这样就能一边写稿，一边做数据图，再一边发周报邮件

过去一年，我为 AI 花不少钱了，这时代的弄潮儿可不好当。

为了学做插图，我一个月交给 Midjourney 10 美金；后来，ChatGPT Plus 我也订阅了，一个月 20 美金，随便聊，高峰期不用等；再之后是 Perplexity，更贵。

嗯，老板的期望嘛……丨Giphy

老板夸我，“用 AI 武装得不错，但是，工作效率能不能再提一提？你就不能一边写稿子，一边做数据图，再一边写周报邮件吗？”

不愧是老板，这话问得我有点迷糊。

不过好在，刚刚，Google 推出计划，用户可以每月花 19.99 美金订阅 Google One AI Premium，使用支持 Gemini 的 Gmail、Docs，Sheets，Slides 和 Meet——也就是说，你可以在谷歌办公全家桶中畅享 Gemini 的 AI 功能了。

专为打工人准备的20美金套餐……丨Google

自费上班的花销又多了一笔，我看老板这回还能说啥。

都 20 美元，哪一个更值？

同是 20 美金，服务各有千秋。

如果你买了 ChatGPT Plus，能用上 GPT-4，DALL-E 3，当然最让人兴奋的是，OpenAI 创建的类似 App Store 的生态，用别人做的“教学机器人”教小孩数学，再给自己做一个“读书指南”（这世界都清净了不少）。当然也可以借助 Zapier，在 ChatGPT 内将应用连接起来，比如日历—短信（把日程安排通知给同事）。

但是，如果你更习惯传统办公软件的工作流程，想必也疲于了在 ChatGPT 网页和文档间来回切换。

AI 再“务实”一点呢？以学习成本最低的方式，进入普通人如你我的工作和生活。

Google 的思路如此：刚刚发布 Gemini Advanced，能在 Docs 中生成文本和总结文档；在 Sheets 里分析数据并生成图表；在 Gmail 上帮你撰写拿捏不准的词句表达等等。

“全家桶”是一种得天独厚的场景优势丨Google

使用 Gemini Advanced 的前提是订阅 Google One AI Premium，Google One 是谷歌提供的在线云存储服务，供其“全家桶”（Google Workspace）使用。所以，AI Premium 的 20 美元中还包含了 2TB 的存储空间。

一个20美元不算贵，但是积少成多啊……丨Google

为 Gemini Advanced 供能的是 Gemini Ultra 1.0 大模型，Google 迄今规模最大且功能最强大的模型，适用于高度复杂的任务。模型另外两种尺寸分别是：Gemini Pro ，适用于各种任务的最佳模型；Gemini Nano，端侧设备上最高效的模型。

除了 Google 和 OpenAI 这两家，另一个“20 美元套餐”的选择是微软。也是不久前，微软也推出个人版Copilot Pro，同样每月 20 美金订阅费，就可以使用受到 Copilot AI 能力加持的 Word、Excel、PowerPoint 等。

如果武装不了自己，至少先武装手机

两个月前，谷歌发布了 Gemini，多模态 AI 模型。所谓“多模态”，意指对文字、语音、画面等各种信息形式，同时做到接受，理解，表达。接近人类天然对于外界的理解和交互方式。

Google 之前类 ChatGPT 的 AI 产品叫Bard，现在统称为 Gemini（就是产品名和模型名用一个了，域名也从 bard.google.com 更改为 gemini.google.com），除了网页端，还将推出安卓版的 Gemini App，iOS 用户能在 Google app 中体验到。目前网页端 Bard（很快就都叫 Gemini 了）采用的是 Gemini Pro 模型，支持 40 多种语言对话，包括中文；支持文生图（只支持英文）。

以后，都叫Gemini了丨Giphy

Google 展示中，用手机拍下一张照片，问 Gemini 照片里有什么，它会给你讲，“带刺的仙人掌增添了一丝沙漠的气息；简单形状和自然纹理搭配出一种平静的和谐等等”。（早有这东西，我小学看图写作文，也不至于总不及格。）

手机端的AI应用是更多人期待的丨Google

虽然未展示更多，但可以期待，这样的应用能极大方便我们观察和理解周围环境，比如问它街边的一朵花是十字花科，还是仙人掌科；又或，它把刚听到的一篇“长篇大论”，总结给你听；再或，根据距离传感器和摄像头，综合能告诉盲人，比“前方有障碍物”更多的信息，“它距离你还有五步。”

网页端和手机端，未来都将扩展不同的模态，并逐步支持新的语言和地区。

光有模型才不够，要人人能用

之前 Google 公布对 Gemini 的测试结果时，Gemini Ultra 吊足了胃口：

Gemini Ultra 在大型语言模型研发被广泛使用的 32 个学术基准测试集中，在其中 30 个测试集的性能超过当前 SOTA （最好/最先进）结果。

Gemini Ultra 在 MMLU（大规模多任务语言理解数据集）中的得分率高达 90.0%，首次超过了人类专家，MMLU 综合使用了数学、物理、历史、法律、医学和伦理等 57 个科目，用于测试世界知识和解决问题的能力。

在图像基准测试中，Gemini Ultra 无需对象字符识别 （OCR）的辅助，表现优于以前最好的模型。

基于这些成绩，“Gemini Advanced 将提供一种在推理，遵循指令，编程，和创造性协作方面表现更好的全新体验。”从模型层面来说，增强推理能力和多模态能力是行业基本的共识。

Gemini Ultra终于来了，留给GPT5的时间不多了丨Google

就像刚才提到，多模态 AI 将不同的感知方式互为补充，共同构成对现实世界尽可能全面的描述。它可能不仅是一个能改错别字的挑错工具，而是一个根据你自身风格定制的“编辑”；或者，还能根据你提供的复杂、非结构化的数据，提纲挈领地制定策略。

大家的畅想挺多了。Google说，也已经开始训练 Gemini 的下一个版本。不需要“创造用户界面”，从消费级产品，到开发者API，它说：Gemini 是向着生态发展的。

本文来自微信公众号“果壳”（ID：Guokr42），作者：沈知涵