大家好，我是 Axton。最近，虽然 OpenAI 的 SORA 模型以其惊艳的视频生成能力吸引了全球的目光，但我们同样不能忽视谷歌在人工智能领域的另一项重大突破——Gemini 1.5 Pro。在我看来，Gemini 1.5 Pro 所展现的技术进步，其深远影响甚至可能超越 SORA。站在 2025 年的视角回看，这次更新不仅仅是版本号的微小跳跃，更是 AI 能力边界的一次重要拓展，它将为我们带来前所未有的应用可能性。
百万 Token 上下文：Gemini 1.5 Pro 的核心革新
Gemini 1.5 Pro 最引人注目的革新，莫过于其高达 100 万 Token 的上下文处理能力。 如果你对 Token 这个概念不太熟悉，可以简单理解为 AI 模型一次能够”阅读”和”记忆”的文本长度。通常一个汉字大约占据 1.2 个 Token，这意味着 100 万 Token 足以让 Gemini 1.5 Pro 一次性处理完一部长达约 78 万字的《红楼梦》全书，并且还绰绰有余。这相较于一年前 ChatGPT 3.5 大火时的 4000 Token（更新至 2025-05），以及后续 GPT-4 的最大 128k Token（更新至 2025-05）和 Claude 的 20 万 Token（更新至 2025-05），无疑是一次巨大的飞跃。
更令人振奋的是，谷歌在实验中甚至实现了高达 1000 万 Token 的处理能力。这种超长上下文窗口的实现，且不以牺牲性能为代价，绝对是一项巨大的技术飞跃。Gemini 1.5 Pro 虽然只是中档版本（相较于 Ultra 高级版），但其性能已经达到了前代 Gemini 1.0 Ultra 的水准，而后者是对标 GPT-4 的。这意味着，Gemini 1.5 Pro 已经具备了与 GPT-4 相匹敌甚至在特定方面超越的能力，而消耗的算力却更少。
除了惊人的 Token 数量，Gemini 1.5 Pro 的另一项核心创新在于其技术架构——优化后的多模态稀疏混合专家模型（MoE）。这个技术细节我们稍后再谈，现在，让我们先通过几个生动的例子，感受一下百万 Token 带来的震撼。
Gemini 1.5 Pro 实战：从文本理解到跨模态推理
那么，这百万级别的 Token 处理能力，在实际应用中究竟意味着什么呢？ 让我们从几个具体的案例中一探究竟，你会发现，越往后看，越会对其能力感到惊讶。
洞察 AI 生成内容的”破绽”
我看到一个特别有意思的测试，来自 YouTube 博主家博。他将一段由 SORA 生成的视频交给了 Gemini 1.5 Pro 进行分析，这真可谓是”魔法打败魔法”。Gemini 几乎一眼就识别出该视频是由 AI 生成的，并给出了详细的分析报告。报告指出，视频呈现了日本飘雪街道与樱花盛开的景象，但存在几处不合常理之处：例如，大雪纷飞时樱花依然盛开，而樱花通常在温暖的春季开放；雪的降落方式过于均匀，不符合自然现象；视频中的人物在下雪天并未穿着冬装。这些细节的捕捉，充分展示了 Gemini 对复杂视觉信息细致入微的理解能力。
海量信息中的精准推理
在处理大规模文本信息方面，Gemini 1.5 Pro 同样表现出色。一位名叫 Mckay 的推特用户将一本完整的生物学教科书（共计约 49 万 Token）输入给 Gemini 1.5 Pro，并提出了三个具体问题，结果模型对每个问题都给出了 100% 正确的回答。这对学生群体而言，无疑是一个巨大的福音。
另一个引人注目的例子是处理阿波罗 11 号登月任务的字幕文本。这份长达 402 页的 PDF 文档（约 33 万 Token）被上传后，Gemini 接到的任务是找出三个戏剧性的时刻，并列出相关的语录和对应的 emoji。仅仅 30 秒后，Gemini 就准确地找到了三个片段，其中一条引言”跟我赌一杯咖啡”，确实存在于原文之中。更有趣的是，当测试者画了一张草图并询问这是哪个时刻时，Gemini 准确识别出这是尼尔·阿姆斯特朗 (Neil Armstrong) 说出”这是我的一小步，却是人类的一大步”并踏上月球的瞬间，还准确给出了该句话在原始记录中的时间戳：4:13:24:48。
跨越模态的深度理解
Gemini 1.5 Pro 的强大之处不止于文本。在一个演示中，一段长达 44 分钟的影片（约占 60 万 Token）被上传给模型，任务是找到影片中纸张从人物口袋中被取出的时刻，并说明纸张上的关键信息及对应时间戳。大约一分钟后，Gemini 给出了惊人准确的答案：在影片的 12 分 01 秒，一张纸被取出，这是一张日期为 1924 年 10 月 23 日的典当行收据，典当人签名为威尔·史密斯 (Will Smith)，典当物品是手表和表链，金额为 4 美元，典当行名称是 I Goldman & Co Pawn Brokers。定位到视频相应位置，所有信息都完全吻合。紧接着，测试者又提供了一张手绘的”灵魂画作”，询问画中场景发生的时间点，Gemini 再次准确理解并给出了答案：15 分 34 秒。
代码世界的得力助手
