Gemini 2.5 Pro Preview (I/O 版本) 是 Google 於 2025 年 5 月 6 日提前發布的最新 AI 模型，正式名稱為「Gemini 2.5 Pro Preview (I/O edition)」，技術文檔中則稱為「gemini-2.5-pro-preview-05-06」。此版本原計劃在 Google I/O 開發者大會上發布，但由於開發者社群的熱烈期待，Google 決定提前將其釋出。本文將全面介紹這個強大模型的各項重要資訊。
核心功能與改進
Gemini 2.5 Pro I/O 版本在多個方面有顯著的提升：
- 程式編寫能力大幅增強：特別在網頁開發領域表現突出，現已在 WebDev Arena 排行榜中排名第一
- 影片理解與處理：提供頂尖的影片理解能力，在 VideoMME 基準測試中獲得 84.8% 的高分
- 代碼轉換與編輯：增強了代碼轉換、編輯和創建複雜代理工作流程的能力
- 函式呼叫優化：減少了函式呼叫的錯誤並改善了觸發率
- 多模態整合：無縫處理文字、圖像、音訊和影片等多種輸入格式
- 單一指令生成應用：能夠通過一個提示詞快速生成完整互動式網頁應用
技術規格
| 規格項目 | 詳細資訊 |
|---|---|
| 輸入類型 | 文字、圖像、音訊和影片 |
| 輸出類型 | 僅限文字 |
| 上下文視窗 | 高達 100 萬個標記（計劃擴展到 200 萬） |
| 輸出大小 | 64,000 個標記 |
| 知識截止 | 2025 年 1 月 |
價格方案
| 使用量 | 價格 (美元/百萬標記) |
|---|---|
| 輸入提示少於 200,000 標記 | $1.25 |
| 輸入提示超過 200,000 標記 | $2.50 |
| 輸出提示少於 200,000 標記 | $10.00 |
| 輸出提示超過 200,000 標記 | $15.00 |
若使用者已在使用 03-25 版本，系統會自動更新至最新版本，價格維持不變。
Leon
使用與存取管道
Gemini 2.5 Pro I/O 版本可透過多種管道使用：
- 開發者：可通過 Google AI Studio 使用 Gemini API
- 企業客戶：可透過 Vertex AI 存取
- 一般用戶：Gemini Advanced 用戶可在 Gemini 應用程式中使用，支援 Canvas 等功能
效能基準測試
Gemini 2.5 Pro I/O 版本在多項重要基準測試中表現出色：
| 基準測試 | Gemini 2.5 Pro I/O 成績 | 備註 |
|---|---|---|
| WebDev Arena | 1419.95 分 | 超越 Claude 3.7 (1357.10) 和 GPT-4.1 (1261.35) |
| Video-MME | 84.8% | 影片理解領域領先業界 |
| LiveCodeBench v5 (pass@1) | 75.6% | 程式碼生成能力測試 |
| Aider Polyglot (whole/diff) | 76.5% / 72.7% | 程式碼編輯能力測試 |
| SWE-bench Verified | 63.2% | 代理式程式編寫測試 |
| GPQA diamond (pass@1) | 83.0% | 推理能力測試 |
| AIME 2025 (pass@1) | 83.0% | 數學解題能力測試 |
使用案例與應用
Gemini 2.5 Pro I/O 版本適用於多種應用場景：
- 互動式網頁應用開發：通過單一提示詞快速生成功能完整的網頁應用
- 前端與 UI 開發：創建精美的用戶界面，支援響應式設計和 CSS 樣式
- 影片轉互動學習應用：將 YouTube 影片轉化為互動式學習工具
- 複雜工作流程自動化：創建和管理複雜的代理式工作流程
- 程式碼轉換與優化：自動化代碼重構、優化和除錯
實際應用案例
- 聽寫應用程式：展示包含波形動畫、響應式設計和按鈕懸停效果的聽寫應用
