Gemini: користування додатком і його особливості

Основна мета Gemini — зробити ШІ не просто асистентом, а універсальним інструментом, який розуміє контекст, бачить зображення, читає код, аналізує документи та може вести розмову майже як людина. 

Модель Gemini 2.5 Pro, представлена у 2025 році, уже демонструє можливість «глибокого мислення» (Deep Think Mode) — тобто здатність аналізувати складні завдання крок за кроком, розширюючи межі текстового спілкування.

Історія створення Gemini

Історія Gemini (Джиміні, Геміні) почалася як частина великої трансформації всередині Google. У 2023 році компанія об’єднала дві свої дослідницькі структури Google Brain і DeepMind у єдину команду Google DeepMind, щоб створити більш потужну й конкурентну платформу штучного інтелекту. Саме тоді народилася ідея нової серії моделей під кодовою назвою Gemini, яка мала стати відповіддю Google на домінування ChatGPT.

Перший прототип Gemini виріс із чат-бота Google Bard, запущеного навесні 2023 року. Bard працював на базі мовної моделі PaLM 2, але його сприймали радше як тестову версію: він міг генерувати тексти, однак не володів мультимодальністю та не мав глибокого контекстного розуміння.

6 грудня 2023 року Google офіційно оголосила про ребрендинг Bard у Gemini та представила одразу три моделі:

• Gemini Nano — компактну версію для смартфонів Pixel 8 Pro;
• Gemini Pro — модель середнього рівня для онлайн-чату й API;
• Gemini Ultra — найпотужнішу архітектуру для корпоративного й наукового використання.

Таким чином, Gemini став не просто чат-ботом, а новим поколінням мовних моделей, орієнтованих на мультимодальність — здатність аналізувати не лише текст, а й зображення, аудіо, відео та програмний код.

У розробці Gemini ключову роль відіграла команда Google DeepMind, відома своїми дослідженнями в галузі машинного навчання та створенням систем AlphaGo та AlphaFold. Саме DeepMind розробила основу архітектури Gemini — поєднання масштабованого трансформера з механізмами довгострокового контексту й багатомодального сприйняття.

Крім того, команда інтегрувала в Gemini напрацювання з навчання з підкріпленням (reinforcement learning) та системні підходи до здатності «міркувати» і пояснювати власні відповіді.

Етапи розвитку:

• 2023 рік — Gemini 1.0

Перші моделі продемонстрували здатність виконувати тестові завдання на рівні GPT-4 у деяких категоріях, особливо у сфері математики та програмування.

• 2024 рік — Gemini 2.0 (Pro та Flash)

Google представила оновлену серію з покращеною швидкодією та новим контекстним вікном до 1 млн токенів. Водночас Gemini 2.0 став основою для інтеграції ШІ в сервіси Docs, Gmail, Sheets і Search.

• 2025 рік — Gemini 2.5 Pro

У березні 2025 року з’явилася версія, орієнтована на «глибоке мислення» (Deep Think Mode) — модель почала розв’язувати складні логічні задачі, розписуючи міркування крок за кроком.

За словами представників Google DeepMind, майбутні версії Gemini розвиватимуть напрям агентних систем — коли ШІ не лише відповідає на запит, а й самостійно виконує дії (наприклад, аналізує документи, створює звіти чи пише код у реальному часі).

Як користуватись Gemini

Попри складну архітектуру, Gemini створений так, щоб бути максимально зручним для звичайного користувача. У нього є вебверсія, мобільний застосунок і API для розробників — тому ним можна користуватись як простою розмовною платформою або як професійним інструментом у бізнесі, аналітиці й кодуванні.

1. Вхід у систему

• Відкрийте офіційний сайт.
• Увійдіть за допомогою свого облікового запису Google.
• Якщо ви користувач Android, Gemini уже може бути інтегрований у ваш телефон (замінивши Google Assistant на Pixel або Samsung Galaxy).

Для роботи в браузері не потрібне встановлення додаткового програмного забезпечення — лише стабільне підключення до інтернету.

2. Використання Gemini як чату

• У головному вікні оберіть вкладку Chat.
• Введіть запит: це може бути звичайне питання, аналітичне завдання, прохання створити текст, код чи пояснення.
• Gemini підтримує мультимодальність: можна додати зображення, скріншот або відео, і модель проаналізує їх разом із текстом.
• Результат можна копіювати, редагувати або продовжувати діалог, уточнюючи контекст.

Наприклад:

• «Поясни, що зображено на цьому фото»
• «Створи короткий опис продукту за цим зображенням»
• «Напиши Python-код, який виконує таку саму функцію, як у цьому фрагменті».

3. Використання Gemini через мобільний додаток

• Встановіть застосунок Gemini з App Store чи Google Play (або активуйте його як голосового асистента).
• Для власників Pixel 8, 8 Pro та Pixel Fold Gemini уже вбудований системно.

