DataLearner 标志DataLearnerAI
最新AI资讯
大模型排行榜
大模型评测基准
大模型列表
大模型对比
资源中心
工具
语言中文
DataLearner 标志DataLearner AI

专注大模型评测、数据资源与实践教学的知识平台,持续更新可落地的 AI 能力图谱。

产品

  • 评测榜单
  • 模型对比
  • 数据资源

资源

  • 部署教程
  • 原创内容
  • 工具导航

关于

  • 关于我们
  • 隐私政策
  • 数据收集方法
  • 联系我们

© 2026 DataLearner AI. DataLearner 持续整合行业数据与案例,为科研、企业与开发者提供可靠的大模型情报与实践指南。

隐私政策服务条款
页面导航
页面导航
大模型列表Gemini 1.5 Pro
GE

Gemini 1.5 Pro

基础大模型

Gemini 1.5 Pro

发布时间: 2024-02-15更新于: 2024-02-16 00:05:031,048
在线体验GitHubHugging FaceCompare
模型参数
未披露
上下文长度
10000K (10240000)
中文支持
支持
推理能力

Gemini 1.5 Pro 是由 Google Deep Mind 发布的 AI 模型,发布时间为 2024-02-15,定位为 基础大模型,上下文长度为 10000K,采用 不开源 许可。

数据优先来自官方发布(GitHub、Hugging Face、论文),其次为评测基准官方结果,最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法

Gemini 1.5 Pro

模型基本信息

推理过程
不支持
思考模式
不支持思考模式
上下文长度
10000K (10240000) tokens
最大输出长度
暂无数据
模型类型
基础大模型
发布时间
2024-02-15
模型文件大小
暂无数据
MoE架构
否
总参数 / 激活参数
暂无数据 / 不涉及
知识截止
暂无数据
Gemini 1.5 Pro

开源和体验地址

代码开源状态
不开源
预训练权重开源
不开源
GitHub 源码
暂无GitHub开源地址
Hugging Face
暂无开源HuggingFace地址
在线体验
暂无在线体验地址
Gemini 1.5 Pro

官方介绍与博客

官方论文
Gemini 1.5: Unlocking multimodal understanding across millions of tokens of context
DataLearnerAI博客
暂无介绍博客
Gemini 1.5 Pro

API接口信息

接口速度
暂无数据
暂无公开的 API 定价信息。
Gemini 1.5 Pro

评测结果

Gemini 1.5 Pro 当前已收录的代表性评测结果包括 MBPP(2 / 28,得分 87.80)、HumanEval(9 / 39,得分 89)、MATH(11 / 42,得分 82.90)。 本页还汇总了参数规模、上下文长度与 API 价格,便于结合评测结果与部署约束一起判断模型适配度。

思考模式

综合评估

共 4 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
MMLU
常规模式
87.10
25 / 65
MMLU Pro
常规模式
76.10
76 / 126
GPQA Diamond
常规模式
53.50
148 / 177
BBH
常规模式
0
19 / 20

数学推理

共 2 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
MATH
常规模式
82.90
11 / 42
GSM8K
常规模式
0
24 / 26

编程与软件工程

共 2 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
HumanEval
常规模式
89
9 / 39
MBPP
常规模式
87.80
2 / 28

真实性评估

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
TruthfulQA
常规模式
0
2 / 4
查看评测深度分析与其他模型对比
Gemini 1.5 Pro

发布机构

Google Deep Mind
Google Deep Mind
查看发布机构详情
Gemini 1.5 Pro

模型解读

Gemini 1.5简介

本次发布的Gemini 1.5是Pro版本的更新,官方宣传Gemini 1.5 Pro的能力已经接近此前的Gemini Ultra 1.0的水平。按照此前发布的信息看,Gemini Pro的参数量应该是比Gemini Ultra低一个数量级。

Gemini 1.5 Pro是MoE架构大模型

Google说,Gemini 1.5 Pro是一个全新的MoE模型(Mixture of Experts,混合专家)。这意味着这是一个和Mixtral 7B×8类似架构的模型,也是大企业中首个公开自己是MoE架构的模型了。这是一个中等大小的多模态模型,在各项任务评测结果都接近Gemini Ultra。

谷歌说,根据输入的类型,模型会决定最相关的专家网络来输出结果,但是除此之外,谷歌没有更多的信息透露,包括专家数量、模型参数等。

Gemini 1.5 Pro最高支持1000万上下文

同时在超长上下文方面有非常好的突破。此前,谷歌提供的Geminix系列最高支持128K超长上下文,与OpenAI目前提供的GPT模型的上下文长度一致,但是低于Claude 2.1的200K。而本次发布的Gemini 1.5 Pro最高支持100万tokens的上下文(目前仅仅面向有限的开发者和企业用户)!这应该是目前商用最长上下文的模型了!为了更好地支持100万上下文长度,谷歌说他们正在努力优化时延和计算需求。

什么概念呢?100万上下文意味着Gemini 1.5 Pro可以一次处理1个小时视频、11个小时音频、3万行代码或者70万单词!而这不是极限,谷歌说对于研究性质来说,最高可支持1000万tokens上下文!

Gemini 1.5 Pro的评测结果

谷歌在Gemini 1.5 Pro的技术报告中详细披露了Gemini 1.5 Pro的各项评测结果,其中有大量的在超长上下文和多模态的评测结果。在常规的测评中也表现很好。

Gemini 1.5 Pro的综合评测接近Gemini Ultra

谷歌公布了Gemini 1.5 Pro在各项评测的分数,结果非常接近Gemini Ultra,同时部分评测结果超过原有模型。

数据来源:https://www.datalearner.com/ai-models/llm-evaluation

上图是DataLearnerAI大模型综合评测数据中按照GSM8K排序的结果,目前的Gemini 1.5 Pro排名第一,超过了Gemini Ultra 1.0和GPT-4,而MMLU的评测看Gemini 1.5 Pro也是非常接近Gemini Ultra 1.0,但是不如GPT-4,排名第三。具体更多的评测结果如下图:

此外,谷歌还公布了Gemini 1.5 Pro在多模态的评测结果,具体大家参考DataLearnerAI的模型信息卡即可:https://www.datalearner.com/ai-models/pretrained-models/Gemini-1_5-Pro

Gemini 1.5 Pro总结

谷歌官方在介绍Gemini 1.5 Pro的时候非常强调它的超长上下文和多模态能力,它可以直接从402页的阿波罗登月记录中推断对话、事件和其中的细节,展现了非常强大的推理能力和超长上下文的理解能力。

不过,目前Gemini 1.5 Pro仅提供给部分开发者和企业用户使用,而且目前仅能使用128K上下文版本。谷歌说很快就可以发布100万上下文测试版本。而且在早期测试中,测试者甚至是可以免费测试100万上下文的结果。

DataLearner 官方微信

欢迎关注 DataLearner 官方微信,获得最新 AI 技术推送

DataLearner 官方微信二维码

和其他模型对比

暂时没有为该模型整理的相关对比页面。

想自定义其他组合?打开对比工具