Google изменит условия использования нейросетей Gemini для владельцев личных аккаунтов. С 9 октября 2026 года пользователям без подписки Google AI будут недоступны модели Gemini Flash и Gemini Pro. На бесплатном тарифе останется только Gemini Flash-Lite, передает Ulysmedia.kz.
Примерно три месяца назад Google предложил части пользователей подписку Plus со скидкой около 75% на три месяца. В нее входили дополнительное место в облачном хранилище, расширенные возможности Gemini и доступ к модели Gemini Pro.
Однако теперь условия изменятся и для подписчиков Plus. Доступ к Gemini Pro для них будет закрыт, а модель перейдет в более дорогие тарифы AI Pro и AI Ultra.
Одновременно Google меняет принцип расчета лимитов. Компания начнет учитывать объем вычислительных ресурсов, затрачиваемых пользователем. Он будет зависеть от сложности запросов, используемых функций и продолжительности диалогов с Gemini.
«Лимиты будут сбрасываться каждые пять часов, пока вы не достигнете недельной квоты. У пользователей с платной подпиской Google AI лимиты выше», – пояснили в службе поддержки компании.
Быстрее расходовать доступные ресурсы будут продвинутые модели и функции. В их числе генерация изображений, видео, музыки и другого медиаконтента, Deep Research, модель Pro, расширенное мышление и Deep Think.
Сильнее всего изменения затронут бесплатный тариф. Сейчас его пользователям доступны Flash-Lite, Flash и Pro. После 9 октября останется только Flash-Lite.
Пользователи Google AI Plus смогут работать с Flash-Lite и Flash. О конкретной дате отключения Pro для своего аккаунта подписчики этого тарифа получат отдельное электронное письмо.
Изменения предусмотрены и для Google AI Pro. Его пользователи получат доступ к Deep Think, который ранее был доступен только в AI Ultra. В Google описывают эту функцию как предназначенную для «максимального параллельного рассуждения».
Для AI Ultra набор возможностей останется прежним. Подписчикам будут доступны Flash-Lite, Flash, Pro и Deep Think.
Кроме того, для каждой доступной модели можно будет выбирать низкий, средний или высокий уровень нагрузки. Более высокий уровень позволит модели подробнее отвечать и лучше справляться с задачами, однако доступный лимит будет расходоваться быстрее.