突发!谷歌发布Gemini 2.5 Pro正式版,碾压Claude Opus 4,国内直接使用

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6 月 18 日,Google 发布 Gemini 2.5 Pro 和 Gemini 2.5 Flash 正式版,并推出了 Gemini 2.5 Flash-Lite 预览版。

向ChatGPT看齐,为用户提供从高性能到高效能的多种选择,满足不同任务需求。

在内卷的AI时代,感觉有些多余,大家都是哪个最强用哪个,经济和速度指标存在感略低。

Gemini 2.5 Pro 性能表现:

  1. 所有2.5系列模型都能处理100万token的内容(相当于几本书的文字量);
  2. 都可以理解文字、图片、视频等多种输入;
  3. 内置Google搜索和代码执行功能;
  4. 具有"思考模式",能够进行更深入的推理。

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🏆 性能之王Gemini 2.5 Pro

🚀 编程能力大幅跃升

  • LiveCodeBench: 达到约70%准确率,相比1.5版本提升近2倍
  • Aider Polyglot: 突破80%,成为多语言编程的顶尖选手
  • SWE-bench Verified: 超过65%,在实际软件工程任务中表现卓越

🧠 推理与数学能力突破性进展

  • AIME 2025: 数学竞赛准确率飙升至约88%,展现出接近人类数学竞赛选手的水平
  • HiddenMath-Hard: 在高难度数学问题上达到约82%,证明了其深度推理能力
  • GPQA (diamond): 在研究生级别的科学问题上达到约86%,展现了专业级的知识理解

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⚡ 速度之王Gemini 2.5 Flash

350 tokens/秒:Gemini 2.5 Flash 以绝对优势领跑所有模型比前代 Gemini 2.0 Flash 提升约 40%(250→350 tokens/秒),是 Gemini 2.5 Pro 的 2.3倍 。

🚀 碾压式领先

  • 比 OpenAI 最快模型快 94%:o4-mini (high) 仅180 tokens/秒
  • 比 Claude 4 快 7-8倍:Claude系列仅50 tokens/秒左右
  • 比 DeepSeek R1 快 17倍:后者仅20 tokens/秒

💡 关键优势

  • 极致响应速度:几乎实时的交互体验,大幅减少用户等待时间
  • 高效能输出:在保持质量的同时实现了前所未有的生成速度
  • 完美平衡:不仅是Google最快的模型,更是整个行业的速度标杆

Gemini 2.5 Flash 真正定义了什么是"闪电般"的AI体验,为实时对话、批量处理和高并发应用场景开启了全新可能。

这种速度优势使其成为需要快速响应的应用场景的理想选择。

🚀 开源王者Gemini 2.5 Flash-Lite

Gemini 2.5 Flash-Lite 处于预览阶段,是 2.5 系列中最具成本效益和速度最快的模型。

支持 Google 搜索接地、代码执行、URL 上下文和函数调用,“思考”功能默认关闭,但可通过 API 参数动态启用。

特别适合需要低延迟和高效率的场景,如实时翻译和分类任务。

国内直接使用Gemini 2.5 pro

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无需魔法、不需要国外邮箱、不需要绑定信用卡、不需要20美元/月。

使用地址:www.nezhasoft.cloud

还包含了ChatGPT4o、o4-mini-high、o3、GPT4.5、GPT4.1、Gemini 2.5 Pro 0605、Claude Sonnet 4、DeepSeek R1 0528、Grok3 thinking等模型。

一句话搞定一个需求

1、写作

全国二卷作文题目:“梦的赠予”

材料内容: “昨夜闲潭梦落花”“我欲因之梦吴越”“铁马冰河入梦来”……梦往往以一种独特的方式呈现我们的感受和期冀,为我们打开更浩瀚的天空。我们也常常向别人讲述自己的梦,用文字记录自己的梦,以行动实现自己的梦。

如果有一天,我们能够将梦赠予他人……

写作要求: 以上材料引发了你怎样的联想和思考?请写一篇文章。要求选准角度,确定立意,明确文体,自拟标题;不要套作,不得抄袭;不得泄露个人信息;不少于800字。

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2、官网Demo

通过Three.js创建出3D DNA模型,效果非常逼真。

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3、小球弹跳测试

Arena-Hard小球弹跳测试,它用于评估大模型在推理、计算、代码等多个方面的综合能力。

使用 p5.js创建 5 个彩色球在四个旋转的嵌套的分别有一个缺口的六边形内弹跳的效果,旋转速度较快,考虑重力,弹性,摩擦和碰撞,符合物理自然规律。

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4、直接“喂食”《Java并发编程实战》.pdf技术书籍

几十万字的学术论文、技术书籍、毕业设计、项目资料都能直接"喂进去",让Gemini 2.5 pro快速总结、归纳、优化、降低论文查重率,写作效率提升数倍。

根据文档内容,围绕“Java 并发编程实战”,总结一份学术论文大纲。

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5、横向对比四大模型

我们通过Gemini 2.5 Pro 横向对比以下时下最火的四大模型Gemini 2.5 Pro、o3、Claude Opus 4、DeepSeek R1 0528,并画一个柱状图,做一个小总结。

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在比较 GPT-4.1、Gemini 2.5 ProClaude 4 Sonnet 这些大型语言模型时,需要从多个维度进行分析,包括模型能力(如生成质量、推理深度、多语言支持)、计算资源消耗、成本效率以及性能表现等方面。以下是对这些模型的综合对比: ### 模型能力 GPT-4.1 是 OpenAI 推出的一个版本,它在自然语言理解和生成方面表现出色,尤其是在处理复杂任务和长文本生成上有着显著的优势。Gemini 2.5 Pro 谷歌推出的产品,在多模态处理上有较强的能力,特别是在图像识别和视频理解方面有独特的优势。Claude 4 Sonnet 在逻辑推理和代码生成方面有较好的表现,适合用于编程辅助和数据分析场景[^3]。 ### 计算资源与成本效率 从硬件加速的角度来看,不同的模型对计算资源的需求也有所不同。例如,对于 FPGA、ASIC、内存中计算平台的支持程度不同,这直接影响到模型的实际部署成本和能效比。根据已有资料,某些模型可能更适合特定类型的硬件加速,从而实现更高的能效比和性能指标(GOPs/W)[^2]。 ### 性能表现 性能表现通常指的是模型在执行特定任务时的速度和准确性。对于大型语言模型而言,这不仅涉及到单次推理的时间成本,还包括了模型训练阶段所需的总时间。值得注意的是,虽然一些模型可能在理论上提供了更快的推理速度,但在实际应用中,由于数据预处理、后处理等额外开销,最终用户体验可能会有所差异。 ```python # 示例代码:模拟计算模型性能指标 def calculate_performance(model_name, inference_time, energy_consumption): """ 计算模型的性能指标 参数: model_name (str): 模型名称 inference_time (float): 单次推理所需时间(秒) energy_consumption (float): 单次推理能耗(瓦特小时) 返回: dict: 包含模型名称及其性能指标的字典 """ performance = { 'model': model_name, 'performance_metric': inference_time / energy_consumption # 假设性能指标为时间与能耗的比值 } return performance # 使用示例 gpt_4_1_perf = calculate_performance('GPT-4.1', 0.5, 10) gemini_2_5_pro_perf = calculate_performance('Gemini 2.5 Pro', 0.7, 15) claude_4_sonnet_perf = calculate_performance('Claude 4 Sonnet', 0.6, 12) [gpt_4_1_perf, gemini_2_5_pro_perf, claude_4_sonnet_perf] ```
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