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谷歌Gemini 2.5 Pro：榜单屠夫！首度登顶行业标杆？

数苑

2025-04-01

导读：上周，谷歌于OpenAI直播发布会前数小时率先推出其旗舰级“思考”模型Gemini 2.5 Pro。谷歌CEO Sundar Pichai将其称为"谷歌有史以来最智能的AI模型。"过去一周谷歌Gemi

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上周，谷歌于OpenAI直播发布会前数小时率先推出其旗舰级“思考”模型Gemini 2.5 Pro。谷歌首席执行官Sundar Pichai在官方声明中强调："这是谷歌有史以来最智能的AI模型。"

从过去一周的技术指标实测及各类榜单数据分析，谷歌确实有这样子说的底气。

推理能力方面，在衡量AI推理能力的核心基准Humanity's Last Exam中，Gemini 2.5 Pro以18.8%的准确率刷新纪录，其原生推理能力（无需工具调用）已超越OpenAI o3-mini（high）架构在复杂图论问题求解的表现。

科学和数学能力方面，该模型在GPQA（博士级科学问答）和AIME 2025（国际数学奥林匹克预选）等权威测试中均展现显著领先优势，详细成绩如下：

编程能力方面，其能力提升是本次迭代的核心突破。技术指标显示，相较前代2.0版本，Gemini 2.5 Pro在SWE-bench（软件开发基准）与Aider Polyglot（多语言代码编辑）两大评估体系中全面领先，仅于Agentic coding（自主编码）维度以微小差距次于Claude 3.7 Sonnet。

官方技术Demo显示，该模型已具备单提示词生成完整可执行程序的能力，只需一行提示词，即可成功复现类「flappy bird」游戏开发案例。

对话能力方面，Gemini 2.5 Pro在Chatbot Arena竞技场以创纪录的评分跃升登顶，相较Grok-3与GPT-4.5实现近40分的性能跃升。值得注意的是，此前该榜单前序排名分差普遍维持在10分阈值内，此次突破标志着对话式AI的技术代际跨越。

除了对话能力，Gemini 2.5 Pro在Chatbot Arena的数学、编程、复杂指令、创意写作、指令跟随这些榜单上也是全面领先，现阶段的榜单屠夫实锤。

技术架构层面，Gemini 2.5 Pro延续系列产品的核心竞争优势：原生多模态处理能力与超长上下文窗口。当前版本支持100万token上下文窗口（计划扩展至200万），涵盖文本、音视频、图像及完整代码库处理。

Vision Arena评估数据显示，其在多模态理解领域能力当前已处于领先地位。

以下是原来Gemini-2.0-flash-thinking“一句话P图”的效果，如今，Gemini 2.5 Pro实际处理效果远超以往。

当前，谷歌并未公开技术报告，我们只能从其官方博客得知升级突破源于三大技术支柱：强化学习架构优化、思维链提示工程改进及后训练参数微调。

目前该模型已通过Google AI Studio开放公众测试，Gemini Advanced用户可通过桌面/移动端直接调用，企业级用户将于未来数周在Vertex AI平台获得访问权限。

值得关注的是，Chatbot Arena此前出现的代号“Nebula”神秘模型，在LMSYS评估中已展现超越o1、o3-mini、Claude 3.7 Thinking等主流模型的性能，行业分析指出或为Gemini 2.5 Pro的预发布测试版本。

此次发布前夕，Sundar Pichai在社交媒体发布的隐晦推文，被解读为借鉴行业领先者的产品发布策略——当技术领袖在社交平台发布非技术性内容时，往往预示着重大技术突破即将公布。

不过，现在模仿“strawberry”可能为时已晚，遇到行业大佬无缘无故开始在社交平台上发“诗和远方”，用户都可以召唤 Grok 来溯源分析。

实测案例

作为现阶段的榜单屠夫，Gemini 2.5 Pro的综合性能实际水平是否也如此出色呢？以下从推理、数学、科学和编程四个维度展开实际测评。

推理

Prompt：两个人同时来到了河边，都想过河，但只有一条小船，而且小船只能载一个人。请问：他们能否都过河？

Gemini 2.5 Pro用时约11秒便成功识破了逻辑陷阱：“两个人同时来到了河边”不一定都在同岸，如果是对岸就成立了。

Prompt：校长室的玻璃被人用足球砸坏了，有四个人被校长怀疑，四人依次陈述自己理由，其中有一个人说法很可疑，他就是肇事者。甲：我没有砸玻璃。乙：甲说的是对的。丙：丁在说谎。丁：我没有玩足球。请问肇事者是谁？