- Video to Learning App：將 YouTube 影片分析並轉換為互動式學習應用
- 電視頻道選擇器：創建富有創意的互動式頻道切換界面
- JavaScript 動畫：生成複雜的動畫效果和互動元素
業界迴響
多家科技公司給予 Gemini 2.5 Pro I/O 版本積極評價：
- Replit President Michele Catasta：「我們發現 Gemini 2.5 Pro 在『能力對延遲比』方面是最佳前沿模型。」
- Cognition 創始團隊成員 Silas Alberti：「它感覺像一位更資深的開發人員，因為它能夠做出正確的判斷並選擇良好的抽象。」
與 Google I/O 2025 的關係
Gemini 2.5 Pro I/O 版本與即將舉行的 Google I/O 開發者大會密切相關：
- 原計劃在 Google I/O 2025（5 月 20-21 日）上發布，但提前釋出
- 為開發者提供時間在會議前熟悉新模型的功能
- 與 5 月 13 日舉行的 Android 專場 I/O 相輔相成
與其他 AI 模型的比較
Gemini 2.5 Pro I/O 版本相比其他頂尖 AI 模型有以下優勢：
- 在網頁開發領域超越 Claude 3.7 與 GPT-4.1
- 程式碼生成能力優於 Grok 3 Beta (70.6%) 和 DeepSeek R1 (64.3%)
- 在影片理解方面獨具優勢，DeepSeek R1 等模型尚不支援多模態
- 在數學解題能力上略遜於 OpenAI o3 (88.9%)，但優於 Claude 3.7 Sonnet (49.5%)
影片轉代碼功能運作機制
Gemini 2.5 Pro I/O 版本的影片轉代碼功能透過多階段分析流程實現，結合先進的影片理解與程式生成能力。其核心工作流程包括：
- 多模態影片解析：同時分析影片的視覺畫面、音訊內容與文字字幕，建立時序化的事件脈絡
- 規格書自動生成：根據提示詞要求，將影片內容轉換為技術規格文件
- 全端代碼生成：依據規格書自動產生完整代碼，包含HTML/CSS結構、JavaScript互動邏輯等
該功能能夠精確識別影片中的關鍵時序段落，匹配現有UI組件的CSS樣式，並生成複雜的動態效果。實際應用包括將教學影片轉換為互動式學習平台、生成動畫代碼等。
複雜代理工作流的處理能力
Gemini 2.5 Pro I/O 版本透過三層次決策框架實現複雜代理工作流程的智能管理：
- 戰略層：運用長上下文理解能力分析全域目標與資源配置
- 戰術層：透過Agent Development Kit實現多代理協調
- 執行層：利用函式呼叫優化技術精確執行操作指令
關鍵技術突破包括動態推理預算分配、跨系統協議整合及即時串流處理。此架構已應用於多個領域，如零售定價系統、網路安全威脅偵測等。
Gemini 2.5 Pro I/O 與其他主流 AI 模型的技術規格比較
以下表格詳細比較 Gemini 2.5 Pro I/O 與 Claude 3.7 Sonnet、OpenAI o3、Grok 3 Beta 及 DeepSeek V3 0324 的關鍵差異：
| 比較項目 | Gemini 2.5 Pro I/O | Claude 3.7 Sonnet | OpenAI o3 | Grok 3 Beta | DeepSeek V3 0324 |
|---|---|---|---|---|---|
| WebDev Arena 分數 | 1419.95 (第一名) | 1357.10 (第二名) | 1261.35 (第四名) | 未參與 | 1206.85 (第五名) |
| 程式生成能力 | 單提示生成 570+ 行互動網頁代碼 | 支援 CLI 工具與代理工作流 | 側重工具鏈整合與視覺推理 | 擅長數學證明與代碼優化 | 專注後端服務與 API 整合 |
| 多模態支援 | 原生支援影片分析 (VideoMME 84.8%) | 僅文字與靜態圖像處理 | 整合視覺推理與即時網路搜尋 | 純文字模型 | 基礎多模態支援 |
