Почему Gemini 2.5 Pro не перестаёт говорить и как это исправить

Инвестиционная стратегия

Современные языковые модели стремительно развиваются, становясь всё более мощными инструментами для разработки, написания текстов и решения различных задач. Одной из таких современных моделей является Gemini 2.5 Pro от Google, получившая широкую известность благодаря своей высокой производительности и качеству генерации контента. Однако, несмотря на все её достоинства, многие пользователи сталкиваются с одной проблемой — модель иногда слишком многословна, выдаёт слишком подробные ответы с лишними комментариями и избыточным кодом, что снижает эффективность работы и требует дополнительного времени на обработку. В данной статье мы рассмотрим, почему Gemini 2.

5 Pro так часто «не перестаёт говорить», что лежит в основе её склонности к избыточным ответам, а также приведём действенные советы и методы, помогающие контролировать её «болтливость» и сделать рабочий процесс более продуктивным. Суть проблемы многословности Gemini 2.5 Pro заключается в том, что по умолчанию эта модель склонна выстраивать свои ответы с избыточным количеством пояснений, подробных комментариев и даже добавлять код, который не требует изменений. Такая избыточность негативно отражается на скорости восприятия результатов, увеличивает время чтения и усложняет интеграцию с рабочими процессами, особенно когда задача требует конкретного, лаконичного кода без лишних отступлений. Поэтому для разработчиков и инженеров важно освоить точные способы управления длиной и содержанием ответов, получаемых от модели.

Одной из ключевых методик, которые показали наибольшую эффективность в снижении многословности Gemini 2.5 Pro, является корректная формулировка промптов — то есть текста запроса, который направляется модели. Простой способ заставить модель выдавать более краткий и целенаправленный текст — использование прямой и ясной инструкции «Be concise» («Будь кратким»). Эксперименты показывают, что добавление этой команды в инструкции к выполнению кода снижает количество символов в ответе почти в два раза, что значительно повышает удобство использования модели в реальных сценариях. Стоит отметить, что более мягкие фразы вроде «Minimize prose» («Минимизируй текст») часто оказываются недостаточно эффективными, поскольку они не дают модели чёткого указания на необходимость сокращения подробных описаний.

В то время как фраза «Be concise» воспринимается более однозначно, и модель адаптирует структуру ответа, убирая ненужные комментарии и выводя только изменённый или новый код. Конкретные результаты экспериментов с разными версиями Gemini 2.5 Pro показывают, что при использовании «Be concise» объём текста сокращается от 2,4 тысяч символов до примерно 1,2-1,4 тысячи, что свидетельствует о высокой эффективности такой техники постановки задачи. Сам формат и содержание промпта также оказывают существенное влияние на поведение модели. Например, при запросе добавить новое поле в базу данных и обновить как бэкенд, так и фронтенд, использование в инструкции «Be concise» позволяет модели сразу сфокусироваться на изменениях и выдавать лаконичный код без лишних разъяснений.

Такое решение упрощает копирование и вставку, уменьшает необходимость редактирования и повышает скорость работы разработчиков. Почему же Gemini 2.5 Pro склонен к избыточным пояснениям? Можно выделить несколько возможных причин. Во-первых, модель обучалась на большом количестве образовательных материалов, которые по своей природе насыщены подробными объяснениями и комментариями. Таким образом, модель приобретает привычку детально разъяснять логику кода, что полезно в учебных целях, но может быть излишним для профессиональной разработки.

Во-вторых, Gemini наследует черты разговорных ассистентов, на подобие Google Assistant, где взаимодействие построено в форме диалога. Вследствие этого модель стремится «вести беседу», отвечая не только на поставленный вопрос, но и добавляя информацию, которая могла бы быть полезной или объяснительной. Такая ориентация на коммуникацию увеличивает объём выходных данных. Наконец, Google-подход к созданию моделей акцентирует внимание на предосторожности и тщательном предоставлении контекста. В некоторых случаях модель может «перестраховываться», выстраивая развернутые ответы, чтобы избежать недопонимания или недостаточной информативности, что особенно важно в деликатных и ответственных задачах.

Для эффективного контроля этой многословности пользователям рекомендуется выстраивать запросы с чёткими и прямыми инструкциями, описывающими формат итогового результата. В частности, ввод фраз вроде «Be concise», «Only show modified code» и указание на минимизацию комментариев и пустых строк помогает структурировать вывод. Особенно важно при работе с кодом формулировать задачи в формате «Write code to...

» вместо «Explain how to...», чтобы направить модель на генерацию функционального решения, а не повествовательного текста. При этом стоит учитывать, что при создании творческих или пояснительных текстов, например, в блогах или отчётах, строгое применение команды «Be concise» может негативно сказаться на качестве результата.

В таких случаях чрезмерная краткость приводит к потере важных деталей и снижению естественности текста. Поэтому ключевым фактором успешной работы с Gemini 2.5 Pro является контекстуально осознанное промпт-менеджмент, адаптированное под конкретные задачи. Интересно отметить, что многословность — это не только проблема Gemini 2.5 Pro.

Другие современные модели, такие как Claude Opus 4 и Claude Sonnet 4 от Anthropic, также по умолчанию выводят полные кодовые блоки, даже несмотря на инструкции ограничить объём. Для таких моделей приходится применять более жёсткие команды вроде «Do NOT output full code», чтобы добиться нужной компактности. В свою очередь, модели OpenAI, например GPT-4.1, демонстрируют лучшую управляемость по части сжатия ответов. При тех же вопросах они способны выдавать краткие решения без излишних деталей, что упрощает их интеграцию в производственные цепочки.

Это свидетельствует о различиях в базовых настройках и приоритетах, заложенных в разные языковые модели. Для тех, кто хочет самостоятельно оценить поведение различных моделей и экспериментировать с промптами, существуют специальные инструменты, например 16x Eval. Это десктопное приложение, позволяющее запускать сравнительные тесты разных языковых моделей локально, быстро менять инструкции и анализировать такие параметры, как лаконичность, релевантность и другие показатели качества. Использование таких платформ помогает понять индивидуальные особенности моделей и оптимизировать их использование для конкретных задач. В заключение стоит подчеркнуть, что хотя Gemini 2.

5 Pro и склонен к излишне подробным ответам, грамотное использование техник промпт-инжиниринга, в частности добавление в запросы простых и ясных команд вроде «Be concise», значительно улучшает результаты и экономит время разработчиков. Осознание причин, по которым модель ведёт себя так, и понимание инструментов управления её ответами являются ключевыми элементами успешного взаимодействия с современными языковыми моделями, позволяющими раскрыть их потенциал и избежать разочарований от избыточной информации. С помощью таких подходов Gemini 2.5 Pro превращается в более точный и удобный помощник, способный эффективно справляться с поставленными задачами.