Amazon 正式發表了 Nova 系列中最新、最強大的 AI 模型，名為 Nova Premier。這款先進的模型旨在處理各種數據類型，包括文本、圖像和影片。它現在可以在 Amazon 的 AI 平台 ‘Amazon Bedrock’ 上使用。根據 Amazon 的說法，Nova Premier 在需要 ‘深度語境理解、多步驟規劃以及跨多個工具和數據源的精確執行’ 的複雜任務中表現出色。
深入探討 Nova Premier 的功能
理解語境
Nova Premier 的主要優勢在於其深度理解語境的能力，使其在需要不僅僅是表面分析的任務中非常高效。無論是處理複雜的文本還是視覺分析複雜的圖像，該模型都經過精心設計，能夠掌握潛在的含義和關係。這表示 Nova Premier 不僅能讀取文字或辨識圖像，更能理解背後的意涵、作者的意圖、圖像所呈現的情境，以及這些資訊與其他相關資訊之間的關聯。這種深度理解能力讓它在處理需要高度判讀和推論的任務時，能夠提供更準確且更具洞察力的結果。
多步驟規劃
AI 模型擅長多步驟規劃，這是管理複雜項目或涉及一系列操作的任務的關鍵功能。這種能力允許 Nova Premier 將較大的目標分解為較小、可管理的步驟，確保高效且準確的執行。例如，在供應鏈管理中，Nova Premier 可以規劃從原材料採購到最終產品交付的多個步驟，並根據市場變化、運輸延遲等因素進行調整。在研發領域，它可以規劃實驗設計、數據分析和報告撰寫的各個階段，確保研究過程的順利進行。
精確執行
準確性至關重要，Nova Premier 旨在確保跨各種工具和數據源的精確執行。這意味著該模型可以可靠地執行任務而不會出現重大錯誤，使其適用於精度不可協商的應用。在金融交易中，精確執行至關重要，任何錯誤都可能導致嚴重的財務損失。Nova Premier 可以用於自動化交易執行，確保交易按照預定的價格和數量進行。在醫療領域，精確執行對於藥物劑量計算、手術機器人控制等方面至關重要，Nova Premier 可以協助醫生進行這些任務，提高醫療服務的準確性和安全性。
Nova 系列擴展
Amazon 最初在去年 12 月的年度 AWS re:Invent 大會上推出了 Nova 模型系列。在隨後的幾個月裡，該公司擴展了該系列，包括能夠生成圖像和影片的模型。此外，還增加了具有音訊理解和代理任務執行功能的版本。這顯示了 Amazon 對於 AI 技術的持續投入和快速創新，不斷推出新功能和模型，以滿足不同領域的需求。
語境長度
Nova Premier 擁有 100 萬個 token 的語境長度。這個巨大的語境視窗使模型能夠保持對其處理的數據的全面理解，從而產生更準確和相關的輸出。相較於其他模型，Nova Premier 能夠處理更長的文本、更複雜的圖像，以及更長時間的音訊和影片，這讓它在處理需要大量資訊的任務中更具優勢。例如，它可以分析整本書籍、整個研究報告，或是整個新聞廣播的內容，並從中提取關鍵資訊，提供更深入的分析和摘要。
比較性能
雖然 Nova Premier 提供了顯著的進步，但在某些測試中，與 Google 等競爭對手的旗艦模型相比，它的表現相對較弱。這提醒我們，AI 技術仍在快速發展，各家公司都在不斷推出更強大的模型。消費者和企業需要根據自身的需求和預算，仔細評估不同模型的性能，選擇最適合自己的解決方案。
代碼測試：SWE-Bench Verified
在代碼測試中，特別是 SWE-Bench Verified 基準測試中，Nova Premier 落後於 Google 的 Gemini 2.5 Pro。這表明，雖然 Nova Premier 具有能力，但對於高度專業的編碼任務來說，它可能不是最佳選擇。這可能表示 Gemini 2.5 Pro 在處理複雜的編碼問題、生成優化的代碼、以及理解程式碼邏輯方面更具優勢。對於需要大量編碼工作的軟體開發團隊來說，Gemini 2.5 Pro 可能是更好的選擇。