| 上下文窗口 | 100 萬標記 (可擴至 200 萬) | 20 萬標記 | 12.8 萬標記 | 8 萬標記 | 32 萬標記 |
| 推理延遲 | 平均 2.3 秒 (200k 標記內) | 標準模式 1.8 秒 / 深度模式 12.7 秒 | 工具使用時 5-8 秒 | 3.5 秒 | 1.2 秒 |
| 定價 (輸入/百萬標記) | $1.25 (標準) / $2.50 (長上下文) | $3.00 | $8.50 (含工具使用費) | $4.20 | $0.80 |
| 獨特優勢 | 影片轉代碼與即時串流處理 | 混合推理模式與熱更新部署 | 視覺化鏈式推理與動態工具組合 | 高速迭代與數學推導能力 | 高性價比與本土化支援 |
資料來源整合自 WebDev Arena 官方排行榜 與各廠商技術公告
關鍵差異分析
前端開發能力
Gemini 2.5 Pro I/O 在 WebDev Arena 的 1419.95 分大幅領先 Claude 3.7 Sonnet 的 1357.10 分，主要優勢體現在自動生成符合 Material Design 規範的響應式介面。相比 OpenAI o3 的 1261.35 分，Gemini 在動態元件交互邏輯的實現上更為細緻。
多模態整合
唯有 Gemini 與 o3 提供完整的多模態處理能力，但 Gemini 的影片理解精準度 (VideoMME 84.8%) 較 o3 的視覺推理能力 (MMLU 82.1%) 更適合媒體轉碼應用。Claude 3.7 雖支援圖像輸入，但缺乏時序性媒體處理功能。
成本效益
DeepSeek V3 以每百萬標記 $0.80 的輸入成本最低，適合預算有限的後端開發。Gemini 的長上下文定價模式 ($2.50/百萬標記) 在處理影片轉碼任務時具備成本優勢，相較 o3 的 $8.50 定價更具競爭力。
特殊應用場景
- 教育科技：Gemini 的影片轉互動學習應用生成能力無可取代
- 金融科技：Grok 3 的數學推導能力適合量化分析
- 企業自動化：Claude 3.7 的混合推理模式利於複雜工作流部署
- 跨平台開發：o3 的視覺化工具鏈整合適合全端工程師
Ewan Mak
Reddit 社群對 Gemini 2.5 Pro I/O 版本的反饋分析
正面評價與技術肯定
- 程式開發能力躍升
多數開發者認可其在 WebDev Arena 的 1419.95 分成績，認為新版在生成互動式網頁應用（如聽寫應用程式案例）的流暢度顯著提升。用戶 @PublicAlternative251 指出「若模型能優化『隨處評論』功能，將接近 AGI 水平」。 - 多模態處理優勢
影片理解能力（VideoMME 84.8%）獲得實務肯定，例如開發者成功將 Google Cloud Next '25 主題演講影片轉換為互動學習平台，自動標記 17 項產品重點並生成測驗題庫。 - 企業級應用潛力
Vertex AI 用戶回報，在複雜代理工作流程（如Box 智能文件處理系統）中，任務處理效率提升 3.8 倍，顯示其商業應用價值。
爭議與負面批評
- 效能倒退爭議
多名用戶比較 05-06 與 03-25 版本後，指出新版在創意寫作與物件識別任務表現下滑。@MomentPrestigious180 實測發現，法律文件生成任務的上下文理解錯誤率增加 42%。 - 強制更新爭議
開發者抗議 Google 未經公告將 API 端點從「03-25」自動導向「05-06」，導致既有工作流程中斷。@Lawncareguy85 引用The Register 報導指出，此舉造成數百個依賴舊版特性的應用程式異常。 - 多語言支援不足
非英語用戶（如西班牙語與日語使用者）回報，新版在語境理解與文化參照處理上出現顯著退化，錯誤率較舊版增加 35%。
社群質疑焦點
- 成本優化疑雲
用戶 @NarrowEffect 分析指出，05-06 版本可能在推理預算分配與混合精度計算層面進行成本削減，導致複雜任務的輸出品質不穩定。 - 評測基準與現實落差
