Quick Answer: PaLM 2 vs Gemini

If you're short on time: PaLM 2 is Google's previous generation LLM (2023), while Gemini is the current generation (2023–present). Google has fully transitioned to Gemini, with PaLM 2 being deprecated. For any new project in 2026, you should be using Gemini.

Feature	PaLM 2	Gemini (current)
Release Year	2023	2023–2026
Status	⚠️ Deprecated	✅ Active
Multimodal	Text only (mostly)	Text, image, video, audio
Context Window	Up to 32K tokens	Up to 2M tokens (Pro)
Best Model	PaLM 2 Unicorn	Gemini 2.5 Pro
API Access	Deprecated in Vertex AI	Google AI Studio + Vertex AI
Coding Benchmark	HumanEval ~67%	HumanEval 87%+ (2.5 Pro)
Reasoning	Good	Best-in-class (with thinking)

What Is PaLM 2?

PaLM 2 (Pathways Language Model 2) was Google's flagship LLM released at Google I/O 2023. It came in four sizes: Gecko, Otter, Bison, and Unicorn, and powered Google products like Bard (now Gemini) and various Workspace features.

PaLM 2 was trained on a mixture of multilingual text, code, math, and scientific papers, making it stronger at reasoning and coding than its predecessor. At the time, it competed directly with GPT-4.

PaLM 2 Key Strengths (2023)

Strong multilingual performance (100+ languages)
Good at coding and formal reasoning
Available in multiple sizes for different latency/cost tradeoffs
Integrated into Google Cloud Vertex AI

PaLM 2 Limitations

Primarily text-only (limited multimodal capability)
32K token context window — small by today's standards
Now deprecated; Google has ended active development
Cannot use in new Google AI Studio projects

What Is Gemini?

Gemini is Google DeepMind's next-generation multimodal AI model family, launched in December 2023. It was built from the ground up to be natively multimodal — meaning it can process text, images, video, audio, and code in a unified architecture, rather than having modalities bolted on.

As of 2026, the Gemini family includes:

Gemini 2.5 Pro — Top-tier reasoning model with 1M token context and Deep Think mode
Gemini 2.5 Flash — Fast and cost-efficient for high-volume use cases
Gemini 2.0 Flash — Previous generation, still widely used
Gemini Nano — On-device model for Android and Pixel

PaLM 2 vs Gemini: Key Differences Explained

1. Multimodal Architecture

This is the biggest architectural difference. PaLM 2 was a text-first model. While Google added some image understanding capabilities later, it was not natively multimodal.

Gemini was designed from day one to process text, images, video, audio, and code simultaneously. This makes it fundamentally more capable for AI agent applications that need to perceive the world beyond just text.

2. Context Window

PaLM 2 topped out at 32K tokens. Gemini 1.5 Pro expanded this to 1 million tokens, and Gemini 2.5 Pro maintains this massive context. This is critical for AI agents that need to process long documents, entire codebases, or extended conversations.

3. Reasoning and Coding Performance

Gemini 2.5 Pro introduced a "thinking" mode (extended reasoning chains, similar to OpenAI's o1/o3 series). This dramatically improves performance on complex math, coding, and multi-step reasoning tasks—areas where PaLM 2 struggled against GPT-4.

4. API and Ecosystem

PaLM 2 was accessible via the PaLM API (now deprecated) and Vertex AI. Gemini is available via Google AI Studio (free tier included), the Gemini API, and Vertex AI for enterprise. The developer experience with Gemini is significantly better, with function calling, structured outputs, and grounding built in.

5. Pricing

PaLM 2 pricing is no longer relevant (deprecated). Current Gemini 2.5 Flash pricing is competitive:

Gemini 2.5 Flash: ~$0.075/M input tokens, ~$0.30/M output tokens
Gemini 2.5 Pro: ~$1.25/M input tokens (under 200K), ~$10/M output tokens
Free tier: Available via Google AI Studio with rate limits

Should You Migrate from PaLM 2 to Gemini?

Yes — and you don't have a choice. Google has deprecated the PaLM 2 API and is actively migrating all Vertex AI users to Gemini. If you're still running production workloads on PaLM 2, migrate now before forced deprecation causes downtime.

Migration Guide (PaLM 2 → Gemini)

Update your SDK: Replace google-cloud-aiplatform PaLM calls with the google-generativeai Python SDK or Vertex AI Gemini endpoint
Remap model names: text-bison → gemini-2.0-flash, chat-bison → gemini-2.5-flash
Update prompt format: Gemini uses a contents array with role and parts instead of PaLM's prompt field
Test outputs: Gemini's responses may be more verbose or structured differently—run regression tests
Leverage new features: Add grounding, function calling, or multimodal inputs now that you're on Gemini

Gemini for AI Agents in 2026

One of Gemini's strongest advantages over PaLM 2 for AI agent development is its native support for agentic patterns:

Function calling: Reliable JSON-structured tool use for agent actions
Google Search grounding: Agents can ground responses in real-time web data
Long context: Process entire codebases or document collections in a single call
Multimodal perception: Agents can process screenshots, images, and video for browser or desktop automation

For teams building with Google ADK or integrating with LangChain, Gemini is the obvious model choice in 2026.