• Після запуску ви можете:

  • ставити голосові або текстові запитання;
  • робити фото чи скрін і просити аналіз;
  • отримувати короткі відповіді прямо у сповіщеннях або в системному асистенті.

4. Використання Gemini API

Для розробників або компаній Google пропонує Gemini API, доступний через Google AI Studio і Vertex AI. Кроки:

• Перейдіть на https://ai.google.dev/gemini-api/docs
• Створіть проєкт і отримайте API-ключ.
• Оберіть потрібну модель — наприклад, gemini-2.5-pro або gemini-2.0-flash.
• Використовуйте REST-запити або клієнтські SDK (Python, Node.js, Go).
• Отримуйте мультимодальні відповіді, інтегруючи їх у ваш застосунок чи сайт.

Gemini API підтримує:

• текстовий, графічний, аудіо- та відео-ввід;
• генерацію зображень;
• роботу з великими файлами (до 1 млн токенів контексту).

5. Керування доступом і безпекою

У налаштуваннях можна обмежити історію запитів, очистити контекст або вимкнути персоналізацію. Google зберігає лише частину даних для поліпшення моделі — користувач може вимкнути це в меню Data & Privacy. Для корпоративних клієнтів діють окремі політики зберігання даних (через Vertex AI або Google Workspace).

Технологія та можливості

Gemini побудований на принципово новій архітектурі мультимодального штучного інтелекту. Якщо моделі попередніх поколінь (як-от GPT-3 чи PaLM 2) працювали лише з текстом, то Gemini навчається й мислить, об’єднуючи текст, зображення, відео, аудіо та код.

Google DeepMind описує Gemini як «модель, яка бачить, чує, читає і програмує». Це означає, що вона здатна:

• аналізувати фотографії, графіки, документи чи скріншоти;
• розуміти звукові файли (наприклад, голосові записи або музичні фрагменти);
• сприймати відео й витягати з нього ключову інформацію;
• генерувати або редагувати код у різних мовах програмування.

Мультимодальність реалізується за допомогою єдиної архітектури трансформера, у якій усі типи даних перетворюються на спільне векторне представлення. Це дозволяє моделі узгоджено обробляти кілька форматів одночасно.

Gemini спирається на дослідження DeepMind у галузі міркування (reasoning) та навчання з підкріпленням (reinforcement learning).

Ключові технологічні риси:

• Велике контекстне вікно (Long-context window) — контекстне вікно до 1 млн токенів, що дозволяє аналізувати великі документи, звіти або цілі бази знань.
• Глибокий аналіз (Deep Think Mode) — режим покрокового логічного аналізу, який допомагає виконувати складні математичні або аналітичні завдання.
• Механізм планування — модель не лише генерує відповідь, а й може «планувати» кроки для досягнення результату.
• Покращена енергоефективність — нова архітектура оптимізована під навчання на TPU-кластері Google, що зменшує споживання ресурсів.

Gemini також використовує змішану систему навчання — об’єднує великі текстові й зображувальні датасети, що робить її точнішою у розумінні контексту.

Моделі поділяються за рівнем потужності та швидкодії:

• Gemini Nano — локальна версія для мобільних пристроїв;
• Gemini Flash та Flash Lite — спрощені моделі для швидких відповідей;
• Gemini Pro — збалансована модель для чату та API-запитів;
• Gemini Ultra / 2.5 Pro — найпотужніші мультимодальні системи, орієнтовані на складні аналітичні, наукові чи корпоративні задачі.

Gemini 2.5 Pro, представлений у 2025 році, підтримує до 1 млн токенів контексту, здатен працювати з кодом і зображеннями одночасно та демонструє вищу точність reasoning-завдань, ніж GPT-4 Turbo.

Отже, підсумуємо переваги над іншими моделями:

• Повна інтеграція з екосистемою Google — Gemini вбудовано в Docs, Gmail, Sheets, Slides, Meet та Search.
• Мультимодальність із глибокою обробкою контексту, що дає змогу комбінувати різні типи даних у межах одного запиту.
• Велике контекстне вікно, придатне для юридичних, наукових і медіааналітичних завдань.
• Продуктивність і гнучкість API, який дозволяє інтегрувати модель у застосунки, сайти або бізнес-системи.
• Швидкодія — моделі серії Flash і Nano працюють у реальному часі навіть на мобільних пристроях.

Підтипи та моделі Gemini

Завдяки своїй мультимодальності та інтеграції з екосистемою Google, Gemini може використовуватись в десятках різних напрямів — від побутових запитів до корпоративної аналітики. Розглянемо найпоширеніші приклади реального застосування моделі.

