Gemini 2.5: Pushing the Frontier with Advanced Reasoning, Multimodality, Long Context, and Next Generation Agentic Capabilities

2025年07月07日
  • 简介
    在本报告中,我们介绍了Gemini 2.X系列模型:Gemini 2.5 Pro和Gemini 2.5 Flash,以及我们此前推出的Gemini 2.0 Flash和Flash-Lite模型。Gemini 2.5 Pro是我们目前能力最强的模型,在前沿的编程和推理基准测试中达到了最先进的水平。除了卓越的编程和推理能力之外,Gemini 2.5 Pro还是一种具备出色多模态理解能力的“思考型”模型,现在能够处理长达三小时的视频内容。它将长上下文、多模态和推理能力独特地结合在一起,可以实现全新的基于智能体的工作流程。Gemini 2.5 Flash则以远低于高性能模型的计算资源和延迟,提供了出色的推理能力;而Gemini 2.0 Flash和Flash-Lite则在低延迟和低成本的前提下实现了高表现力。整体而言,Gemini 2.X系列模型覆盖了模型能力与成本之间的完整帕累托前沿,使用户能够探索复杂智能体问题解决能力的边界。
  • 图表
  • 解决问题
    论文旨在解决如何构建一个在模型能力与成本之间达到最佳平衡的人工智能模型家族,以支持复杂的多模态理解和推理任务。Gemini 2.X系列试图验证通过不同版本的模型(Pro、Flash、Flash-Lite)覆盖不同的应用场景是否可行,并推动代理式问题解决的边界。
  • 关键思路
    提出Gemini 2.X模型家族,包括Gemini 2.5 Pro(具备最先进的编码和推理能力,支持长上下文和多模态理解)、Gemini 2.5 Flash(高效推理能力),以及更早的Gemini 2.0 Flash和Flash-Lite(低延迟低成本)。关键创新在于将长文本处理、多模态理解和复杂推理结合,支持新型的代理工作流。
  • 其它亮点
    {"Gemini 2.5 Pro能够处理长达3小时的视频内容,展示了其强大的多模态理解能力",实验设计强调了模型在前沿编码和推理基准上的性能表现,"Gemini 2.X系列覆盖了模型能力与成本之间的帕累托前沿,适合不同使用场景",该模型家族为未来研究提供了多个潜在方向,例如代理式系统的设计和多模态长期记忆建模}
  • 相关研究
    {"Google DeepMind, \"Gemini: A Family of Highly Capable Multimodal Models\", 2023","Brown et al., \"Language Models are Few-Shot Learners\", NeurIPS 2020","Ramesh et al., \"Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents\", arXiv:2204.06125","Touvron et al., \"LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models\", Meta AI, 2023","OpenAI, \"GPT-4 Technical Report\", 2023"}
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