Verdict: PaLM 2 vs Gemini

There's no real competition here in 2026. PaLM 2 is deprecated and Gemini is Google's current, actively-developed LLM family. The question isn't which to choose—it's which Gemini model to use:

Best for most use cases: Gemini 2.5 Flash (fast + cheap)
Best for complex reasoning/coding: Gemini 2.5 Pro with thinking mode
Best for on-device: Gemini Nano

If you're evaluating Google's AI models for a new 2026 project, start with Gemini 2.5 Flash. It's the best price-performance ratio in Google's lineup and handles most production workloads with ease.

Explore More on AgDex

📚 Related Articles

Respuesta rápida: PaLM 2 frente a Gemini

Si tiene poco tiempo: PaLM 2 es el LLM de generación anterior de Google (2023), mientras que Gemini es la generación actual (2023-presente). Google ha realizado una transición completa a Gemini, dejando PaLM 2 en estado de obsolescencia. Para cualquier proyecto nuevo en 2026, debería estar utilizando Gemini.

Característica	PaLM 2	Gemini (actual)
Año de lanzamiento	2023	2023–2026
Estado	⚠️ Obsoleto	✅ Activo
Multimodal	Solo texto (en su mayoría)	Texto, imagen, video, audio
Ventana de contexto	Hasta 32K tokens	Hasta 2M de tokens (Pro)
Mejor modelo	PaLM 2 Unicorn	Gemini 2.5 Pro
Acceso a la API	Obsoleto en Vertex AI	Google AI Studio + Vertex AI
Benchmark de codificación	HumanEval ~67%	HumanEval 87%+ (2.5 Pro)
Razonamiento	Bueno	El mejor de su clase (con modo pensamiento)

¿Qué es PaLM 2?

PaLM 2 (Pathways Language Model 2) fue el modelo insignia de LLM de Google lanzado en Google I/O 2023. Estaba disponible en cuatro tamaños: Gecko, Otter, Bison y Unicorn, y alimentaba productos de Google como Bard (ahora Gemini) y varias funciones de Workspace.

PaLM 2 fue entrenado con una combinación de texto multilingüe, código, matemáticas y artículos científicos, lo que lo hizo más fuerte en razonamiento y codificación que su predecesor. En ese momento, competía directamente con GPT-4.

Puntos fuertes clave de PaLM 2 (2023)

Sólido rendimiento multilingüe (más de 100 idiomas)
Bueno en codificación y razonamiento formal
Disponible en múltiples tamaños para diferentes compensaciones de latencia y costo
Integrado en Vertex AI de Google Cloud

Limitaciones de PaLM 2

Principalmente solo texto (capacidad multimodal limitada)
Ventana de contexto de 32K tokens: pequeña para los estándares actuales
Actualmente obsoleto; Google ha finalizado su desarrollo activo
No se puede utilizar en nuevos proyectos de Google AI Studio

¿Qué es Gemini?

Gemini es la familia de modelos de IA multimodal de próxima generación de Google DeepMind, lanzada en diciembre de 2023. Fue diseñada desde cero para ser nativamente multimodal, lo que significa que puede procesar texto, imágenes, video, audio y código en una arquitectura unificada, en lugar de añadir modalidades posteriormente.

A partir de 2026, la familia Gemini incluye:

Gemini 2.5 Pro: modelo de razonamiento de primer nivel con contexto de 1M de tokens y modo Deep Think (pensamiento profundo).
Gemini 2.5 Flash: rápido y rentable para casos de uso de gran volumen.
Gemini 2.0 Flash: generación anterior, todavía muy utilizada.
Gemini Nano: modelo en el dispositivo para Android y Pixel.

PaLM 2 frente a Gemini: Diferencias clave explicadas

1. Arquitectura multimodal

Esta es la mayor diferencia arquitectónica. PaLM 2 fue un modelo enfocado en texto. Aunque Google agregó algunas capacidades de comprensión de imágenes más adelante, no era nativamente multimodal.

Gemini fue diseñado desde el primer día para procesar texto, imágenes, video, audio y código simultáneamente. Esto lo hace fundamentalmente más capaz para aplicaciones de agentes de IA que necesitan percibir el mundo más allá del texto.

2. Ventana de contexto

PaLM 2 tenía un límite de 32K tokens. Gemini 1.5 Pro amplió esto a 1 millón de tokens, y Gemini 2.5 Pro mantiene este contexto masivo. Esto es crítico para los agentes de IA que necesitan procesar documentos largos, bases de código completas o conversaciones prolongadas.

3. Rendimiento en razonamiento y codificación

Gemini 2.5 Pro introdujo un modo de "pensamiento" (cadenas de razonamiento extendidas, similar a las series o1/o3 de OpenAI). Esto mejora drásticamente el rendimiento en tareas complejas de matemáticas, codificación y razonamiento de múltiples pasos, áreas en las que PaLM 2 tenía dificultades frente a GPT-4.

