Gemini 2.0 Thinkingin suorituskykyanalyysi: kattava arviointi

Menetelmä

Arviointimenetelmämme perustui Gemini 2.0 Thinkingin testaamiseen viidessä edustavassa tehtävätyypissä:

1. Sisällöntuotanto – Rakenteisen tiedollisen sisällön luominen
2. Laskenta – Monivaiheisten matemaattisten ongelmien ratkaisu
3. Tiivistäminen – Monimutkaisen tiedon tiivistäminen tehokkaasti
4. Vertailu – Monimutkaisten aiheiden analysointi ja vertailu
5. Luova/analyyttinen kirjoittaminen – Yksityiskohtaisten skenaarioanalyysien tuottaminen

Jokaisessa tehtävässä mittasimme:

• Käsittelyaika
• Lopputuloksen laatu
• Päättelytapa
• Työkalujen käyttömallit
• Luettavuusmittarit

Tehtävä 1: Sisällöntuotannon suorituskyky

Tehtävän kuvaus: Luo kattava artikkeli projektinhallinnan perusteista, painottaen tavoitteiden, laajuuden ja delegoinnin määrittelyä.

Suorituskykyanalyysi:

Gemini 2.0 Thinkingin näkyvä päättelyprosessi on huomionarvoinen. Malli osoitti järjestelmällistä, monivaiheista tiedonhakua ja synteesiä kahdessa tehtävävariantissa:

• Lähtö Wikipediasta perustietojen saamiseksi
• Google-haun hyödyntäminen yksityiskohtia ja parhaita käytäntöjä varten
• Hakujen tarkentaminen alkuperäisten löydösten perusteella
• Yksittäisten URL-osoitteiden indeksointi syvempää tietoa varten

Tiedonkäsittelyn vahvuudet:

• Toisessa variantissa edistynyt lähteiden tunnistus ja useiden URL-osoitteiden indeksointi yksityiskohtaista tietoa varten
• Erittäin rakenteiset tuotokset, joissa selkeä hierarkkinen järjestys (13. luokan lukutaito)
• Pyyntöjen mukaiset viitekehykset mukana (SMART, OKR:t, WBS, RACI-matriisi)
• Teorian ja käytännön tasapainottaminen tehokkaasti

Tehokkuusmittarit:

• Käsittelyajat: 30 sekuntia (variantti 1) vs. 56 sekuntia (variantti 2)
• Pidempi käsittelyaika variantissa 2 liittyi laajempaan tiedonhankintaan ja yksityiskohtaisempaan lopputulokseen (710 vs. ~500 sanaa)

Suorituskykypisteet: 9/10

Sisällöntuotannon suorituskyky saa korkeat pisteet, koska malli kykenee:

• Toteuttamaan monilähteistä tiedonhakua itsenäisesti
• Rakentamaan tiedon loogisesti otsikoiden ja alaotsikoiden avulla
• Tasapainottamaan teoriaa ja käytännön viitekehyksiä
• Mukauttamaan tutkimuksen syvyyttä pyynnön mukaan
• Tuottamaan ammattitaitoista sisältöä nopeasti (alle minuutissa)

Thinking-version tärkein vahvuus on sen tutkimusprosessin näkyvyys, jossa käy ilmi käytetyt työkalut kullakin vaiheella, vaikkakin eksplisiittiset päättelylauseet näkyivät vaihtelevasti.

Tehtävä 2: Laskentatehtävän suorituskyky

Tehtävän kuvaus: Ratkaise moniosainen liiketoiminnan laskentatehtävä, jossa käsitellään liikevaihtoa, voittoa ja optimointia.