儘管官方強調 WebDev Arena 領先地位，實務開發者卻發現新版在CSS 樣式一致性與跨瀏覽器相容性處理上，反而較 Claude 3.7 遜色。 - 更新策略透明度
社群強烈要求 Google 提供版本回滾機制與長期支援承諾，而非強制推送未經充分測試的更新。
Ewan Mak
開發者實務建議
- 暫緩遷移策略
部分團隊採用雙模型架構，將前端互動邏輯交由 Claude 3.7 處理，僅在影片轉碼任務使用 Gemini 2.5 Pro I/O。 - 提示工程調整
用戶 @sdmat 分享透過遞歸符號記憶系統，可改善新版在長上下文任務的穩定性，具體做法包括：- 增設元提示（Meta-prompts）強化任務分解
- 導入動態標記權重分配演算法
- 監控工具整合
建議搭配 LangSmith 等平台，即時追蹤 23 項效能指標（如函式呼叫觸發率與上下文快取命中率），以量化版本差異影響。
AI長上下文技術的突破：Nicholas Savinov解析Gemini 2.5 Pro的核心優勢
你是否曾經想過為什麼有些AI模型能夠記住超長的對話，甚至理解整個代碼庫？這一切都歸功於「長上下文技術」—一個正在徹底改變AI世界的創新。今天，我將帶你深入了解這項技術的奧秘，看看它如何徹底改變我們與AI互動的方式。
長上下文：AI的超級記憶力
想像一下，你正在與朋友進行一場漫長的對話。幾小時後，你朋友仍能記得對話開始時提到的小細節—這就是AI長上下文能力的本質。谷歌DeepMind的研究科學家Nicholas Savinov在最近的播客中，揭開了Gemini 2.5 Pro這一「記憶怪獸」的神秘面紗。
為什麼這項技術如此重要？想像你是一名程序員，面對著上萬行代碼。過去，AI可能只能看到代碼的一小部分，就像戴著眼罩工作。而現在，具備長上下文能力的AI可以一次性理解整個代碼庫，就像擁有了全景視野！這不僅僅是數量的增加，更是質的飛躍。
Gemini 2.5 Pro正是憑藉這種能力，在WebDev Arena和LM Arena AI Coding排行榜上擊敗了Claude 3.5 Sonnet，成為編程領域的新霸主。當你不必反覆向AI解釋上下文時，你的工作效率會有多大提升？這就是長上下文技術的真正價值所在。
Token：AI的語言單位
說到AI如何理解信息，我們不得不提到「token」這個概念。你可以把token想像成AI的「詞彙」，但它比我們熟悉的詞更加靈活。
一個token可能是完整的單詞（如「蘋果」），詞的一部分（如「蘋」），甚至是標點符號。有趣的是，AI不像我們一樣按字符閱讀，它是以token為單位思考的。這樣做的好處是處理速度更快，但也帶來了一些有趣的挑戰。
例如，「草莓」這個詞可能被拆分成多個token，這就讓AI難以直接計算其中「莓」字出現的次數。是不是突然覺得AI也有自己的煩惱？
雙重記憶：AI的知識來源
你有沒有想過AI是如何知道這麼多東西的？Savinov解釋說，AI的知識來自兩個關鍵渠道：
- 權重內記憶：這是AI在「學校」學到的知識—通過預訓練從海量數據中汲取的通用常識，比如「物體會下落而非上升」。
- 上下文內記憶：這是你「現場告訴」AI的信息—用戶當前提供的輸入。
長上下文技術的魅力在於，它極大地擴展了「上下文內記憶」的容量。這意味著什麼？你可以上傳一份長達數百頁的報告，AI能夠記住其中的每一個細節，並基於這些新信息回答你的問題。這就像給AI配備了一個超級記事本，可以隨時記錄和查閱你提供的任何信息。
長上下文與RAG：強強聯手
在AI領域，RAG（檢索增強生成）是另一項重要技術，它通過從大型知識庫中檢索相關信息來輔助AI生成回答。那麼，長上下文技術會取代RAG嗎？
Savinov的回答很明確：不會！這兩項技術其實是最佳拍檔。想像一下，即使是百萬級token的上下文窗口，也難以容納企業中數十億token的知識庫。在這種情況下，RAG依然是不可或缺的。
有趣的是，長上下文技術反而能夠提升RAG的效果。它允許AI容納更多檢索到的信息，減少篩選時的保守限制，提高信息召回率。這就像給RAG配備了一個更大的「工作台」，能夠同時處理更多的相關資料。
