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Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06

Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06

发布时间: 2025-05-061,059
模型参数
未披露
上下文长度
1000K
中文支持
支持
推理能力

模型基本信息

推理过程
支持
上下文长度
1000K tokens
最大输出长度
65536 tokens
模型类型
暂无数据
发布时间
2025-05-06
模型文件大小
暂无数据
MoE架构
总参数 / 激活参数
暂无数据 / 不涉及
知识截止
暂无数据
推理模式
暂无模式数据

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- 不开源
GitHub 源码
暂无GitHub开源地址
Hugging Face
暂无开源HuggingFace地址

官方介绍与博客

DataLearnerAI博客
暂无介绍博客

API接口信息

接口速度
3/5
💡默认单位:$/100万 tokens。若计费单位不同,则以供应商公开的原始标注为准。
标准计费Standard
模态输入输出
文本$1.25$10
图片$1.25--

评测得分

综合评估

共 2 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
83
28 / 140
HLEnormal
21.60
32 / 81

常识问答

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
SimpleQAnormal
54
9 / 44

编程与软件工程

共 2 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
77.10
17 / 99
63.20
44 / 72

数学推理

共 5 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
MATH-500normal
98.80
1 / 42
AIME 2024normal
92
9 / 62
AIME2025normal
83
44 / 100
10.30
16 / 51
2.10
14 / 28

多模态理解

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
MMMUthinking
79.60
7 / 17

发布机构

模型解读

Gemini 2.5 Pro是谷歌在2025年3月25日发布的第一个Gemini 2.5系列模型,2025年5月6日,Google发布了一个Gemini 2.5 Pro的更新版本,这个版本的模型在编程水平上大幅提升,但是业界评测其它方面的水平似乎略有下降。

作为谷歌AI技术的最新成果,Gemini 2.5 Pro在编程、推理和多模态理解方面取得了显著进展。本文将详细介绍其关键特性、性能评估、应用案例以及如何开始使用。

背景与更新概览

Gemini 2.5 Pro是谷歌DeepMind开发的先进大语言模型(LLM),继Gemini 1.0、1.5和2.0之后推出。2025年3月25日,谷歌首次发布Gemini 2.5 Pro实验版,强调其强大的推理能力和1百万token的上下文窗口。5月6日,谷歌提前发布了更新版本(I/O版),主要针对编程能力进行了优化,特别是在前端和UI开发方面。

此次更新原计划在Google I/O开发者大会上发布,但由于开发者对Gemini 2.5 Pro的热情,谷歌决定提前推出。该版本在WebDev Arena排行榜上超越前版147个Elo点,成为业界领先的编程模型。

关键特性与改进

1. 卓越的编程能力

Gemini 2.5 Pro在编程领域的表现尤为突出,尤其是在以下方面:

  • 前端与UI开发:该模型在 WebDev Arena排行榜 上排名第一,能够生成美观且功能强大的Web应用。它可以从设计文件中提取样式属性(如颜色、字体、边距)并生成相应的CSS代码。
  • 代码转换与编辑:支持复杂的代码重构和代理工作流开发。例如,Cognition团队表示,该模型首次解决了涉及大型后端重构的评估任务,表现出“资深开发者”的判断力。
  • Vibe Coding:这一创新功能允许用户通过自然语言提示创建应用,无需编程经验。例如, HackerNoon 报道,一位开发者在一小时内使用vibe coding创建了一个复古游戏。

2. 领先的视频理解

Gemini 2.5 Pro在视频理解方面达到业界领先水平,在VideoMME基准测试中得分84.8%。它可以将视频内容转化为可执行代码,例如通过 Google AI Studio 的“Video to Learning App”功能,从YouTube视频生成交互式学习应用。

3. 超大上下文长度

该模型支持最大1,048,576个输入token和65,535个输出token的上下文长度,远超竞争对手(如OpenAI的o3-mini和Claude 3.7 Sonnet的200,000 token限制)。这使其能够处理大型代码库、长文档或复杂多模态输入。

4. 先进的推理能力

Gemini 2.5 Pro被谷歌称为“最先进的推理模型”,能够通过“思考”过程分析问题并提供准确答案。它在科学、数学和编程基准测试中表现优异,具体见下文性能评估。

性能评估

Gemini 2.5 Pro在多项基准测试中展现了强大实力,以下是其关键评估结果:

类别基准测试得分
推理与知识Humanity's Last Exam(无工具)17.8%
科学GPQA diamond(单次尝试)83.0%
数学AIME 2025(单次尝试)83.0%
代码生成LiveCodeBench v5(单次尝试)75.6%
代码编辑Aider Polyglot(整体/差异)76.5% / 72.7%
代理编码SWE-bench Verified63.2%
事实准确性SimpleQA50.8%
视觉推理MMMU(单次尝试)79.6%
图像理解Vibe-Eval(Reka)65.6%
视频理解Video-MME84.8%
长上下文MRCR(128k平均/1M点)93.0% / 82.9%
多语言Global MMLU(Lite)88.6%

分析

  • 优势:在科学(GPQA)、数学(AIME 2025)、编程(LiveCodeBench、SWE-bench)和视频理解(Video-MME)方面表现突出。
  • 局限:事实准确性(SimpleQA得分50.8%)相对较低,可能在某些需要高事实性的任务中表现一般。
  • 不确定性:业界评测提到其他方面可能略有下降,但具体数据尚未公开,可能与优化重点转向编程有关。

真实应用案例

Gemini 2.5 Pro已在多个场景中得到验证:

  • Replit:Replit总裁Michele Catasta表示:“我们发现Gemini 2.5 Pro在‘能力与延迟’比率上是最好的前沿模型。我期待在Replit Agent上使用它来处理需要高可靠性的延迟敏感任务。” (Google Developers Blog)
  • Cognition:Cognition创始团队成员Silas Alberti称:“更新后的Gemini 2.5 Pro在我们的初级开发者评估中表现出色。它是第一个解决我们一个涉及大型后端重构的评估的模型。感觉就像一个更资深的开发者,因为它能够做出正确的判断并选择好的抽象。” (Google Developers Blog)
  • 游戏开发:一位开发者通过vibe coding在一小时内创建了一个复古游戏,展示了该模型的易用性 (HackerNoon)。
  • 合作项目:Gemini 2.5 Pro驱动了Cursor的代码代理,并支持与Cognition和Replit的合作,推动代理编程的前沿 (Google Developers Blog)。

如何开始使用

  • 开发者:通过 Google AI Studio 或Vertex AI访问Gemini 2.5 Pro。现有用户无需操作,系统已自动更新至5月6日版本。
  • 非开发者:通过 Gemini应用 的Canvas功能使用vibe coding,创建交互式Web应用。
  • 实验版本:免费提供,但速率限制较低,适合测试和学习。

定价

Gemini 2.5 Pro的定价根据输入长度有所不同:

  • ≤200,000 token:输入$1.25/百万token,输出$10.00/百万token。
  • >200,000 token:输入$2.50/百万token,输出$15.00/百万token。

相比Gemini 2.0 Pro,该模型成本较高,但其性能提升和超大上下文窗口为开发者提供了更高价值 (TechCrunch)。

结论

Gemini 2.5 Pro的更新版本在编程、视频理解和长上下文处理方面展现了卓越能力,尤其适合开发者构建复杂应用和非开发者通过vibe coding实现创意。尽管业界评测可能指出其他方面性能略有下降,但其整体实力使其成为2025年AI领域的里程碑。我们期待谷歌在未来进一步优化该模型,拓展其应用场景。

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