Suorituskykyanalyysi:

Molemmissa variantissa malli osoitti vahvaa matemaattista päättelykykyä:

• Pilkkouttaminen: Jakoi monimutkaisen ongelman loogisiin osalaskelmiin (liikevaihto/tuote → kokonaisliikevaihto → kustannukset/tuote → kokonaiskustannukset → voitto/tuote → kokonaisvoitto)
• Optimointi: Ensimmäisessä variantissa, kun kysyttiin 10 %:n liikevaihdon nousun saavuttamista, malli ilmaisi eksplisiittisesti optimointitapansa (korkeamman hinnan tuotteet ensin, jotta kokonaisyksiköitä tarvitaan vähemmän)
• Varmistus: Toisessa variantissa malli varmisti lopputuloksen laskemalla, saavuttiko ehdotettu ratkaisu (12 kpl A:ta, 8 kpl B:tä) vaaditun lisäliikevaihdon

Matemaattisen käsittelyn vahvuudet:

• Tarkkuus laskuissa ilman virheitä
• Läpinäkyvä vaiheittainen erittely, mikä helpottaa tarkistusta
• Tehokas muotoilu (luettelomerkit, selkeät otsikot) laskuvaiheiden jäsentelyyn
• Eri ratkaisutavat varianttien välillä osoittavat joustavuutta

Tehokkuusmittarit:

• Käsittelyajat: 19 sekuntia (variantti 1) vs. 23 sekuntia (variantti 2)
• Tasainen suorituskyky molemmissa varianteissa, vaikka ratkaisutavat erosivat

Suorituskykypisteet: 9,5/10

Laskentatehtävän suorituskyky saa erinomaiset pisteet, koska:

• Laskenta on virheetöntä
• Selkeä vaiheittainen prosessikuvaus
• Useita ratkaisuvaihtoehtoja, jotka osoittavat joustavuutta
• Tehokas käsittelyaika
• Tulosten esittäminen ja tarkistus on toimivaa

“Thinking”-ominaisuus oli erityisen arvokas ensimmäisessä variantissa, jossa malli kuvasi eksplisiittisesti oletuksensa ja optimointistrategiansa, tarjoten sellaista läpinäkyvyyttä päätöksenteosta, jota perusmallit eivät tarjoa.

Tehtävä 3: Tiivistämisen suorituskyky

Tehtävän kuvaus: Tiivistä artikkelin avainlöydökset tekoälypäättelystä 100 sanaan.

Suorituskykyanalyysi:

Malli osoitti vaikuttavaa tehokkuutta tekstin tiivistämisessä molemmissa varianteissa:

• Käsittelynopeus: Tiivistys valmis noin 3 sekunnissa kummassakin variantissa
• Pituusrajoituksen noudattaminen: Tiivistelmät reilusti 100 sanan rajoissa (70–71 sanaa)
• Sisällön valinta: Osasi tunnistaa ja sisällyttää lähdetekstin merkittävimmät kohdat
• Tietotiheys: Korkea tietotiheys ja säilytetty johdonmukaisuus

Tiivistämisen vahvuudet:

• Poikkeuksellisen nopea käsittely (3 sekuntia)
• Täydellinen pituusrajoitusten noudattaminen
• Keskeisten teknisten käsitteiden säilyttäminen
• Loogisen etenemisen ylläpito, vaikka tekstiä tiivistettiin voimakkaasti
• Tasapainoinen kattavuus lähdedokumentin eri osista

Tehokkuusmittarit:

• Käsittelyaika: ~3 sekuntia molemmissa varianteissa
• Tiivistelmän pituus: 70–71 sanaa (100 sanan rajan sisällä)
• Tiedon tiivistyssuhde: noin 85–90 % lyhyempi kuin alkuperäinen

Suorituskykypisteet: 10/10

Tiivistämisen suorituskyky saa täydet pisteet, koska:

• Erittäin nopea käsittelyaika
• Täydellinen pituusrajoituksen noudattaminen
• Erinomainen tiedon priorisointi
• Vahva johdonmukaisuus tiiviistä muodosta huolimatta
• Tasainen suoritus molemmissa testivaihtoehdoissa

Mielenkiintoista on, että tässä tehtävässä “Thinking”-ominaisuus ei näyttänyt eksplisiittistä päättelyä, mikä viittaa siihen, että malli käyttää eri kognitiivisia polkuja eri tehtävissä—tiivistäminen voi olla intuitiivisempaa kuin vaiheittaista.