4. API y ecosistema

Se podía acceder a PaLM 2 a través de la API de PaLM (ahora obsoleta) y Vertex AI. Gemini está disponible a través de Google AI Studio (nivel gratuito incluido), la API de Gemini y Vertex AI para empresas. La experiencia de desarrollo con Gemini es significativamente mejor, con llamadas a funciones, salidas estructuradas y base de conocimientos (grounding) incorporadas de forma nativa.

5. Precios

Los precios de PaLM 2 ya no son relevantes (obsoleto). Los precios actuales de Gemini 2.5 Flash son muy competitivos:

Gemini 2.5 Flash: ~$0.075/M de tokens de entrada, ~$0.30/M de tokens de salida
Gemini 2.5 Pro: ~$1.25/M de tokens de entrada (menos de 200K), ~$10/M de tokens de salida
Nivel gratuito: disponible a través de Google AI Studio con límites de tasa

¿Debería migrar de PaLM 2 a Gemini?

Sí, y no tiene otra opción. Google ha dejado obsoleta la API de PaLM 2 y está migrando activamente a todos los usuarios de Vertex AI a Gemini. Si todavía está ejecutando cargas de trabajo de producción en PaLM 2, migre ahora antes de que la obsolescencia forzada cause tiempo de inactividad.

Guía de migración (PaLM 2 → Gemini)

Actualice su SDK: reemplace las llamadas de PaLM en google-cloud-aiplatform con el SDK de Python google-generativeai o el endpoint Vertex AI Gemini.
Reasigne los nombres de los modelos: text-bison → gemini-2.0-flash, chat-bison → gemini-2.5-flash.
Actualice el formato del prompt: Gemini utiliza una matriz contents con role y parts en lugar del campo prompt de PaLM.
Pruebe las salidas: las respuestas de Gemini pueden ser más detalladas o estar estructuradas de forma diferente; ejecute pruebas de regresión.
Aproveche las nuevas funciones: agregue base de conocimientos, llamadas a funciones o entradas multimodales ahora que está en Gemini.

Gemini para agentes de IA en 2026

Una de las ventajas más sólidas de Gemini sobre PaLM 2 para el desarrollo de agentes de IA es su soporte nativo para patrones de agentes:

Llamada a funciones: uso confiable de herramientas estructuradas en JSON para las acciones del agente.
Base de conocimientos con Google Search (Google Search grounding): los agentes pueden fundamentar sus respuestas en datos web en tiempo real.
Contexto largo: procese bases de código completas o colecciones de documentos en una sola llamada.
Percepción multimodal: los agentes pueden procesar capturas de pantalla, imágenes y video para la automatización de navegadores o escritorios.

Para los equipos que construyen con Google ADK o se integran con LangChain, Gemini es la opción de modelo obvia en 2026.

Veredicto: PaLM 2 frente a Gemini

No hay competencia real aquí en 2026. PaLM 2 está obsoleto y Gemini es la familia de LLMs actual de Google en desarrollo activo. La pregunta no es cuál elegir, sino qué modelo de Gemini utilizar:

El mejor para la mayoría de los casos de uso: Gemini 2.5 Flash (rápido + barato).
El mejor para razonamiento/codificación complejos: Gemini 2.5 Pro con modo de pensamiento.
El mejor para ejecutar en el dispositivo: Gemini Nano.

Si está evaluando los modelos de IA de Google para un nuevo proyecto en 2026, comience con Gemini 2.5 Flash. Ofrece la mejor relación precio-rendimiento en la línea de Google y maneja la mayoría de las cargas de trabajo de producción con facilidad.

Explore más en AgDex

📚 Artículos relacionados

Schnellantwort: PaLM 2 vs. Gemini

Wenn Sie in Eile sind: PaLM 2 ist Googles LLM der vorherigen Generation (2023), während Gemini die aktuelle Generation ist (2023–heute). Google hat den Übergang zu Gemini vollständig vollzogen und PaLM 2 wird nicht mehr unterstützt (deprecated). Für jedes neue Projekt im Jahr 2026 sollten Sie Gemini verwenden.

Feature	PaLM 2	Gemini (aktuell)
Veröffentlichungsjahr	2023	2023–2026
Status	⚠️ Veraltet	✅ Aktiv
Multimodal	Nur Text (größtenteils)	Text, Bild, Video, Audio
Kontextfenster	Bis zu 32K Tokens	Bis zu 2M Tokens (Pro)
Bestes Modell	PaLM 2 Unicorn	Gemini 2.5 Pro
API-Zugriff	Veraltet in Vertex AI	Google AI Studio + Vertex AI
Codierungs-Benchmark	HumanEval ~67%	HumanEval 87%+ (2.5 Pro)
Logisches Denken	Gut	Klassenbester (mit Thinking-Mode)

Was ist PaLM 2?

PaLM 2 (Pathways Language Model 2) war Googles Flaggschiff-LLM, das auf der Google I/O 2023 vorgestellt wurde. Es war in vier Größen erhältlich: Gecko, Otter, Bison und Unicorn, und trieb Google-Produkte wie Bard (heute Gemini) sowie verschiedene Workspace-Funktionen an.

