谷歌基于其最新的模型Gemini 2.0 Flash和Flash Thinking又推出了一系列功能更新：包括基于2.0 Flash的文生图功能：简单一句话就能出图。基于2.0 Flash Thinking的deep research深度研究功能。
关于deep research，这个对于咱们写文献综述、主题调研比较有用。娜姐之前写过几篇文章：
Gemini 2.0 Flash Thinking 是Gemini 2.0系列中专为增强推理而设计的实验模型，和之前基于1.5 pro的深度研究有哪些不同呢？
首先看一下谷歌官方的说明：
1 2.0 Flash thinking推理速度约为1.5 Pro的两倍，且在数学和科学领域表现更出色；
2 超长上下文：百万token的窗口使得复杂分析能够更好的实现；
3 基于thinking推理模型的深度研究，边思考边搜索边分析总结，提升了分析结果的质量。
1 下面，娜姐还是以一篇综述论文写作为例，来实测一下基于2.0 Flash Thinking的deep research表现如何。
以 “金属离子在阿兹海默症（AD）病理中的关键作用”为主题写一篇综述。为防止它只查找中文文献，可以加一句“请你查找英文文献来源，然后用中文撰写综述。”
相比之前的1.5 pro基座的深度研究，是给出综述大纲，2.0 flash thinking则是给自己规划了行动路径：
有点OpenAI deep research的意思了，自主规划达成目标的路径。
和之前一样，你也可以点“修改方案”提出改进计划，确定后点“开始研究” 它就开始给你干活了。
接下来，Gemini 2.0 deep research会展示自己的思考过程，以及实时检索的网页信息。这过程也挺像OpenAI deep research的。
会对信息做分析判断，并根据判断结果实时改变行动策略：
看起来是智能了许多。
2 实测效果展示
最后还是生成了一份谷歌文档的综述报告。写了4000多字，引用了109个信息源，90%以上都是学术论文。而且参考文献都是最新的，这点很赞。
再来看看内容质量：
首先，信息的准确度还是比较高的。和AD病理相关的金属离子，按照重要性从高到低展开，基本上没有遗漏：
缺点就是，对于机制的相关论述还是过于简略，没有OpenAI deep research深入。
而且，过多的引用孟德尔分析和荟萃分析的结论，可能这类OA文章信息源比较多。
整体来讲，相比基于1.5 pro的深度研究，报告的质量无论从准确性、深度和时效性都有所提升。关键是免费用户每天也能用，这一点比OpenAI香太多了。
总结一下，基于Gemini 2.0 flash thinking的deep research：
优点：
1 报告的准确性比1.5 pro版提升很多。
2 参考文献来源更丰富。
3 信息来源更新（很重要）：过时的信息来源意味着过时的甚至错误的结论，所以最新的信息源很重要。相比基于1.5 pro的deep research，基于2.0 flash基座的deep research能够查找最新信息源。
缺点：
1 来源文献不够优质，掺杂了很多“荟萃分析”的结果。还有很多来源于MDPI / Frontiers期刊的全文论文。
2 作为学术论文，论文的深度还是远远不够。涉及机制、原理的论述部分，还是太过简略。
此外，基于Gemini 2.0 flash Imagen 3文生图功能，娜姐也浅浅试了一下：
以后画示意图需要啥零部件，直接化身神笔马良，找Gemini 要就行。当然，复杂的图一定要注意核实科学性和准确性。
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今天就介绍到这里。
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