Tehtävä 4: Vertailutehtävän suorituskyky

Tehtävän kuvaus: Vertaa sähköautojen ja vetyautojen ympäristövaikutuksia useiden tekijöiden osalta.

Suorituskykyanalyysi:

Malli käytti eri lähestymistapoja kahdessa variantissa, mikä näkyi käsittelyajoissa ja lähteiden käytössä:

• Variantti 1: Hyödynsi pääasiassa Google-hakua, valmis 20 sekunnissa
• Variantti 2: Käytti Google-hakua ja sitten syventävää URL-indeksointia, valmis 46 sekunnissa

Vertailuanalyysin vahvuudet:

• Hyvin jäsennellyt vertailukehykset ja selkeä kategorisointi
• Tasapainoinen näkökulma molempien teknologioiden hyötyihin ja rajoitteisiin
• Yksityiskohtaisten tietojen (esim. hyötysuhteet, tankkausajat) sisällyttäminen
• Sopiva tekninen syvyys (14–15. luokan lukutaito)
• Toisessa variantissa tiedon lähteen (Earth.org-artikkeli) asianmukainen maininta

Tiedonkäsittelyn erot:

• Variantti 1: 461 sanaa, variantti 2: 362 sanaa
• Variantti 2:ssa vahvempi näyttö tietyn lähteen käytöstä
• Kummassakin samantasoista luettavuutta (14–15. luokka)

Suorituskykypisteet: 8,5/10

Vertailutehtävän suorituskyky saa vahvat pisteet, koska:

• Hyvin rakennetut vertailukehykset
• Tasapainoinen analyysi hyödyistä ja haitoista
• Tekninen tarkkuus ja sopiva syvyys
• Selkeä jäsentely olennaisten tekijöiden mukaan
• Tutkimusstrategian mukauttaminen tiedontarpeen perusteella

“Thinking”-ominaisuus näkyi työkalujen käyttölogeissa, joissa malli eteni tiedonhaussa vaiheittain: ensin laajasti, sitten kohdistetusti syventäen. Tämä läpinäkyvyys auttaa käyttäjiä ymmärtämään, mihin tietoihin vertailu perustuu.

Tehtävä 5: Luovan/analyyttisen kirjoittamisen suorituskyky

Tehtävän kuvaus: Analysoi ympäristön muutoksia ja yhteiskunnallisia vaikutuksia maailmassa, jossa sähköautot ovat täysin korvanneet polttomoottoriautot.

Suorituskykyanalyysi:

Molemmissa varianteissa malli osoitti vahvaa analyyttistä kykyä ilman näkyvää työkalujen käyttöä:

• Kattavuus: Käsitteli kaikki pyydetyt osa-alueet (kaupunkisuunnittelu, ilmanlaatu, energiainfrastruktuuri, taloudelliset vaikutukset)
• Rakenteellinen järjestys: Looginen eteneminen ja selkeät otsikot
• Niinanssi: Hyötyjen ja haasteiden tarkastelu tasapainoisesti
• Monialainen lähestymistapa: Yhdisti ympäristö-, yhteiskunta-, talous- ja teknologianäkökulmat

Sisällöntuotannon vahvuudet:

• Sopiva sävyn mukautus (lievästi keskusteleva tyyli variantissa 2)
• Poikkeuksellinen pituus ja yksityiskohtaisuus (1829 sanaa variantissa 2)
• Vahvat luettavuusmittarit (12–13. luokan lukutaito)
• Niinansoitujen näkökulmien mukaanotto (esim. tasa-arvokysymykset, toteutuksen haasteet)

Tehokkuusmittarit:

• Käsittelyajat: 43 sekuntia (variantti 1) vs. 39 sekuntia (variantti 2)
• Sanamäärät: ~543 sanaa (variantti 1) vs. 1829 sanaa (variantti 2)

Suorituskykypisteet: 9/10

Luovan/analyyttisen kirjoittamisen suorituskyky saa erinomaiset pisteet, koska:

• Kattavuus kaikissa pyydetyissä osa-alueissa
• Vaikuttava pituus ja yksityiskohtaisuus
• Tasapaino optimistisen näkemyksen ja realististen haasteiden välillä
• Vahvat monialaiset yhteydet
• Nopea käsittelykokonaisvaltaiseen analyysiin nähden

Tässä tehtävässä “Thinking”-ominaisuus näkyi vähemmän näkyvästi, mikä viittaa siihen, että malli hyödyntää enemmän sisäistä tietosynteesiä kuin ulkoisia työkaluja luovissa/analyyttisissä tehtävissä.