PaLM 2 wurde auf einer Mischung aus mehrsprachigem Text, Code, Mathematischem und wissenschaftlichen Arbeiten trainiert, wodurch es beim logischen Denken und Programmieren stärker war als sein Vorgänger. Zu dieser Zeit konkurrierte es direkt mit GPT-4.

PaLM 2 Hauptstärken (2023)

Starke mehrsprachige Leistung (über 100 Sprachen)
Gut im Programmieren und formalen logischen Denken
Erhältlich in mehreren Größen für unterschiedliche Latenz-/Kosten-Kompromisse
Integriert in Google Cloud Vertex AI

PaLM 2 Einschränkungen

Hauptsächlich textbasiert (eingeschränkte multimodale Fähigkeiten)
32K Kontextfenster – nach heutigen Maßstäben klein
Inzwischen veraltet; Google hat die aktive Entwicklung eingestellt
Kann in neuen Google AI Studio-Projekten nicht verwendet werden

Was ist Gemini?

Gemini ist Googles nächste Generation multimodaler KI-Modelle von Google DeepMind, die im Dezember 2023 eingeführt wurde. Sie wurde von Grund auf so konzipiert, dass sie nativ multimodal ist – das heißt, sie kann Text, Bilder, Videos, Audio und Code in einer einheitlichen Architektur verarbeiten, anstatt diese Modalitäten nachträglich anzuflanschen.

Ab 2026 umfasst die Gemini-Familie:

Gemini 2.5 Pro – Spitzenmodell für logisches Denken mit 1M Kontextfenster und Deep-Think-Modus
Gemini 2.5 Flash – Schnell und kosteneffizient für volumenintensive Anwendungsfälle
Gemini 2.0 Flash – Vorherige Generation, immer noch weit verbreitet
Gemini Nano – On-Device-Modell für Android und Pixel

PaLM 2 vs. Gemini: Die wichtigsten Unterschiede

1. Multimodale Architektur

Dies ist der größte architektonische Unterschied. PaLM 2 was ein primär textbasiertes Modell. Obwohl Google später einige Bildverarbeitungsfunktionen hinzufügte, war es nicht nativ multimodal.

Gemini wurde von Anfang an für die gleichzeitige Verarbeitung von Text, Bildern, Video, Audio und Code entwickelt. Dies macht es fundamental leistungsfähiger für KI-Agenten-Anwendungen, die die Welt jenseits von reinem Text wahrnehmen müssen.

2. Kontextfenster

PaLM 2 war auf 32K Tokens begrenzt. Gemini 1.5 Pro erweiterte dies auf 1 Million Tokens, und Gemini 2.5 Pro behält diesen massiven Kontext bei. Dies ist entscheidend für KI-Agenten, die lange Dokumente, ganze Codebasen oder ausgedehnte Konversationen verarbeiten müssen.

3. Leistung bei logischem Denken und Programmieren

Gemini 2.5 Pro führte einen „Thinking“-Modus ein (erweiterte logische Ketten, ähnlich wie OpenAIs o1/o3-Serie). Dies verbessert die Leistung bei komplexen mathematischen, Programmier- und mehrstufigen Denkaufgaben drastisch – Bereiche, in denen PaLM 2 im Vergleich zu GPT-4 im Rückstand war.

4. API und Ökosystem

PaLM 2 war über die PaLM API (jetzt veraltet) und Vertex AI zugänglich. Gemini ist über Google AI Studio (inklusive Free-Tier), die Gemini API und Vertex AI für Unternehmen verfügbar. Die Entwicklererfahrung mit Gemini ist deutlich besser, mit nativer Unterstützung für Function Calling, strukturierte Ausgaben und Grounding.

5. Preise

Die Preisgestaltung für PaLM 2 ist nicht mehr relevant (veraltet). Die aktuellen Preise für Gemini 2.5 Flash sind äußerst wettbewerbsfähig:

Gemini 2.5 Flash: ~$0.075/M Input-Tokens, ~$0.30/M Output-Tokens
Gemini 2.5 Pro: ~$1.25/M Input-Tokens (unter 200K), ~$10/M Output-Tokens
Free-Tier: Verfügbar über Google AI Studio mit Ratenbegrenzung

Sollten Sie von PaLM 2 zu Gemini migrieren?

Ja – und Sie haben ohnehin keine Wahl. Google hat die PaLM 2 API eingestellt und migriert derzeit aktiv alle Vertex AI-Nutzer zu Gemini. Wenn Sie immer noch Produktions-Workloads auf PaLM 2 ausführen, migrieren Sie jetzt, um Ausfallzeiten durch die erzwungene Abschaltung zu vermeiden.