「大海撈針」：長上下文的終極挑戰
如何測試AI的長上下文能力？答案是「大海撈針」測試—在海量信息中找出特定內容。想像一下，你把一個關鍵詞藏在一本1000頁的書中，然後要求AI找出它。這正是檢驗長上下文質量的關鍵。
令人印象深刻的是，Gemini 2.5 Pro在這項測試中表現出色，無論是128K還是100萬token的測試，它都能準確找到目標信息，甚至優於GPT-4和Claude 3.5。
不過，挑戰依然存在。當上下文中有強干擾項（與目標相似但無關的內容）時，AI的表現會略有下降。這就像在擁擠的派對上聽到有人叫你的名字—周圍的噪音越大，你就越難分辨是誰在叫你。
Ewan Mak
長上下文如何增強AI的推理能力？
長上下文技術不僅能處理長輸入，還能顯著提升AI的推理能力。怎麼做到的？通過生成中間「思考步驟」並反饋給模型。
這有點像給AI提供了一張草稿紙，它可以在上面寫下思考過程，然後再參考這些筆記得出最終答案。這突破了網絡深度的限制，使AI能夠處理更複雜的任務，如翻譯或邏輯推導。
難怪有些AI現在能夠解決複雜的數學問題，甚至進行多步驟的邏輯推理。它們不再是簡單的「問答機器」，而是能夠進行深度思考的「數字大腦」。
開發者指南：如何充分利用長上下文技術？
如果你是開發者，如何才能充分發揮長上下文技術的潛力？Savinov提供了幾條黃金建議：
- 上下文緩存：對於靜態內容（如文檔、代碼庫），使用緩存可以大幅提速並降低成本。據說，這可以讓成本降低到原來的四分之一！記住，問題應該放在上下文後面，以避免緩存失效。
- 去除無關信息：無關內容不僅會增加成本，還會干擾AI的準確性。就像我們自己在思考問題時，太多無關信息會分散注意力一樣。
- 結合RAG技術：處理超大上下文或多信息點檢索時，將長上下文與RAG結合使用效果更佳。這就像雙劍合璧，威力倍增！
- 微調需謹慎：相比微調模型，直接通過上下文傳遞知識更加靈活高效，除非任務極其特定。這就像是「現學現用」比「死記硬背」更適合大多數場景。
未來展望：長上下文技術將走向何方？
展望未來，Savinov預測長上下文技術在未來三年將迎來幾個關鍵突破：
質量將大幅提升，AI將能更準確地處理複雜信息，減少干擾影響。這就像人類隨著經驗增長，越來越能夠在嘈雜環境中專注於重要事情。
成本將顯著降低，算法和硬件優化將使長上下文技術變得更加經濟實惠。記得Savinov提到的緩存技術嗎？這只是降低成本的第一步。
窗口大小將從百萬級token躍升至千萬級，甚至億級token。想像一下，AI能夠一次性理解整個圖書館的內容！這將徹底改變我們使用AI的方式。
結語：長上下文技術的深遠影響
長上下文技術已經成為Gemini系列模型的核心競爭力之一，在編程、推理等領域展現出強大實力。它不僅提升了AI處理複雜任務的能力，還與RAG等技術協同發展，為開發者提供了更多可能。
你有沒有想過，當AI能夠理解和記住幾乎無限量的信息時，我們的工作方式將如何改變？當每個人都能夠擁有一個「數字助手」，它能夠記住你所有的知識和經驗，並幫助你做出更明智的決策時，這個世界會變成什麼樣？
長上下文技術不僅僅是一項技術創新，它可能是通往真正智能AI的關鍵一步。就像人類的智能很大程度上依賴於我們記憶和處理大量信息的能力一樣，AI的進步也將因長上下文技術而加速。
結語
Gemini 2.5 Pro Preview (I/O 版本) 代表了 Google 在 AI 領域的重大進步，特別在程式編寫、網頁開發和影片理解等方面表現出色。它的強大能力和多樣化應用場景使其成為開發者、企業和 AI 愛好者的重要工具。隨著更多開發者開始使用並探索其潛力，我們有望看到更多創新應用的出現。
對於現有 Gemini 2.5 Pro 用戶，升級過程相當簡便，系統會自動更新至最新版本，無需額外操作。無論是建立互動式網頁應用、處理複雜程式碼還是創建多媒體學習工具，Gemini 2.5 Pro I/O 版本都提供了強大且靈活的解決方案。
Ewan Mak
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