知識基準：GPQA Diamond 和 AIME 2025
同樣，該模型在衡量數學和科學知識的基準測試（如 GPQA Diamond 和 AIME 2025）中表現不佳。這些結果表明，對於嚴重依賴高等數學或科學的應用，替代模型可能更適合。這些基準測試需要模型具備深厚的數學和科學知識，以及解決複雜問題的能力。Nova Premier 在這些測試中的表現不佳，可能表示它在處理需要大量數學和科學知識的任務時，需要更多訓練和優化。
在知識檢索和視覺理解方面的優勢
Amazon 強調，Nova Premier 的主要優勢在於其在知識檢索和視覺理解測試中的強勁表現，例如 SimpleQA 和 MMMU。這表示 Amazon 將 Nova Premier 定位為一個專注於知識檢索和視覺理解的模型，並在這兩個領域投入了大量資源進行優化。
SimpleQA
SimpleQA 測試評估模型從知識庫中檢索事實資訊的能力。Nova Premier 在這方面表現出色，表明它非常適合需要快速準確地訪問資訊的應用。這項測試主要評估模型從大量文本數據中提取特定事實的能力，例如從維基百科中提取國家首都、歷史事件等資訊。Nova Premier 在 SimpleQA 測試中的優異表現，使其成為處理需要快速查找資訊的任務的理想選擇，例如回答客戶查詢、提供產品資訊等。
MMMU (Massive Multi-discipline Multi-modal Understanding)
MMMU 基準測試評估模型理解和整合來自多個學科和模態的資訊的能力。Nova Premier 在此基準測試中的強勁表現突顯了其處理複雜、多方面任務的能力。MMMU 測試需要模型具備廣泛的知識面，能夠理解文本、圖像、音訊和影片等多種數據類型，並將這些資訊整合在一起進行分析。Nova Premier 在 MMMU 測試中的優異表現，使其成為處理需要跨領域知識和多模態數據分析的任務的理想選擇，例如分析市場趨勢、預測消費者行為等。
Bedrock 上的定價詳情
Nova Premier 在 Bedrock 平台上的定價為每 100 萬個輸入 token 2.50 美元，每 100 萬個生成的 token 12.50 美元。這種定價結構通常與市場上類似的模型具有競爭力。企業需要根據自身的使用量和需求，仔細評估不同模型的定價，選擇最經濟實惠的解決方案。
與 Gemini 2.5 Pro 比較
為了比較，Google 的 Gemini 2.5 Pro 的定價為每 100 萬個輸入 token 2.50 美元，每 100 萬個輸出 token 15 美元。雖然輸入成本相同，但 Gemini 2.5 Pro 的輸出生成成本略高。這表示在生成大量輸出文本的情況下，Nova Premier 可能更具成本效益。
不是 ‘推論’ 模型
重要的是要注意，Nova Premier 並非設計為 ‘推論’ 模型。與 OpenAI 的 o4-mini 和 DeepSeek 的 R1 等模型不同，它無法花費額外的時間和計算資源來更仔細地思考或檢查其答案的正確性和適當性。這意味著 Nova Premier 在處理需要複雜推理、批判性思考和判斷的任務時，可能不是最佳選擇。
用例的影響
這種限制意味著 Nova Premier 可能不是需要對資訊進行深入推理或批判性評估的應用程式的最佳選擇。對於此類任務，針對推論進行優化的模型可能更適合。例如，在法律領域，需要仔細分析法律條文、判例和證據，並進行嚴謹的推理才能得出結論。對於此類任務，需要使用專門的法律 AI 模型，這些模型具備更強的推理能力和法律知識。
Amazon 的 AI 成長