Migrationsleitfaden (PaLM 2 → Gemini)

SDK aktualisieren: Ersetzen Sie PaLM-Aufrufe in google-cloud-aiplatform durch das google-generativeai Python SDK oder den Vertex AI Gemini Endpoint
Modellnamen neu zuordnen: text-bison → gemini-2.0-flash, chat-bison → gemini-2.5-flash
Prompt-Format aktualisieren: Gemini verwendet ein contents-Array mit role und parts anstelle des prompt-Feldes von PaLM
Ausgaben testen: Die Antworten von Gemini können ausführlicher sein oder sich in der Struktur unterscheiden – führen Sie Regressionstests durch
Neue Funktionen nutzen: Integrieren Sie Grounding, Function Calling oder multimodale Inputs, jetzt wo Sie Gemini nutzen

Gemini für KI-Agenten im Jahr 2026

Einer der stärksten Vorteile von Gemini gegenüber PaLM 2 für die Entwicklung von KI-Agenten ist die native Unterstützung agentischer Muster:

Function Calling: Zuverlässige, JSON-strukturierte Tool-Nutzung für Agentenaktionen
Google Search Grounding: Agenten können Antworten mit Echtzeit-Webdaten abgleichen
Langer Kontext: Verarbeitung ganzer Codebasen oder Dokumentsammlungen in einem einzigen Aufruf
Multimodale Wahrnehmung: Agenten können Screenshots, Bilder und Videos für die Browser- oder Desktop-Automatisierung verarbeiten

Für Teams, die mit dem Google ADK entwickeln oder mit LangChain integrieren, ist Gemini 2026 die offensichtliche Wahl.

Fazit: PaLM 2 vs. Gemini

Im Jahr 2026 gibt es hier keinen wirklichen Wettbewerb mehr. PaLM 2 ist veraltet und Gemini ist Googles aktuelle, aktiv weiterentwickelte LLM-Familie. Die Frage ist nicht, welche Familie Sie wählen, sondern welches Gemini-Modell Sie nutzen:

Am besten für die meisten Anwendungsfälle: Gemini 2.5 Flash (schnell + günstig)
Bestes für komplexes Denken/Programmieren: Gemini 2.5 Pro mit Thinking-Modus
Am besten für den On-Device-Einsatz: Gemini Nano

Wenn Sie Googles KI-Modelle für ein neues Projekt im Jahr 2026 evaluieren, starten Sie mit Gemini 2.5 Flash. Es bietet das beste Preis-Leistungs-Verhältnis im Google-Portfolio und bewältigt die meisten Produktions-Workflows mühelos.

Mehr auf AgDex entdecken

📚 Verwandte Artikel

クイック回答：PaLM 2 vs Gemini

時間がない方向けのまとめ：PaLM 2はGoogleの旧世代LLM（2023年）であり、Geminiは現行世代（2023年〜現在）です。GoogleはGeminiへの移行を完了しており、PaLM 2は非推奨となっています。2026年の新規プロジェクトでは、Geminiを使用すべきです。

機能	PaLM 2	Gemini（現行）
リリース年	2023年	2023年〜2026年
ステータス	⚠️ 非推奨（廃止予定）	✅ アクティブ
マルチモーダル対応	テキストのみ（ほぼ）	テキスト、画像、動画、音声
コンテキスト窓	最大32Kトークン	最大2Mトークン（Pro）
最高モデル	PaLM 2 Unicorn	Gemini 2.5 Pro
APIアクセス	Vertex AIで非推奨	Google AI Studio + Vertex AI
コーディング評価	HumanEval ~67%	HumanEval 87%+ (2.5 Pro)
推論能力	良好	最高クラス（思考モード付き）

PaLM 2とは？

PaLM 2 (Pathways Language Model 2) は、Google I/O 2023でリリースされたGoogleのフラッグシップLLMでした。Gecko、Otter、Bison、Unicornの4つのサイズで展開され、Google Bard（現Gemini）やさまざまなWorkspace機能を支えていました。

PaLM 2は、多言語テキスト、コード、数学、科学論文などを混合したデータでトレーニングされ、前世代よりも推論およびコーディング能力が強化されました。当時、GPT-4の直接の競合相手でした。

PaLM 2の主な強み（2023年時点）

優れた多言語パフォーマンス（100以上の言語に対応）
コーディングや形式的推論に強い
レイテンシーとコストのトレードオフに応じた複数のサイズ展開
Google Cloud Vertex AIへの統合

PaLM 2の制限事項

基本的にテキスト専用（マルチモーダル機能は限定的）
32Kトークンのコンテキスト窓 — 今日の標準から見ると狭い
現在は非推奨。Googleはアクティブな開発を終了
新規のGoogle AI Studioプロジェクトでは使用不可

Geminiとは？

Gemini is Google DeepMind's next-generation multimodal AI model family, launched in December 2023. テキスト、画像、動画、音声、コードを単一の統合アーキテクチャで処理できるよう、最初からネイティブなマルチモーダルモデルとしてゼロから設計されています。

2026年現在のGeminiファミリーの構成：

Gemini 2.5 Pro — 100万トークンのコンテキストと思考（Deep Think）モードを備えた最高峰の推論モデル
Gemini 2.5 Flash — 大量リクエスト処理向けに最適化された、高速かつ低コストなモデル
Gemini 2.0 Flash — 前世代にあたり、現在も広く使用されています
Gemini Nano — AndroidやPixelなどのオンデバイス向け軽量モデル