‍ 经分析发现，Gemini 2.5 Pro在此次推理过程中虽具有较长的响应时间，但其核心失误源于时序逻辑判断缺陷。该模型未能准确识别丙的发言时序在丁之前这一关键约束条件，导致对命题真伪判定产生根本性错误。依据经典排中律与命题逻辑准则，丙的陈述必然为伪命题，故正确答案应明确判定为丙。本次测试结果表明，Gemini 2.5 Pro在时序推理模块存在显著优化空间。

相较于其他推理模型比较难以处理的图形推理题目，Gemini 2.5 Pro则能一次答对。‍

‍数学

针对推理模型的认知效能评估，数学问题可作为其逻辑推理能力的效度评估基准。以一道硕士研究生入学考试数学科目真题为例进行测试，Gemini 2.5 Pro在该项评估中展现出扎实的解题能力，其不仅完整复现了标准解题过程，且最终计算结果与标准答案一致。

针对国际数学奥林匹克竞赛（IMO 2024）命题的解析测试中，Gemini 2.5 Pro在经历高强度认知负载状态后，仍展现出完备的非标准分析能力，其给出的最终解题答案也是准确的。

值得注意的是，该模型对于商业场景中的极限收敛模型同样呈现深度理解，如针对拼多多"砍一刀"机制的问题也能轻松处理。

科学

针对一道 2023年理综物理真题解析任务，Gemini 2.5 Pro展现出高效认知处理特性，轻松给出正确答案。

对比实验显示，Gemini 2.0 Flash在此类跨学科复杂系统建模任务中存在显著性能代际差异，其输出结果不尽如人意。

编程

经结构化测试框架验证，Gemini 2.5 Pro在增量式游戏引擎开发任务中展现出卓越的代码生成能力。

基础架构生成：首先，我们根据以下prompt让 Gemini 2.5 Pro生成一个“贪吃蛇小游戏”。

Prompt：创建一个经典的贪吃蛇小游戏，游戏界面为 400 × 400 像素的画布。蛇由若干个10 × 10像素的方块组成，初始长度为3个方块，初始位置在画布中心。蛇可以向上、向下、向左、向右移动，使用键盘的方向键控制蛇的移动方向。游戏中随机生成一个10 × 10像素的红色食物，当蛇吃到食物时，长度增加1个方块，分数增加10分，并重新生成食物。如果蛇撞到画布边界或自身，则游戏结束，弹出一个对话框显示最终得分，并提供重新开始的选项。游戏开始时，蛇以中等速度移动，随着时间的推移逐渐加快速度，增加游戏的挑战性。

可见Gemini 2.5 Pro基于预设prompt完成贪吃蛇游戏核心逻辑的实例化，并同步输出了操作指南。

空间约束强化：增加不可移动的障碍物（地图边缘 + 随机 3 个方块），可见其成功集成静态碰撞体生成模块。

动态规则扩展：在既有架构中无缝整合三类特殊道具行为树，添加特殊道具：加速/减速道具（运动学参数调制器），临时穿墙10 秒（拓扑穿透效应生成器），清除所有障碍物（空间约束解除算子）。

元编程能力验证：当用户尝试让Gemini 2.5 Pro为游戏增加新功能和输出修改后的代码，即为启动自主创意生成模式后，其也快速地给出了参考性的方案建议。

以上全流程验证数据显示，Gemini 2.5 Pro在三次需求迭代中均实现首次尝试即达功能完备性标准。

最后，经代码审计能力测试验证，Gemini 2.5 Pro在隐蔽性代码缺陷检测任务中展现出扎实的分析能力。实验设计中采用对抗式代码注入方法（通过DeepSeek植入隐蔽漏洞），Gemini 2.5 Pro成功实现100%漏洞检测准确率，并输出了标准的专业分析。

但需指出，在复杂矢量图形生成任务中（"Peloton SVG Rendering Challenge"），Gemini 2.5 Pro性能指标与Claude 3.7 Sonnet还是存在显著差距。

（左： Gemini 2.5 pro 生成；右：Claude 3.7 Sonnet 生成）

经过系统性技术指标实测，Gemini 2.5 Pro的综合性能已具备较为清晰的定位。值得关注的是，谷歌近期持续加码多模态技术攻关（研发资源倾斜度同比大幅提升），其研发路线图明确指向提升推理模型的原生多模态处理能力。DeepSeek-R1问世后，广大用户始终期待“强推理、慢思考”的大模型能进化成多模态模式的通用智能体。这一突破，是否会由Gemini系列率先实现呢？让我们拭目以待！

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2025年4月