近日，谷歌 DeepMind 推出的 Gemini2.5Pro 模型引起了科技界的廣泛關注。作爲當前行業領先的 AI 大語言模型之一，Gemini2.5Pro 憑藉其百萬級的長上下文處理能力，展示了前所未有的應用潛力。然而，儘管技術領先，模型的運行成本仍然高昂，且其質量還有提升空間。

Gemini 系列的核心競爭力在於其能夠處理超長上下文，這一特性使得它在 AI 編程、信息檢索等領域的表現格外突出。與其他模型相比，Gemini2.5Pro 能夠一次性讀取整個項目的內容，帶來更爲流暢和高效的用戶體驗。這一技術的問世標誌着大模型的一個新階段，長上下文的應用將可能改變傳統的信息交互方式。

谷歌大模型Gemini

在與播客主持人 Logan Kilpatrick 的對談中，谷歌 DeepMind 的研究科學家 Nikolay Savinov 強調了上下文的重要性。他指出，用戶提供給模型的上下文信息，可以在很大程度上提升模型的個性化和準確性。模型不僅僅依賴於預訓練的知識，還需要依靠用戶的即時輸入來更新和調整其回答，確保信息的時效性和相關性。

Savino 還提到，RAG（檢索增強生成）技術並不會被淘汰，反而會與長上下文協同工作。這種技術通過預處理步驟幫助模型在龐大的知識庫中快速檢索相關信息，從而在百萬級上下文的基礎上進一步提升信息的召回率。兩者結合，能顯著改善模型在實際應用中的表現。

長上下文技術的未來展望也非常樂觀。隨着成本的逐步降低，預計在不久的將來，千萬級的上下文處理能力將成爲行業標準。這無疑會在 AI 編碼和其他應用場景中帶來革命性的突破。

Gemini2.5Pro 不僅推動了 AI 技術的發展，也爲用戶體驗的提升開闢了新的可能性。長上下文的應用及其與 RAG 技術的結合，預示着未來 AI 將更加智能、個性化。