PaLM 2とGeminiの主な違い

1. マルチモーダルアーキテクチャ

これが設計上の最大の相違点です。PaLM 2はテキスト主導のモデルでした。後から画像理解機能が追加されたものの、ネイティブなマルチモーダルではありませんでした。

一方、Geminiは初日からテキスト、画像、動画、音声、コードを同時に処理するように設計されています。これにより、テキスト以外の現実世界を認識する必要があるAIエージェントのアプリケーション開発において、根本的に優れた性能を発揮します。

2. コンテキスト窓

PaLM 2の最大コンテキストは32Kトークンでした。Gemini 1.5 Proでこれが100万トークンへと拡大され、Gemini 2.5 Proもこの広大なコンテキストを維持しています。これは、長文のドキュメント、コードベース全体、あるいは長時間の会話を処理する必要があるAIエージェントにとって非常に重要です。

3. 推論能力とコーディング性能

Gemini 2.5 Proには「思考」モード（OpenAIのo1/o3シリーズと同様の拡張推論チェーン）が導入されました。これにより、複雑な数学、コーディング、複数ステップの推論タスクにおける性能が劇的に向上し、PaLM 2がGPT-4に対して苦戦していた領域を克服しました。

4. APIとエコシステム

PaLM 2は、PaLM API（現在は非推奨）およびVertex AI経由で提供されていました。Geminiは、Google AI Studio（無料枠あり）、Gemini API、およびエンタープライズ向けのVertex AIで利用できます。関数呼び出し（Function Calling）、構造化出力（Structured Outputs）、グラウンディングなどの機能が標準で用意されており、Geminiの開発体験は大幅に向上しています。

5. 価格設定

PaLM 2の価格は現在非推奨のため考慮不要です。現行のGemini 2.5 Flashの価格設定は非常にリーズナズです：

Gemini 2.5 Flash：入力100万トークンあたり約 $0.075、出力100万トークンあたり約 $0.30
Gemini 2.5 Pro：入力100万トークンあたり約 $1.25（200K未満）、出力100万トークンあたり約 $10
無料枠：Google AI Studio経由でレート制限付きで利用可能

PaLM 2からGeminiへ移行すべきですか？

はい、移行する必要があります。かつ選択の余地はありません。GoogleはPaLM 2 APIを廃止し、すべてのVertex AIユーザーをGeminiへと積極的に移行させています。本番環境でまだPaLM 2を運用している場合は、強制停止によるダウンタイムが発生する前に、今すぐ移行作業を行ってください。

移行ガイド (PaLM 2 → Gemini)

SDKの更新：google-cloud-aiplatformのPaLM呼び出しコードを、新しいgoogle-generativeai Python SDKまたはVertex AI Geminiエンドポイントに置き換えます。
モデル名の変更：text-bison → gemini-2.0-flash、chat-bison → gemini-2.5-flash。
プロンプト形式の更新：Geminiは、PaLMのpromptフィールドの代わりに、roleとpartsを含むcontents配列を使用します。
出力結果のテスト：Geminiの応答は、より詳細であったり、構造が異なったりする場合があります。回帰テストを実行してください。
新機能の活用：Geminiへの移行に伴い、グラウンディング、関数呼び出し、またはマルチモーダル入力を組み込みます。

2026年におけるAIエージェント向けGemini

AIエージェント開発において、GeminiがPaLM 2に対して持つ非常に強力な優位性は、エージェントパターンへのネイティブなサポートです：

関数呼び出し（Function calling）：エージェントのアクションに対して、信頼性の高いJSON構造のツール利用を提供
Google検索グラウンディング：エージェントがリアルタイムのウェブデータに基づいて回答を補強可能
長大なコンテキスト：コードベース全体や大量のドキュメント群を1回で処理可能
マルチモーダル知覚：ブラウザやデスクトップの自動化に向けて、スクリーンショット、画像、動画をエージェントが処理可能

For teams building with Google ADK or integrating with LangChain, Gemini is the obvious model choice in 2026.

結論：PaLM 2 vs Gemini

2026年現在、両者の間に実質的な比較の余地はありません。PaLM 2は廃止され、GeminiはGoogleの現行かつ活発に開発が進められているLLMファミリーです。課題は「どちらを選ぶか」ではなく、「どのGeminiモデルを使うべきか」です：

ほとんどのユースケースに最適：Gemini 2.5 Flash（高速かつ低コスト）
複雑な推論・コーディングに最適：思考モード付きのGemini 2.5 Pro
オンデバイス展開に最適：Gemini Nano

2026年の新しいプロジェクトでGoogleのAIモデルを評価する場合は、まずGemini 2.5 Flashから始めてみてください。これはGoogleのラインナップの中で最高の価格性能比を持ち、本番環境のほとんどのワークロードを容易に処理できます。

AgDexでさらに調べる

📚 関連記事

إجابة سريعة: PaLM 2 مقابل Gemini

إذا كنت عجولاً وفي عجلة من أمرك: نموذج PaLM 2 هو الجيل السابق من النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) من Google (2023)، بينما يُعد Gemini الجيل الحالي (2023–حتى الآن). لقد انتقلت Google بالكامل إلى Gemini، وتم إيقاف دعم PaLM 2 رسمياً. بالنسبة لأي مشروع جديد في عام 2026، يجب عليك استخدام Gemini.