Kokonaisarvio

Kattavan arviointimme perusteella Gemini 2.0 Thinking osoittaa vaikuttavia valmiuksia monipuolisissa tehtävissä, joista erottuvin piirre on päättelyprosessin näkyvyys:

“Thinking”-etu

Gemini 2.0 Thinkingin erottaa perinteisistä tekoälymalleista kokeellinen lähestymistapa sisäisten prosessien näyttämiseen. Keskeisiä etuja ovat:

1. Työkalujen käytön läpinäkyvyys – Käyttäjät näkevät, milloin ja miksi malli käyttää esimerkiksi Wikipediaa, Google-hakua tai URL-indeksointia
2. Päättelyn vilahdukset – Joissain tehtävissä, erityisesti laskennassa, malli jakaa eksplisiittisesti päättelynsä ja oletuksensa
3. Vaiheittainen ongelmanratkaisu – Lokit paljastavat mallin etenevän monimutkaisiin tehtäviin vaiheittain, rakentaen ymmärrystä asteittain
4. Tutkimusstrategian havainnollisuus – Näkyvä prosessi osoittaa, miten malli tarkentaa hakujaan alkuperäisten löydösten perusteella

Tämän läpinäkyvyyden hyödyt:

• Lisää luottamusta prosessin näkyvyyden kautta
• Opetuksellinen arvo asiantuntijatason ongelmanratkaisun seuraamisessa
• Virheiden jäljitysmahdollisuus, jos tulokset eivät vastaa odotuksia
• Tutkimusinsightit tekoälypäättelyn malleista

Käytännön sovellukset

Gemini 2.0 Thinking soveltuu erityisen hyvin käyttöön, jossa tarvitaan:

1. Tutkimus ja synteesi – Kerää ja jäsentää tietoa tehokkaasti useista lähteistä
2. Opetukselliset esimerkit – Näkyvä päättelyprosessi tekee mallista arvokkaan opetuksessa
3. Monimutkainen analyysi – Vahva monialainen päättelykyky läpinäkyvällä metodologialla
4. Yhteistyö – Päättelyn läpinäkyvyys auttaa ihmisiä ymmärtämään ja kehittämään mallin tuotoksia

Mallin nopeus, laatu ja prosessin näkyvyys tekevät siitä erityisen sopivan ammattikäyttöön, jossa “miksi” on yhtä tärkeä kuin lopputulos.

Yhteenveto

Gemini 2.0 Thinking edustaa mielenkiintoista kokeellista suuntaa tekoälyn kehityksessä, jossa keskitytään paitsi lopputuloksen laatuun myös prosessin läpinäkyvyyteen. Mallin suorituskyky testikokonaisuudessamme osoittaa vahvuuksia tutkimuksessa, laskennassa, tiivistämisessä, vertailussa ja luovassa/analyyttisessä kirjoittamisessa, erityisesti tiivistämisessä (10/10).

“Thinking”-lähestymistapa tarjoaa arvokkaita näkemyksiä siitä, miten malli ratkoo erilaisia ongelmia, vaikka läpinäkyvyys vaihtelee tehtävätyypin mukaan. Tämä epäjohdonmukaisuus on tärkein kehityskohde—tasaisempi päättelyn esittäminen lisäisi mallin opetuksellista ja yhteistyöarvoa.

Kokonaispisteillä 9,2/10 Gemini 2.0 Thinking on erittäin kykenevä tekoälyjärjestelmä, jonka lisäarvona on prosessin näkyvyys—tehden siitä erityisen sopivan sovelluksiin, joissa päättelypolun ymmärtäminen on yhtä tärkeää kuin lopputulos.