Google 的 AI 飞跃内幕:Gemini 2.5 思考更深入,说话更智能,编码速度更快
快速阅读: 《VentureBeat 公司》消息,谷歌在I/O大会宣布增强Gemini 2.5 Flash及推出Gemini 2.5 Pro,后者具备“深度思考”功能,表现优异但暂未广泛使用。2.5 Flash效率提升,多项功能升级。
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谷歌正朝着实现其“通用AI助手”的目标迈进,该助手能够理解上下文、制定计划并采取行动。在今天的谷歌I/O大会上,这家科技巨头宣布对其Gemini 2.5 Flash进行了增强——它在几乎所有方面都有了提升,包括推理、代码和长上下文的基准测试——以及Gemini 2.5 Pro,其中包括一个实验性的增强推理模式“深度思考”,使Pro能够在回应之前考虑多个假设。
“这是我们对Gemini应用的终极目标:一个个性化、主动性和强大的AI助手。”谷歌DeepMind首席执行官德米斯·哈萨比斯在新闻发布会预览时说道。
“深度思考”在顶级基准测试中表现出色
谷歌宣布了Gemini 2.5 Pro——它认为这是迄今为止最智能的模型,具有百万令牌的上下文窗口——三月份推出,并于本月早些时候发布了其“I/O”编码版本(哈萨比斯称其为“我们建造过的最好的编码模型!”)。
“我们对人们所创造的东西印象深刻,从将草图变成互动应用到模拟整个城市。”哈萨比斯说。
他指出,根据谷歌在AlphaGo上的经验,当AI模型有更多时间思考时,其响应会更好。这促使DeepMind科学家开发了“深度思考”,它利用了谷歌最新的前沿思维和推理研究,包括并行技术。
“深度思考”在最难的数学和编码基准测试中表现优异,包括2025年美国数学奥林匹克竞赛(USAMO)。它还在LiveCodeBench上领先,这是一个竞争级编码的困难基准测试,并在MMMU上得分84.0%,该测试评估多模态理解和推理能力。
哈萨比斯补充道:“我们正在花一些额外的时间进行更多的前沿安全评估,并从安全专家那里获得进一步的反馈。”(意思是:目前,它仅通过API提供给可信测试者以收集反馈,之后才能广泛使用。)
总体而言,新的2.5 Pro在流行的编码排行榜WebDev Arena上领先,其ELO评分——衡量象棋等双人游戏中玩家相对技能水平的指标——为1420(中级到熟练)。它还在LMArena排行榜的所有类别中领先,该排行榜根据人类偏好评估AI。
自发布以来,“我们对用户所创造的东西印象深刻,从将草图变成互动应用到模拟整个城市。”哈萨比斯说。
Gemini 2.5 Pro、Flash的重要更新
今天,谷歌还宣布了增强版的2.5 Flash,这是其工作马模型,旨在速度、效率和低成本方面表现出色。2.5 Flash在推理、多模态、代码和长上下文的基准测试中全面改进——哈萨比斯指出它在LMArena排行榜上仅次于2.5 Pro。该模型也更高效,减少了20%到30%的令牌使用。
谷歌正在根据开发者的反馈对2.5 Flash进行最终调整;现在它可以在Google AI Studio、Vertex AI和Gemini应用中预览。预计将在六月初全面投入使用。
今天,谷歌还宣布了增强版的2.5 Flash,这是其工作马模型,旨在速度、效率和低成本方面表现出色。2.5 Flash在推理、多模态、代码和长上下文的基准测试中全面改进——哈萨比斯指出它在LMArena排行榜上仅次于2.5 Pro。该模型也更高效,减少了20%到30%的令牌使用。
谷歌正在为Gemini 2.5 Pro和2.5 Flash引入更多功能,包括原生音频输出以创建更自然的对话体验、支持多位发言人的文本转语音、思想摘要和思考预算。
有了原生音频输入(预览版),用户可以引导Gemini的语气、口音和说话风格(想想:指导模型在讲故事时变得戏剧化或忧郁)。像Project Mariner一样,该模型还配备了工具使用功能,允许它代表用户搜索。
其他早期的语音功能实验包括情感对话,赋予模型检测用户语音情绪并适当回应的能力;主动音频使其能够屏蔽背景对话;以及在Live API中的思考,以支持更复杂的任务。
Pro和Flash中的新多位发言人功能支持超过24种语言,并且模型可以快速切换方言。“文本转语音表达性强,能捕捉细微差别,例如低语。”谷歌DeepMind首席技术官科尔·考库丘格鲁和谷歌DeepMind产品管理高级总监图尔西·多希在今天发布的博客文章中写道。
此外,2.5 Pro和Flash现在在Gemini API和Vertex AI中包含思想摘要。这些“将模型的原始想法组织成清晰的格式,带有标题、关键细节和关于模型行为的信息,如何时使用工具”,考库丘格鲁和多希解释道。目标是为模型的思考过程提供更结构化、更简洁的格式,并让用户与Gemini的交互更易于理解和调试。
像2.5 Flash一样,Pro现在也配备了“思考预算”,这使得开发者能够控制模型在回应前使用的令牌数量,或者,如果他们愿意的话,完全关闭其思考能力。这项功能将在未来几周内普遍可用。
最后,谷歌在Gemini API中添加了原生SDK支持,用于Model Context Protocol (MCP) 定义,以便模型更容易与开源工具集成。
正如哈萨比斯所说:“我们正处于历史上的一个非凡时刻,人工智能正在开启一个令人惊叹的新未来。这是持续的进步。”
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