1. Робота з текстом і контентом

• Журналістика та копірайтинг: створення аналітичних статей, резюме, постів для соцмереж або заголовків із варіантами тональності.
• Редагування документів у Google Docs: Gemini аналізує текст, пропонує переформулювання, створює короткий підсумок або пише анотацію.
• Переклад і локалізація: автоматичний переклад із контекстним збереженням сенсу (особливо між українською, англійською й польською).

Приклад: журналіст може ввести запит «Підготуй короткий дайджест новин про український спорт за тиждень», і Gemini сформує структурований огляд із джерел.

Важливо: журналіст має розумітись у темі, на яку пише, та проконтролювати факти і логічні звʼязки, оскільки чат — лише інструмент і не працює як слід без наповнення змістом, його можливості обмежені алгоритмами.

2. Бізнес-аналітика та робота з даними

• Аналіз великих звітів чи таблиць у Google Sheets;
• Генерація візуальних підсумків, графіків і презентацій;
• Побудова фінансових або маркетингових прогнозів;
• Зведення великих масивів даних у короткі аналітичні висновки.

Приклад: користувач завантажує CSV-файл із продажами, і Gemini створює аналітичний звіт: «топ-5 товарів, сезонна динаміка, рекомендації для зростання».

Важливо: ви даєте дозвіл на використання конфіденційних даних.

3. Програмування і технічна підтримка

• Підтримка 20+ мов програмування (Python, JavaScript, Go, SQL тощо);
• Генерація й оптимізація коду;
• Пояснення помилок або рефакторинг;
• Створення документації, тестів і прикладів API-запитів.

Приклад: «Напиши функцію на Python, яка перевіряє формат email-адреси» — Gemini видає готовий код із коментарями.

Важливо: чат використовує готові алгоритми, доступні в мережі.

4. Освіта і наукові дослідження

• Пояснення складних тем — від генетики до історії мистецтва;
• Аналіз PDF-файлів і наукових статей;
• Створення навчальних матеріалів, тестів і візуальних конспектів;
• Підготовка дипломних чи дослідницьких робіт із перевіркою джерел.

Приклад: студент завантажує розділ наукової статті, і Gemini пояснює, у чому суть дослідження простою мовою.

Важливо: ШІ спрощує і може упустити важливі нюанси, або побудувати логічні звʼязки там, де їх немає. 

5. Візуальні завдання

• Аналіз і опис зображень або інфографіки;
• Генерація креативних зображень для презентацій;
• Пошук закономірностей на фото (наприклад, розпізнавання товарів, логотипів, об’єктів).

Приклад: дизайнер додає ескіз продукту, а Gemini створює текстовий опис і пропозицію для маркетингової кампанії.

Важливо: ШІ використовує готові моделі з інтернету, а також робить типові помилки у людській анатомії чи написах.

6. Мобільні застосування

• На Android і iOS Gemini може виступати голосовим асистентом: відповідати на запитання, писати повідомлення, шукати в інтернеті чи планувати події в календарі.
• У смартфонах Pixel 8 Pro Gemini працює локально — тобто без постійного підключення до хмари (через модель Gemini Nano).

Приклад: користувач каже: «Покажи фото, які я зробив учора на концерті», і Gemini сам формує підбірку з галереї.

Важливо: асистент не завжди коректно розпізнає мовлення, але мовні моделі покращуються.

7. Інтеграції через API

Компанії інтегрують Gemini у власні продукти через Gemini API:

• чат-боти клієнтської підтримки;
• системи аналітики або CRM;
• генерація автоматичних відповідей у Gmail чи повідомлень у корпоративних чатах;
• контент-менеджмент у медіа та маркетингу.

Приклад: у CRM-систему додають функцію, де Gemini автоматично пише відповідь клієнту на основі історії листування.

Важливо: можливі грубі стилістичні помилки.

Порівняння Gemini і ChatGPT

Gemini від Google DeepMind і ChatGPT від OpenAI — дві найпотужніші на цей час системи штучного інтелекту, які формують сучасний ландшафт генеративних моделей. Вони мають схожу мету — допомагати людям досліджувати, створювати й аналізувати, — але підходять до цього по-різному.

Gemini створений у 2023 році командою Google DeepMind як продовження розвитку Bard і об’єднання досвіду двох напрямів Google — Brain і DeepMind. Його основна ідея — не просто відповідати на запитання, а бути мультимодальним інтелектом, який може бачити, чути, розуміти код і текст одночасно. Google розвиває Gemini як центральний елемент своєї екосистеми: він вбудовується у Gmail, Docs, Search, Sheets, YouTube і навіть у смартфони Pixel.

ChatGPT натомість створений компанією OpenAI у 2022 році й став першим масовим інструментом, який довів, що розмовний ШІ може бути зручним, органічним і корисним у повсякденному житті. Його стратегія інша: це платформа-асистент, яку можна використовувати окремо або через API, а також у продуктах Microsoft — Word, Excel, Teams чи Copilot.

