำงานที่เป็นรูปธรรมได้

การมุ่งเน้นการใช้งานและความพร้อมใช้งาน

Google วางตำแหน่ง Gemini 2.5 Pro Experimental อย่างชัดเจนว่า เหมาะสมที่สุดสำหรับการให้เหตุผล (Reasoning), การเขียนโค้ด (Coding), และพรอมต์ที่ซับซ้อน (Complex prompts) สิ่งนี้สอดคล้องอย่างสมบูรณ์แบบกับจุดแข็งตามเกณฑ์มาตรฐานและข้อกำหนดทางเทคนิค หน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ อินพุตหลายรูปแบบ และการใช้เครื่องมือร่วมกันช่วยให้สามารถจัดการกับงานที่อาจเกินกำลังของโมเดลที่มีความสามารถน้อยกว่า

การเข้าถึงเทคโนโลยีล้ำสมัยนี้ในเบื้องต้นมีการควบคุมอยู่บ้าง ซึ่งสะท้อนถึงลักษณะการทดลอง:

• Google AI Studio: แพลตฟอร์มบนเว็บนี้มีอินเทอร์เฟซสำหรับนักพัฒนาเพื่อทดลองใช้โมเดล AI ล่าสุดของ Google รวมถึง Gemini 2.5 Pro Experimental เป็นพื้นที่ทดลอง (sandbox) สำหรับการทดสอบพรอมต์ สำรวจความสามารถ และรวมโมเดลเข้ากับต้นแบบ
• Gemini App (ผ่าน Gemini Advanced): สมาชิกของ Gemini Advanced ซึ่งเป็นบริการแชท AI ระดับพรีเมียมของ Google ก็สามารถเข้าถึงโมเดลทดลองผ่านแอป Gemini ได้เช่นกัน สิ่งนี้นำความสามารถขั้นสูงมาสู่ผู้บริโภคที่จ่ายเงินโดยตรงซึ่งกระตือรือร้นที่จะสัมผัสกับแถวหน้าของการพัฒนา AI
• Vertex AI (วางแผนไว้): Google ได้ระบุความตั้งใจที่จะนำโมเดลมาสู่ Vertex AI ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มแมชชีนเลิร์นนิงบนคลาวด์ การรวมระบบนี้จะมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการนำไปใช้ในองค์กร ทำให้ธุรกิจสามารถสร้าง ปรับใช้ และปรับขนาดแอปพลิเคชัน AI โดยใช้ประโยชน์จาก Gemini 2.5 ภายในระบบนิเวศของ Google Cloud แม้ว่าจะยังไม่มีการกำหนดไทม์ไลน์ที่เฉพาะเจาะจง แต่การมาถึงของมันบน Vertex AI จะเป็นก้าวสำคัญสู่การใช้งานเชิงพาณิชย์ในวงกว้างขึ้น

ปัจจุบัน รายละเอียดราคายังคงไม่เปิดเผย แต่ Google ได้ระบุว่าจะมีการให้ข้อมูลเพิ่มเติมในเร็วๆ นี้ กลยุทธ์การกำหนดราคาจะเป็นปัจจัยสำคัญที่มีอิทธิพลต่ออัตราการนำไปใช้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับนักพัฒนาและธุรกิจที่พิจารณาการปรับใช้ขนาดใหญ่

บริบทภายในระบบนิเวศ Gemini ที่กว้างขึ้น

Gemini 2.5 ไม่ได้ดำรงอยู่อย่างโดดเดี่ยว มันเป็นวิวัฒนาการล่าสุดภายในกลยุทธ์ที่กว้างขึ้นของ Google สำหรับตระกูลโมเดล Gemini ในช่วงหลายเดือนที่ผ่านมา Google ได้แสดงให้เห็นถึงความมุ่งมั่นในการปรับแต่ง Gemini สำหรับแอปพลิเคชันเฉพาะและปรับปรุงผลิตภัณฑ์ที่เผชิญหน้ากับผู้บริโภค:

• Gemini Robotics: โครงการริเริ่มนี้ซึ่งประกาศไปก่อนหน้านี้ เกี่ยวข้องกับการปรับแต่งโมเดล Gemini 2.0 โดยเฉพาะสำหรับแอปพลิเคชันหุ่นยนต์ โดยมีเป้าหมายเพื่อปรับปรุงความเข้าใจของหุ่นยนต์เกี่ยวกับคำสั่ง การรับรู้สภาพแวดล้อม และการปฏิบัติงาน
• Deep Research ใน Gemini App: แอป Gemini ที่เผชิญหน้ากับผู้บริโภคเพิ่งได้รับฟีเจอร์ ‘Deep Research’ ซึ่งออกแบบมาเพื่อใช้ประโยชน์จาก AI ในการทำวิจัยเชิงลึกในหัวข้อที่ผู้ใช้ระบุ โดยสังเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งต่างๆ

การพัฒนาเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงแนวทางหลายด้านของ Google: การผลักดันขอบเขตของความฉลาดของโมเดลหลักด้วยการเปิดตัวเช่น 2.5 Pro Experimental ในขณะเดียวกันก็ปรับแต่งโมเดลสำหรับโดเมนแนวตั้ง (เช่น หุ่นยนต์) และปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้ในข้อเสนอที่ส่งตรงถึงผู้บริโภค Gemini 2.5 สามารถมองได้ว่าเป็นเครื่องยนต์เรือธงใหม่ที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อขับเคลื่อนนวัตกรรมในอนาคตทั่วทั้งระบบนิเวศที่กำลังขยายตัวนี้

การเปิดตัว Gemini 2.5 Pro Experimental ถือเป็นช่วงเวลาสำคัญในเรื่องราวของ AI ที่กำลังดำเนินอยู่ Google กำลังส่งสัญญาณอย่างชัดเจนถึงความทะเยอทะยานที่จะเป็นผู้นำในด้านความฉลาดของโมเดล โดยเฉพาะอย่างยิ่งในงานการให้เหตุผลและการเขียนโค้ดที่ซับซ้อน การผสมผสานระหว่างการอ้างสิทธิ์ความเป็นผู้นำตามเกณฑ์มาตรฐาน หน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ อินพุตหลายรูปแบบ และการใช้เครื่องมือแบบบูรณาการ นำเสนอแพ็คเกจที่น่าสนใจสำหรับนักพัฒนาและผู้ใช้ขั้นสูง ในขณะที่ป้ายกำกับ ‘Experimental’ แนะนำให้ใช้ความระมัดระวัง แต่ก็ยังเชิญชวนให้เกิดความร่วมมือในการปรับแต่งสิ่งที่อาจกลายเป็นเทคโนโลยีพื้นฐานสำหรับคลื่นลูกต่อไปของแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI สัปดาห์และเดือนต่อๆ ไปจะมีความสำคัญอย่างยิ่งเมื่อชุมชนนำ Gemini 2.5 ไปทดสอบใช้งานจริง มีการเปิดเผยราคา และเส้นทางสู่ความพร้อมใช้งานในวงกว้างขึ้น รวมถึงการรวม Vertex AI จะชัดเจนขึ้น การแข่งขัน AI ยังคงดำเนินต่อไป และ Google เพิ่งทำการเคลื่อนไหวที่ทรงพลัง