الميزة	PaLM 2	Gemini (الحالي)
سنة الإصدار	2023	2023–2026
الحالة	⚠️ متوقف (Deprecated)	✅ نشط
تعدد الوسائط (Multimodal)	نصي فقط (غالباً)	نصوص، صور، فيديو، صوت
نافذة السياق (Context Window)	حتى 32 ألف رمز (32K tokens)	حتى 2 مليون رمز (Pro)
أفضل نموذج	PaLM 2 Unicorn	Gemini 2.5 Pro
الوصول عبر API	متوقف في Vertex AI	Google AI Studio + Vertex AI
معيار البرمجة (Coding Benchmark)	HumanEval ~67%	HumanEval 87%+ (2.5 Pro)
الاستدلال (Reasoning)	جيد	الأفضل في فئته (مع وضع التفكير)

ما هو PaLM 2؟

كان PaLM 2 (Pathways Language Model 2) النموذج اللغوي الكبير الرائد من Google والذي تم إطلاقه في مؤتمر Google I/O 2023. وجاء بأربعة أحجام: Gecko وOtter وBison وUnicorn، وقام بتشغيل منتجات Google مثل Bard (المعروف حالياً باسم Gemini) والعديد من ميزات Workspace.

تم تدريب PaLM 2 على مزيج من النصوص متعددة اللغات، والأكواد البرمجية، والرياضيات، والأوراق العلمية، مما جعله أقوى في الاستدلال والبرمجة مقارنة بسلفه. وفي ذلك الوقت، كان ينافس نموذج GPT-4 بشكل مباشر.

نقاط القوة الرئيسية لـ PaLM 2 (2023)

أداء قوي متعدد اللغات (أكثر من 100 لغة)
أداء جيد في البرمجة والاستدلال الصوري (Formal Reasoning)
متوفر بأحجام متعددة لتوفير خيارات مختلفة بين زمن الاستجابة (Latency) والتكلفة
مدمج في منصة Google Cloud Vertex AI

قيود ومحدوديات PaLM 2

نصي بشكل أساسي (قدرات محدودة في معالجة الوسائط المتعددة)
نافذة سياق تبلغ 32 ألف رمز (32K tokens) — وتُعد صغيرة بالمعايير الحالية
أصبح متوقفاً (Deprecated) الآن؛ حيث أنهاء Google للتطوير النشط عليه
لا يمكن استخدامه في مشاريع Google AI Studio الجديدة

ما هو Gemini؟

يُعد Gemini عائلة نماذج الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط من الجيل التالي من Google DeepMind، والتي تم إطلاقها في ديسمبر 2023. تم بناؤه من الصفر ليكون متعدد الوسائط بشكل أصلي (Natively Multimodal) — مما يعني أنه يمكنه معالجة النصوص والصور والفيديو والصوت والأكواد البرمجية في بنية موحدة، بدلاً من دمج الوسائط كملحقات خارجية.

اعتباراً من عام 2026، تضم عائلة Gemini النماذج التالية:

Gemini 2.5 Pro — نموذج استدلال عالي المستوى مع نافذة سياق تصل إلى 1 مليون رمز ووضع التفكير العميق (Deep Think mode)
Gemini 2.5 Flash — سريع وفعال من حيث التكلفة لحالات الاستخدام ذات الحجم الكبيرة
Gemini 2.0 Flash — الجيل السابق، وما زال مستخدماً على نطاق واسع
Gemini Nano — نموذج يعمل على الأجهزة المحمولة لنظام Android وأجهزة Pixel

مقارنة PaLM 2 ضد Gemini: شرح الاختلافات الرئيسية

1. البنية متعددة الوسائط (Multimodal Architecture)

هذا هو الاختلاف الهيكلي الأكبر. كان PaLM 2 نموذجاً مخصصاً للنصوص بالدرجة الأولى. ورغم أن Google أضافت بعض قدرات فهم الصور لاحقاً، إلا أنه لم يكن متعدد الوسائط بطبيعته الأصلية.

في المقابل، تم تصميم Gemini منذ اليوم الأول لمعالجة النصوص والصور والفيديو والصوت والأكواد في وقت واحد. وهذا يجعله أكثر قدرة بشكل أساسي على تشغيل تطبيقات وكلاء الذكاء الاصطناعي (AI Agents) التي تحتاج إلى إدراك العالم بأسلوب يتجاوز مجرد النصوص.

2. نافذة السياق (Context Window)

كان الحد الأقصى لـ PaLM 2 هو 32 ألف رمز (32K tokens). ووسع نموذج Gemini 1.5 Pro هذا الحد إلى 1 مليون رمز، ويحافظ Gemini 2.5 Pro على هذه النافسة الضخمة من السياق. تُعد هذه الميزة حاسمة لوكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يحتاجون إلى معالجة مستندات طويلة، أو قواعد برمجية كاملة (Codebases)، أو محادثات ممتدة.

3. أداء الاستدلال والبرمجة

قدم Gemini 2.5 Pro "وضع التفكير" (سلاسل استدلال ممتدة، شبيهة بسلسلة o1/o3 من OpenAI). ينعكس هذا بشكل كبير في تحسين الأداء في المسائل الرياضية المعقدة والبرمجة ومهام الاستدلال متعددة الخطوات — وهي المجالات التي عانى فيها PaLM 2 أمام GPT-4.