Але це не все. Головна технічна різниця полягає у рівні мультимодальності. Gemini від початку розроблений як мультимодальна система, що об’єднує текст, зображення, відео, аудіо й код. ChatGPT теж має мультимодальний функціонал у версії GPT-4, але вужчий — він працює лише з текстом, зображеннями та аудіо.

Gemini має набагато ширший контекст: модель Gemini 2.5 Pro здатна аналізувати до мільйона токенів — це десятки сторінок тексту, кілька документів чи презентацій одночасно. Для порівняння, GPT-4 Turbo від OpenAI підтримує близько 128 000 токенів.

Gemini також має режим Deep Think, який дозволяє моделі міркувати поетапно, ніби «вголос», перш ніж сформулювати підсумок. Це особливо помітно в логічних або математичних завданнях. ChatGPT теж здатен робити логічні висновки, але зазвичай коротше й без докладного опису процесу.

Ще одна важлива різниця — інтеграція. Gemini глибоко вбудований у продукти Google: він може редагувати документи, підсумовувати листи, аналізувати таблиці чи допомагати з пошуком. ChatGPT не має прямого доступу до Google-сервісів, проте інтегрований у Microsoft Office та має власний плагін-магазин.

У повсякденному використанні Gemini відчувається як частина екосистеми Google. Він допомагає писати тексти в Docs, створювати графіки у Sheets, узагальнювати листи у Gmail або формувати пошукові відповіді у новому форматі Search Generative Experience. Для користувачів Android він може навіть замінити голосового асистента.

ChatGPT натомість простіший і доступніший. Його можна відкрити в браузері, на смартфоні або через API. Він однаково добре генерує тексти, коди, сценарії, пояснення, але працює як самостійний асистент, а не частина екосистеми.

Gemini вирізняється своїм масштабом і мультимодальністю. Він може аналізувати не лише слова, а й візуальні чи звукові матеріали, працює з величезними обсягами інформації й пропонує офлайн-режим на Android-пристроях через версію Gemini Nano. Його слабке місце — обмежена географічна доступність: не всі функції активні в кожній країні, а повна версія (Gemini Advanced) входить до платного пакета Google One AI Premium.

ChatGPT має ширше охоплення користувачів і стабільну доступність у всьому світі. Його інтерфейс простіший, а екосистема плагінів дає змогу виконувати безліч спеціалізованих завдань. Але він менш глибоко інтегрований у повсякденні сервіси, не має офлайн-режиму та працює з меншим контекстом.

Gemini і ChatGPT розвиваються у різних напрямках. Gemini — це екосистема ШІ, глибоко вбудована в сервіси Google і розрахована на повноцінну взаємодію з усіма типами даних. ChatGPT — це платформа, що ставить акцент на зручності, відкритості та творчих завданнях.

Фактично, Gemini прагне стати інтелектуальним ядром Google-всесвіту, а ChatGPT — універсальним персональним асистентом для кожного користувача. І в цьому полягає головна різниця.

Етичні аспекти та безпека

Питання етики — один із найважливіших напрямів, на якому Google робить акцент у розвитку Gemini. Компанія позиціонує модель не лише як технологічний прорив, а й як інструмент, що має діяти відповідально, мінімізуючи ризики маніпуляцій, упередженості чи зловживань. Google приділяє велику увагу етичності використання Gemini. Модель створена відповідно до AI Principles — набору правил, що визначають безпечне та відповідальне застосування штучного інтелекту.

Gemini має вбудовані обмеження: він не генерує насильницький, дискримінаційний чи маніпулятивний контент, не надає медичних і фінансових порад та не створює матеріали, що можуть порушувати авторські права чи приватність.

Перед публічним запуском кожна версія проходить перевірку на точність і відсутність упередженості. Після інциденту із зображеннями у 2024 році, коли Gemini некоректно відтворював людей. Цей інцидент призвів до тимчасового вимкнення функції генерації зображень людей для доопрацювання етичних фільтрів. Google оновив навчальні дані та посилив аудит безпеки.

Користувач може вимкнути персоналізацію, видалити історію запитів або обмежити доступ Gemini до своїх документів у налаштуваннях Google Account. Для бізнесу діють окремі політики — корпоративні дані не використовуються для навчання моделей.

Google робить ставку на баланс між інновацією і безпекою, поступово розширюючи функції моделі лише після перевірки їхньої надійності.

Gemini — це не просто черговий інструмент ШІ, а відображення етичної філософії Google, яка поєднує технологічний прогрес із відповідальністю. Модель створена для того, щоб допомагати людям, не замінюючи їх, а посилюючи їхні можливості.

В епоху, коли штучний інтелект стає частиною повсякденного життя, саме такі принципи — прозорість, контроль і відповідальність — визначають, яким буде майбутнє у взаємодії людини та машини.

Часті питання