DataLearner 标志

Gemini 2.5 Pro Experimental 03-25

已下架 · 2025-12-02推理大模型Gemini ProGemini 2.5
发布时间: 2025-03-25更新于: 2026-10-10退役: 2025-12-02浏览量: 1,919
上下文长度
1M
最大输出 64K
最佳榜单名次
第 9 / 59
Aider-Polyglot 第 12 / 59
查看全部评测
是否开源
不开源
查看开源信息

Gemini 2.5 Pro Experimental 03-25 was the first Gemini 2.5 release, launched by Google on March 25, 2025 as a 'thinking model' that reasons before responding. It took the top spot on LMArena at launch, with strong reasoning and coding and multimodal input. It was later replaced by preview and stable versions of Gemini 2.5 Pro.

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 2.5 Pro Experimental 03-25

模型基本信息

推理过程
支持
思考模式
不支持思考模式
上下文长度
1M tokens
最大输出长度
64K tokens
模型类型
推理大模型
输入/输出模态
文本、图像、音频、视频 → 文本
发布时间
2025-03-25
模型文件大小
暂无数据
MoE架构
未公布
总参数 / 激活参数
未公布 / 未公布
知识截止
暂无数据
Gemini 2.5 Pro Experimental 03-25

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
Hugging Face
暂无
在线体验
Gemini 2.5 Pro Experimental 03-25

官方介绍与博客

DataLearnerAI博客
暂无
Gemini 2.5 Pro Experimental 03-25

API接口信息

接口速度
4/5
暂无公开的 API 定价信息。
Gemini 2.5 Pro Experimental 03-25

评测结果

Gemini 2.5 Pro Experimental 03-25 当前已收录的代表性评测结果包括 AIME 2024(9 / 59,得分 92)、Aider-Polyglot(12 / 59,得分 72.90)、SimpleQA(12 / 46,得分 52.90)。 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
工具使用
联网能力

综合知识考试

共 2 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
HLE
常规模式
18.80
169 / 239
HLE
unknown
18.16
171 / 239

科学知识与推理

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
GPQA Diamond
常规模式
84
99 / 254

事实可靠性与幻觉

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
SimpleQA
常规模式
52.90
12 / 46

仓库修复与多文件工程

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
SWE-bench Verified
常规模式
63.80
80 / 117

数学

共 3 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
AIME 2024
常规模式
92
9 / 59
AIME2025
常规模式
86.90
52 / 109
4.20
40 / 80

算法与竞赛编程

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
LiveCodeBench
常规模式
70.40
55 / 123

写作与创意表达

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
Creative Writing
常规模式
1396.10
70 / 112

常识推理

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
SimpleBench
常规模式
51.60
51 / 95

自主开发与终端任务

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
Aider-Polyglot
常规模式
72.90
12 / 59

跨应用与工具编排

共 2 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
Claw Bench
思考模式工具
80.40
20 / 29
Pinch Bench
思考模式工具
71.90
30 / 38

图像感知与视觉推理

共 2 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
GeoBench ACW
常规模式工具联网
81
6 / 21
VPCT
常规模式
48
12 / 25

跨长文理解与整合

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
Fiction.liveBench
常规模式
66.70
13 / 16

逻辑与规划

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
BALROG
常规模式工具
43.30
7 / 13
Gemini 2.5 Pro Experimental 03-25

发布机构

Gemini 2.5 Pro Experimental 03-25

模型解读

2025年3月25日,Google DeepMind正式推出新一代人工智能模型Gemini 2.5 Pro,宣称其是目前“最智能的AI模型”。作为Gemini 2.5系列的首个实验版本,该模型在多项基准测试中表现突出,尤其在推理与代码能力上展现了显著优势。本文将从模型简介、技术特点、评测结果及行业洞察四方面,解析这一技术的突破性进展。

模型简介:以“思考”为核心的AI进化

Gemini 2.5 Pro由Google DeepMind团队开发,定位为“思考模型”(Thinking Model)。其核心设计理念是通过模拟人类推理过程,提升AI处理复杂问题的能力。与传统的分类与预测不同,Gemini 2.5 Pro强调对信息的深度分析、逻辑推导、上下文整合及决策能力。

该模型基于前代Gemini 2.0的“闪存思考”(Flash Thinking)技术,进一步优化了基础架构与后训练流程,实现了性能的跨越式提升。目前,Gemini 2.5 Pro已通过Google AI Studio开放测试,并计划集成至Vertex AI平台,未来将支持规模化生产应用。

模型特点:多模态与长上下文能力加持

  1. “思考”机制Gemini 2.5 Pro在响应前会通过内部推理生成“思考链”,显著提升了输出的准确性与逻辑性。这种机制使其能够处理需要多步骤分析的复杂任务,例如科学问题解答或代码调试。
  2. 多模态支持模型原生支持文本、图像、音频、视频及代码库等多源信息输入。结合1百万token的长上下文窗口(未来将扩展至2百万),可高效整合海量数据,适用于金融分析、跨媒体内容生成等场景。
  3. 垂直领域优势在数学、科学及代码生成任务中表现突出。例如,用户可通过单行提示生成完整的网页游戏代码(如基于p5.js的动态场景),并能根据需求进行代码编辑与转换。

评测结果:全面领先主流模型

根据官方公布的基准测试数据,Gemini 2.5 Pro在多个领域显著优于OpenAI GPT-4.5、Claude 3.7等竞品:

评测领域Gemini 2.5 Pro竞品最高分(模型)
综合推理(Humanity’s Last Exam)18.8%14.0%(OpenAI o3-mini)
数学(AIME 2025单次尝试)86.7%86.5%(OpenAI o3-mini)
代码生成(LiveCodeBench v5)70.4%74.1%(OpenAI o3-mini)
代理式编码(SWE-bench Verified)63.8%70.3%(Claude 3.7)
事实性(SimpleQA)52.9%62.5%(OpenAI GPT-4.5)

注:

  • 测试基于公开基准(如LMArena、GPQA等),部分竞品数据来源于厂商自报告。
  • Gemini 2.5 Pro在无需多数投票(Majority Voting)等额外技术的情况下,直接实现领先,显著降低推理成本。

行业洞察:AI推理能力的范式转变

Gemini 2.5 Pro的发布标志着AI技术从“预测”向“推理”的范式升级。其核心突破在于:

  1. 降低复杂任务门槛:通过强化推理能力,模型可直接处理需多步逻辑推导的任务(如科研问题、代码重构),减少人工干预。
  2. 长上下文与多模态整合:1百万token的上下文窗口支持对大型数据集(如完整代码库)的分析,为金融、医疗等数据密集型行业提供新工具。
  3. 开源生态潜力:未来若开放API接口,或将推动开发者社区构建更复杂的AI代理应用。

结语

Gemini 2.5 Pro的推出,不仅巩固了Google在AI领域的领先地位,也为行业提供了更接近人类思维能力的工具。其“思考模型”的设计理念或将引领下一代AI技术的发展方向。然而,模型的实际效能仍需通过真实场景验证,尤其是在事实性(SimpleQA得分52.9%)等尚存短板的领域。随着后续版本迭代与生态扩展,Gemini 2.5系列有望成为复杂问题解决的标配引擎。

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