对于开发者而言，Gemini 1.5 Pro 在代码处理上的能力同样令人期待。在一个包含 10 万行代码、总计 81 万 Token 的演示中，Gemini 不仅能准确找到控制动画效果的关键代码片段，还能借鉴示例中的技术编写新的代码，并根据要求修改任何部分。这意味着，未来面对复杂的”屎山代码”，我们或许能拥有一个强大的助手。
完整视频请点击观看：
“大海捞针”与”从零学外语”：Gemini 1.5 Pro 的极限挑战
如果说上述直观的演示已经足够亮眼，那么 Gemini 1.5 Pro 在”大海捞针”和”上下文学习”这两项极限测试中的表现，则更能凸显其技术的突破性。
“大海捞针”测试：百万 Token 下的惊人准确率
“大海捞针”（Needle in a Haystack, NIAH）是一种评估语言模型在长文本中查找特定信息能力的基准测试。它将一小段包含关键信息的文本（”针”）随机放入一个极长的文本块（”草堆”）中，考验模型能否准确找出。Gemini 1.5 Pro 在这项测试中表现极为出色，即使在高达 100 万 Token 的数据块中，它也能在 99% 的情况下成功找到嵌入的文本。这是一个相当夸张的结果，足以证明其在长上下文处理上的领先地位。
在谷歌官方发布的论文中，我们可以看到更详细的对比。例如，在音频版的 NIAH 测试中，Gemini 1.5 Pro 与 Whisper+GPT-4 Turbo 的组合进行了对比。测试任务是在长达数小时甚至 22 小时的音频中找出嵌入的简短音频片段（”针”）所揭示的秘密关键词。结果显示，Gemini 1.5 Pro 几乎是百分之百地通过了测试，而对比组合则有较多红色（未识别）区域。在视频和文本的 NIAH 测试中，Gemini 1.5 Pro 同样展现了在超长上下文（甚至实验性的 1000 万 Token）下依然保持高性能的强大能力。
上下文学习：从一本书学会一门濒危语言
如果说”大海捞针”测试展现了 Gemini 1.5 Pro 的信息检索精度，那么接下来的”上下文学习”能力则更能体现其智能的深度。谷歌进行了一项极具挑战性的测试：让 Gemini 1.5 Pro 从提供的教材中学习从英语翻译到卡拉芒语 (Kalamang)。卡拉芒语是一种使用者不足 200 人的极小众语言，在互联网上几乎没有公开的语料资源，这意味着模型必须完全依赖所提供的上下文信息进行学习。
研究人员向 Gemini 1.5 Pro 提供了约 25 万 Token 的学习资料，包括一本 500 页的语法书、一个包含 2000 个词汇的对照表以及 400 个额外的平行句子。学习完成后，模型进行了翻译测试，并与人类语言学习者进行对比。结果显示，在从英语到卡拉芒语的翻译任务中，Gemini 1.5 Pro 获得了 5.52 分，而人类学习者的平均分是 5.58 分，两者水平相当接近。这表明，Gemini 1.5 Pro 能够在几乎没有先验知识的情况下，通过超长上下文理解和学习新技能，达到与人类学习者相媲美的翻译质量。
核心要点总结
回顾 Gemini 1.5 Pro 的种种特性，有几个核心要点值得我们铭记。首先，其百万级别的 Token 上下文窗口是前所未有的，为处理超大规模信息输入提供了可能。其次，在拥有巨大上下文窗口的同时，它依然保持了极高的任务准确率和性能。再者，其强大的多模态理解与推理能力，使其能够跨越文本、图像、音频、视频等多种信息形式进行综合分析。最后，令人印象深刻的上下文学习能力，预示着 AI 在自主学习和适应新知识方面迈出了重要一步。
独特深度洞见
Gemini 1.5 Pro 的发布，不仅仅是技术参数的又一次刷新，更深层次地揭示了人工智能发展的惊人加速度。在不到一年的时间里，我们见证了上下文长度从数千 Token 跃升至百万甚至千万级别，AI 生成视频的质量也发生了翻天覆地的变化。当我亲身经历这一切时，仿佛真正看见了科幻小说中描绘的”科技奇点”正在加速到来。这不仅仅是工具的迭代，更是对我们学习方式、工作模式乃至认知边界的深刻挑战与重塑。
如何体验 Gemini 1.5 Pro？
看到这里，你一定非常好奇，如此强大的 Gemini 1.5 Pro，我们普通用户何时才能用上呢？目前，Gemini 1.5 Pro 计划首先以 128K Token 的上下文窗口向公众发布（更新至 2025-05），而完整的 100 万 Token 版本则优先提供给经过批准的开发者和企业客户（更新至 2025-05）。我们可以通过谷歌官方渠道申请加入其等待列表。具体来说，你需要访问谷歌 AI Studio 的相关页面，使用你的谷歌账户登录，然后填写一份关于你的专业领域和预期用途的问卷，提交后即可加入等待。
在我看来，Gemini 1.5 Pro 绝对值得我们高度期待。虽然这次的风头一定程度上被 SORA 盖过，但它所展示的硬实力是实实在在的。我非常乐于见到更多能与 OpenAI 相匹敌的优秀模型出现，这无疑会加速整个 AI 领域的发展。
面对日新月异的 AI 技术，我们可以选择旁观，也可以选择积极拥抱变化，跟上这股浪潮。我提供的免费内容以及付费课程，正是希望能够帮助大家更好地理解和应用 AI，打造坚实的 AI 基础能力，而不是仅仅追逐一些昙花一现的技巧。因为工具会过时，但核心能力永存。
今天的分享就到这里。我是 Axton，希望这篇文章能让你对 Gemini 1.5 Pro 有更深入的了解。