Amazon CEO Andy Jassy 最近表示，該公司正在構建 1,000 多個生成式 AI 應用程式，並且 Amazon 的 AI 收入正以 ‘三位數’ 的年增長率增長。這顯示了 Amazon 對於 AI 技術的重視和投入，以及 AI 技術在 Amazon 業務中的重要性日益增加。
生成式 AI 應用
開發 1,000 多個生成式 AI 應用程式突顯了 Amazon 致力於擴展其跨各個行業的 AI 功能。這些應用程式可能會涵蓋廣泛的用例，從內容創建到數據分析。生成式 AI 可以用於生成文本、圖像、音訊和影片等多種數據類型，並根據用戶的需求進行定制。Amazon 的生成式 AI 應用程式可能包括用於生成產品描述、創建廣告文案、設計產品外觀、以及製作教學影片等功能。
收入增長
AI 收入 ‘三位數’ 的年增長率表明 Amazon 對 AI 的投資正在獲得回報。這種增長是由於對 AI 解決方案的需求不斷增加以及 Amazon 提供創新有效的 AI 產品的能力所驅動。AI 技術正在被越來越多的企業採用，以提高效率、降低成本、改善客戶體驗，並創造新的商業模式。Amazon 的 AI 解決方案在市場上具有競爭力，能夠滿足客戶的需求，從而推動了其 AI 收入的快速增長。
知識檢索能力的詳細檢查
知識檢索是現代 AI 的一個關鍵方面，使模型能夠訪問和利用大量資訊來有效地執行任務。Nova Premier 在這方面的熟練程度使其成為各種應用程式的寶貴工具。
資訊聚合
該模型可以有效地聚合來自多個來源的資訊，為用戶提供主題的全面概述。這種能力在研究和分析中特別有用，在研究和分析中，訪問和綜合來自不同來源的資訊至關重要。例如，在撰寫研究報告時，Nova Premier 可以從多個學術論文、新聞報導、以及行業報告中提取相關資訊，並將其整合在一起，形成一個完整的背景介紹。
數據提取
Nova Premier 可以準確地從大型數據集中提取特定數據點，從而更容易識別關鍵趨勢和見解。這對於希望利用數據進行戰略決策的企業來說是無價的。例如，在市場調查中，Nova Premier 可以從大量的消費者數據中提取關鍵資訊，例如年齡、性別、收入、購買偏好等，並將這些資訊用於分析市場趨勢，預測消費者行為。
檢索中的語境理解
該模型理解語境的能力確保檢索到的資訊是相關且準確的，從而最大限度地減少錯誤或誤解的風險。這對於維護各種應用程式中使用的資訊的完整性至關重要。例如，在處理法律文件時，Nova Premier 可以理解法律條文的含義、判例的背景、以及證據的關聯性，從而避免錯誤的解釋和判斷。
視覺理解及其應用
視覺理解涉及 AI 模型解釋和分析圖像和影片，提取有意義資訊的能力。Nova Premier 的視覺理解能力開闢了廣泛的潛在應用。
物件檢測
該模型可以檢測和識別圖像和影片中的物件，這在監視、自動駕駛汽車和圖像識別等應用中很有用。這種能力允許自動分析視覺數據，節省時間和資源。例如，在零售業中，Nova Premier 可以用於檢測店內的商品，追蹤顧客的行為，並分析商品的銷售情況。在安防領域，它可以檢測可疑人物，追蹤異常事件，並發出警報。
圖像分類
Nova Premier 可以根據圖像的內容對圖像進行分類，將它們分類為預定義的組。這在圖像搜尋、內容審核和數據組織等應用中很有用。例如，在圖片分享網站上，Nova Premier 可以自動將圖片分類為不同的類別，例如風景、人物、動物、食物等，方便用戶進行搜尋和瀏覽。
面部識別
該模型可以識別圖像和影片中的面孔，這在安全、身份驗證和社交媒體中都有應用。這項技術可以增強安全系統並簡化識別過程。例如，在機場安檢中，Nova Premier 可以用於識別嫌疑人，追蹤通緝犯，並防止恐怖襲擊。在社交媒體上，它可以識別用戶的朋友和家人，方便用戶進行標記和分享。
影片分析
Nova Premier 可以分析影片內容，識別關鍵事件，追蹤運動並提取相關資訊。這在體育分析、交通監控和安全監控等應用中很有用。例如，在體育分析中，Nova Premier 可以分析比賽影片，追蹤運動員的動作，識別關鍵時刻，並提供數據分析。在交通監控中，它可以追蹤車輛的流量，檢測交通違規行為，並提供交通預測。
