Google 宣布從今天（2025年4月1日）開始，該公司新的 Gemini 2.5 Pro 提交給公眾使用，免費版用戶也可以在 Gemini AI 網站選擇使用這款新的模型來對話，該公司的 TPU 也正高速運轉，讓更多人能夠善用這些工具，所有 Gemini 使用者都能用來使用 Gemini 2.5 Pro（實驗版）。

根據 Google 自己發布的資料， Google Gemini 2.5 Pro在數學、推理及程式開發這些領域，成績是超過 DeepSeek R1、OpenAI o3-mini、GPT-4.5 等新主流模型的。

有興趣的人不妨去 http://gemini.google.com 免費試用。

大概是受到 DeepSeek 與其他市場上 AI 平台的競爭， OpenAI 近期的各種更新消息釋出都滿讓人關注的。OpenAI 這次新版的圖像生成模型，名為 「4o」，這項技術和我們常用的 AI 產圖工具類似，可以指定生成的元素變多了，而且還可以把文字更精確地放在圖片中，也包括中文囉，很樂見社群常用到的各種有趣方法，在 OpenAI 的 4o 上也能實現。

OpenAI 指出，「4o」模型在圖像生成方面的能力實現了品質的顯著進步：

更強大的生成能力，更細膩的視覺呈現

「4o」模型在生成圖像的品質、細節和一致性方面都取得了顯著的提升。無論需要逼真的照片、富有藝術感的插畫，還是獨特的設計概念圖，「4o」都能夠以更高的精準度和創造力來滿足用戶的需求。

更快的生成速度，更流暢的創作體驗

除了圖像品質的提升，「4o」模型在生成速度方面也進行了最佳化。這意味著使用者可以更快地看到他們的想法變成現實，從而加速創作流程，提升工作效率。

更強的理解能力，更貼近需求的生成結果

OpenAI 強調，「4o」模型在理解使用者輸入的文字描述方面有了更深入的理解。它可以更準確地捕捉使用者意圖中的細微差別，並將其轉化為更符合期望的視覺圖像。這將大大減少使用者需要不斷調整提示詞的情況，讓圖像生成更有效率和直接。

更多元的應用場景，無限的創意潛能

「4o」模型的強大能力，預示著它將在眾多領域發揮重要作用，包括：

藝術創作： 藝術家可以利用「4o」探索新的視覺風格，創作獨特的藝術作品。
設計領域： 設計師可以快速生成產品原型、廣告素材和各種視覺設計方案。
內容創作： 部落客、社群媒體經營者可以產生更吸引人注意的視覺內容。
教育娛樂： 「4o」也可以應用於教育和娛樂領域，例如生成教材需要的圖片、製作遊戲時的美術視覺參考與設計圖等。

OpenAI 的願景：賦能每個人，釋放創造力

OpenAI 表示，他們開發「4o」模型的目標是讓圖像生成技術更加普及和易於使用，賦能每個人都能夠將自己的想法轉化為視覺圖像，從而釋放無限的創造力。

有興趣的人，不妨參考該公司的說明，然後親自去體驗看看吧。

我一直很喜歡用的 AI 服務公司 Anthropic ，他們之前推出的 Model Context Protocol (MCP) 作為一個通用開放標準，主要功能是讓 AI 系統與各種資料來源之間的代溝減少，為開發人員和使用者開啟 AI 應用程式的新時代。根據下面這個影片， Anthropic 應用 AI 團隊的 Mahesh Murag 在 YouTube 研討會上的深入解析，MCP 不僅是一種協定，更是一種 AI 開發哲學的體現，旨在解決當前 AI 領域的碎片化問題，這可是相當不錯的發展哪。

MCP 幫助我們減少 AI 開發的困難

在 MCP 出現之前，AI 應用程式的開發面臨著嚴重的碎片化挑戰。每個團隊、每個專案都可能需要客製化實作情境處理、提詞工程、工具整合和資料存取方法等多種工作，當大家把一堆事情搞在一起的時候，大家整體的效率就變差了。

而 Mahesh 他在研討會上提到，AI 模型的力量取決於其所掌握的上下文資訊，因此，當 MCP 的核心理念正是要建立一個統一的協定，實現 AI 應用程式、代理程式、工具和資料來源之間的高度整合時，過往的破碎片化壁壘就有機會被打破或被改善，提升 AI 應用的整體效能。

MCP 的價值主張：惠及開發者、使用者和企業

MCP 的價值不僅體現在技術層面，更展現在其為 AI 生態系統中的不同參與者帶來的實質利益：

對應用程式開發者來說， MCP 相容性意味著應用程式可以輕鬆連接到任何 MCP 伺服器，無需額外的整合工作。這極大地降低了開發門檻，加速了 AI 應用的開發週期。現在在 Github 上就有很多跑 MCP 的專案了，我們可以選擇搭配來使用，建構自己的 MCP 伺服器。

推薦用看看這個 awesome-mcp-servers

接著，對工具/API 提供者而言，構建好 MCP 伺服器後，就能夠更便利地被許多 AI 應用程式整合串接一起使用，我只要我們家的 AI 工具寫一次 MCP server，就能讓各種 LLM 來取用，這為工具和 API 提供者開闢了更廣闊的市場機會。

MCP 的核心概念：提示、工具與資源

MCP 的運作基於三個核心介面：

1、提詞(Prompts)： 使用者可控制的預定義範本，用於與伺服器進行常見互動，提升使用者體驗和標準化程度。
2、工具 (Tools)： 模型控制的功能，允許 AI 與外部系統互動，例如讀取資料、執行操作。
3、資源 (Resources)： 應用程式控制的資料，由伺服器公開，提供文字以外的多種互動方式，例如檔案、圖像、JSON 等。

MCP 與 AI 代理：哇，現在可以自己去更新了~~

MCP 被定位為代理程式系統的基礎協定，極大地增強了代理程式的能力。透過 MCP，AI 代理程式可以連接到檢索系統、工具和記憶體，實現擴增語言模型 (LLM) 的概念。更重要的是，MCP 伺服器 registry 的建立，使得代理程式能夠動態發現和利用新的功能和資料來源，實現自主進化和自我完善。換言之，AI 代理程式就從官方的 MCP server registry 去找對應需要服務的 MCP server，或有人做出更好的MCP 伺服器 registry，並且，它們是可以自動去更新的，這讓 AI Agent 的發展有了更多的可能性

MCP 的未來展望

MCP 現在正熱門發展中，Anthropic 及社群正在不斷擴展其功能和應用場景。OAuth 2.0 支援的加入，使得遠端託管、可發現的伺服器成為可能，顯著降低了開發門檻。未來，MCP 將持續演進，包括統一的 registry API、well-known 設定、以及更多協定增強功能，例如有狀態與無狀態連接、串流資料、命名空間管理和主動伺服器行為等。