Gemini 2.0 Flash Thinking

Experimental

This feature is subject to the "Pre-GA Offerings Terms" in the General Service Terms section of the Service Specific Terms. Pre-GA features are available "as is" and might have limited support. For more information, see the launch stage descriptions.

Wenn Sie ein Beispiel für Gemini 2.0 Flash Thinking sehen möchten, führen Sie das Jupyter-Notebook „Einführung in Gemini 2.0 Flash Thinking“ in einer der folgenden Umgebungen aus:

In Colab öffnen | In Colab Enterprise öffnen | In nutzerverwalteten Vertex AI Workbench-Notebooks öffnen | Auf GitHub ansehen

Gemini 2.0 Flash Thinking ist ein experimentelles Modell, das darauf trainiert ist, den „Denkprozess“ zu generieren, den das Modell als Teil seiner Antwort durchläuft. Daher ist Gemini 2.0 Flash Thinking in seinen Antworten logischere Schlussfolgerungen fähig als das Basismodell Gemini 2.0 Flash.

Schnelles Denken

Modelle für den schnellen Denken sind in Vertex AI als experimentelles Modell verfügbar. Wenn Sie das neueste Modell für schnelles Denken verwenden möchten, wählen Sie im Drop-down-Menü Modell das Modell gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21 aus.

Gen AI SDK für Python

Informationen zum Installieren oder Aktualisieren des Google Gen AI SDK for Python
Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Gen AI SDK for Python API oder im python-genaiGitHub-Repository.
Umgebungsvariablen für die Verwendung des Gen AI SDK mit Vertex AI festlegen:

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=us-central1
export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True

from google import genai
from google.genai.types import HttpOptions

client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version="v1"))
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21",
    contents="solve x^2 + 4x + 4 = 0",
)
print(response.text)
# Example response:
#     To solve the equation x^2 + 4x + 4 = 0, we can use several methods.
#
#     **Method 1: Factoring**
#
#     We look for two numbers that multiply to 4 (the constant term) and add to 4 (the coefficient of the x term).
#     These two numbers are 2 and 2 because 2 * 2 = 4 and 2 + 2 = 4.
#     Therefore, we can factor the quadratic expression as:
#     (x + 2)(x + 2) = 0
#     This can also be written as:
#     (x + 2)^2 = 0
#
#     To solve for x, we set the factor (x + 2) equal to zero:
#     x + 2 = 0
#     Subtract 2 from both sides:
#     x = -2
#
#     **Method 2: Quadratic Formula**
#
#     The quadratic formula for an equation of the form ax^2 + bx + c = 0 is given by:
#     x = [-b ± sqrt(b^2 - 4ac)] / (2a)
#
#     ...
#
#
#     All three methods yield the same solution, x = -2.
#     This is a repeated root, which is expected since the discriminant (b^2 - 4ac) is 0.
#
#     To check our solution, we substitute x = -2 back into the original equation:
#     (-2)^2 + 4(-2) + 4 = 4 - 8 + 4 = 0
#     The equation holds true, so our solution is correct.

#     Final Answer: The final answer is $\boxed{-2}$

Beschränkungen

Flash Thinking ist ein experimentelles Modell und unterliegt den folgenden Einschränkungen:

• Eingabelimit von 1 Million Tokens
• Text-, Bild-, Audio- und Videoeingaben
• Ausgabelimit von 64.000 Tokens
• Nur Textausgabe
• Keine Verwendung von integrierten Tools wie der Suche oder der Codeausführung

Nächste Schritte

Sie können Flash Thinking mit unserem Colab-Notebook ausprobieren oder die Vertex AI-Konsole öffnen und das Modell selbst fragen.