真實世界的用例
Nova Premier 的功能可以應用於各個行業的眾多真實世界場景。
醫療保健
在醫療保健領域，Nova Premier 可以協助分析醫學圖像，例如 X 光片和 MRI，以幫助醫生更準確地診斷疾病。它還可用於遠程監測患者，分析影片饋送以檢測異常或緊急情況。例如，在診斷癌症時，Nova Premier 可以分析醫學圖像，檢測腫瘤，並提供診斷報告。在遠程監測患者時，它可以分析患者的生理數據，檢測異常情況，並發出警報。
零售
在零售業中，該模型可以分析商店中的客戶行為，追蹤運動並識別受歡迎的產品。此資訊可用於優化商店佈局、改善產品放置並增強整體購物體驗。例如，Nova Premier 可以追蹤顧客在商店中的路線，分析他們在每個區域停留的時間，並識別他們購買的商品。這些資訊可以被用於優化商店佈局，將熱銷商品放在顯眼的位置，並提供個性化的推薦。
金融
在金融領域，Nova Premier 可以分析市場趨勢、識別欺詐交易並評估風險。它還可以協助客戶服務，為客戶查詢提供快速準確的答案。例如，Nova Premier 可以分析股票市場的數據，預測股價的走勢，並提供投資建議。它可以檢測可疑的交易，例如異常的轉帳金額、頻繁的交易活動，並發出警報。
製造業
在製造業中，該模型可以監控生產線，檢測缺陷並優化流程。這可以提高效率、減少浪費並提高產品品質。例如，Nova Premier 可以監控生產線上的機器，檢測異常的振動、溫度、噪音，並預測機器故障。它可以分析產品的圖像，檢測缺陷，並自動將缺陷產品剔除。
教育
在教育領域，Nova Premier 可以協助創建個性化的學習體驗，以適應學生的個人需求和學習風格。它還可用於分析學生的表現，識別學生需要額外支持的領域。例如，Nova Premier 可以根據學生的知識水平和學習風格，提供個性化的學習內容和練習。它可以分析學生的作業和考試成績，識別他們在哪些方面需要額外支持，並提供針對性的輔導。
挑戰與未來發展
儘管 Nova Premier 具有優勢，但仍面臨一些需要在未來發展中解決的挑戰。
增強推論能力
一個關鍵的改進領域是增強模型的推論能力。這將使 Nova Premier 能夠處理需要更深入的推理和對資訊進行批判性評估的任務，從而擴大其潛在應用範圍。例如，在處理需要分析複雜的文本、識別隱藏的含義、並做出判斷的任務時，Nova Premier 需要更強的推論能力。
提高知識基準的性能
另一個挑戰是提高模型在 GPQA Diamond 和 AIME 2025 等知識基準上的性能。這將使 Nova Premier 成為需要高等數學和科學知識的應用程式的更通用工具。這需要更多地訓練模型，並優化其算法，使其能夠更好地理解和應用數學和科學知識。
解決偏見
解決模型訓練數據中的潛在偏見也很重要。這將確保 Nova Premier 提供公平和準確的結果，無論用戶的背景或任務的語境如何。訓練數據中的偏見可能導致模型產生不公平或歧視性的結果。需要仔細審查訓練數據，並採取措施消除偏見。
優化能源效率
隨著 AI 模型變得越來越複雜，能源效率變得越來越重要。未來的發展應側重於優化 Nova Premier 的能源效率，減少其對環境的影響並使其更具可持續性。AI 模型的能源消耗是一個重要的問題，需要採取措施降低其能源消耗，例如優化算法、使用更節能的硬體等。
結論
Amazon 的 Nova Premier AI 模型代表了知識檢索和視覺理解方面的重大進步。其功能可以應用於廣泛的真實世界場景，為各個行業帶來顯著的好處。雖然它面臨一些挑戰，但正在進行的發展有望進一步增強其功能並解決其局限性。隨著 AI 技術的不斷發展，像 Nova Premier 這樣的模型將在塑造未來中發揮越來越重要的作用。