4. واجهة البرمجة (API) والنظام البيئي

كان الوصول إلى PaLM 2 ممكناً عبر PaLM API (المتوقف حالياً) وVertex AI. بينما يتاح Gemini عبر Google AI Studio (يتضمن فئة مجانية)، وGemini API، وVertex AI للمؤسسات. تُعد تجربة المطورين مع Gemini أفضل بكثير، مع دعم مدمج لاستدعاء الدوال (Function Calling)، والمخرجات المهيكلة (Structured Outputs)، والتأريض (Grounding).

5. الأسعار والتكلفة

لم تعد أسعار PaLM 2 ذات أهمية (لأنه متوقف رسمياً). أما أسعار Gemini 2.5 Flash الحالية فتتمتع بتنافسية عالية:

Gemini 2.5 Flash: حوالي 0.075 دولار لكل مليون رمز إدخال، وحوالي 0.30 دولار لكل مليون رمز إخراج
Gemini 2.5 Pro: حوالي 1.25 دولار لكل مليون رمز إدخال (أقل من 200 ألف رمز)، وحوالي 10 دولارات لكل مليون رمز إخراج
الفئة المجانية: متاحة عبر Google AI Studio مع قيود على معدل الاستخدام (Rate limits)

هل يجب عليك الانتقال من PaLM 2 إلى Gemini؟

نعم — وليس لديك خيار آخر في الواقع. فقد قامت Google بإيقاف PaLM 2 API وتعمل حالياً بفعالية على نقل جميع مستخدمي Vertex AI إلى Gemini. إذا كنت لا تزال تشغل بيئات إنتاجية (Production workloads) على PaLM 2، فقم بالانتقال الآن قبل أن يؤدي الإيقاف الإجباري إلى توقف خدماتك.

دليل الانتقال (من PaLM 2 إلى Gemini)

تحديث حزمة تطوير البرمجيات (SDK): استبدل استدعاءات PaLM في google-cloud-aiplatform بحزمة google-generativeai الخاصة بـ Python أو نقطة نهاية Gemini في Vertex AI
إعادة تعيين أسماء النماذج: حوّل text-bison إلى gemini-2.0-flash، وحوّل chat-bison إلى gemini-2.5-flash
تحديث تنسيق المطالبات (Prompts): يستخدم Gemini مصفوفة contents تحتوي على role وparts بدلاً من حقل prompt في PaLM
اختبار المخرجات: قد تكون استجابات Gemini أكثر تفصيلاً أو مصممة بشكل مختلف — قم بإجراء اختبارات الانحدار (Regression tests)
الاستفادة من الميزات الجديدة: أضف ميزات التأريض (Grounding)، أو استدعاء الدوال (Function calling)، أو المدخلات متعددة الوسائط الآن بعد انتقالك إلى Gemini

نموذج Gemini لوكلاء الذكاء الاصطناعي في عام 2026

من أقوى مزايا Gemini مقارنة بـ PaLM 2 لتطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي (AI Agents) هو دعمه الأصلي للأنماط الوكالية (Agentic patterns):

استدعاء الدوال (Function calling): استخدام موثوق للأدوات بتنسيق JSON لاتخاذ إجراءات الوكيل
التأريض عبر بحث Google (Google Search grounding): يمكن للوكلاء ربط استجاباتهم وتأريضها ببيانات الويب في الوقت الفعلي
سياق طويل (Long context): معالجة قواعد برمجية أو مجموعات مستندات كاملة في استدعاء واحد
الإدراك متعدد الوسائط: يمكن للوكلاء معالجة لقطات الشاشة والصور والفيديو لأتمتة المتصفح أو سطح المكتب

بالنسبة للفرق التي تبني باستخدام Google ADK أو تتكامل مع LangChain، يُعد Gemini الخيار البديهي والمثالي للنماذج في عام 2026.

الخلاصة: PaLM 2 مقابل Gemini

لا توجد منافسة حقيقية هنا في عام 2026. فقد تم إيقاف PaLM 2، بينما يُعد Gemini عائلة النماذج اللغوية الكبيرة الحالية والمطورة بنشاط من Google. السؤال ليس أي النموذجَيْن تختار — بل أي نموذج من عائلة Gemini تستخدم:

الأفضل لمعظم حالات الاستخدام: Gemini 2.5 Flash (سريع + اقتصادي)
الأفضل للاستدلال المعقد والبرمجة: Gemini 2.5 Pro مع وضع التفكير
الأفضل للعمل على الأجهزة: Gemini Nano

إذا كنت تقيم نماذج الذكاء الاصطناعي من Google لمشروع جديد في عام 2026، فابدأ بـ Gemini 2.5 Flash. فهو يقدم أفضل نسبة أداء مقابل السعر في تشكيلة Google، ويتعامل مع معظم أعباء العمل الإنتاجية بسهولة.

PaLM 2 vs Gemini 2026: What Changed and Why It Matters