6月6日谷歌Gemini 2.5 Pro炸场！AI新王逆天功能，开发者沸腾了？-ChaofanAI

引言

2025年6月6日，谷歌发布了其迄今为止最智能的 AI 模型 Gemini 2.5 Pro，标志着人工智能技术在推理能力、多模态功能和开发者可访问性方面的重大突破。该模型不仅在复杂任务处理上表现卓越，还通过强大的 API 支持为开发者提供了灵活的应用场景。本文将详细介绍 Gemini 2.5 Pro 的核心特性、优势及其潜在应用，并通过第三方大模型 API 平台 PoloAI (poloai.top) 提供一个完整的 Python 代码示例，展示如何实现与该模型的对话功能。

Gemini 2.5 Pro 的核心特性

1. 深度推理与 Deep Think 模式

Gemini 2.5 Pro 被称为“思考型模型”，通过实验性的 Deep Think 模式，能够在回答复杂问题前进行深入推理。借助链式思维提示等技术，该模型在数学问题求解、科学分析和编码任务中表现出色。根据谷歌官方数据，Gemini 2.5 Pro 在 LMArena 排行榜上的 Elo 分数提升至 1470（+24 分），在 WebDevArena 上达到 1443（+35 分），展现了其在推理能力上的领先地位。

2. 多模态处理能力

Gemini 2.5 Pro 支持原生多模态处理，能够同时处理文本、图像、音频和视频。其 100 万 token 的上下文窗口（即将扩展至 200 万）使其能够处理超大数据集，例如 3 万行代码、一小时视频或 70 万字文本。这种能力使其在多媒体内容分析、视频生成（通过谷歌 Veo 2 模型）以及大型代码库处理中具有显著优势。

3. 卓越的编码能力

在编码领域，Gemini 2.5 Pro 在 Aider Polyglot 等基准测试中名列前茅。开发者可以利用其生成可执行代码、创建交互式 Web 应用，或将 UI 原型转化为适用于 Android 开发的 Jetpack Compose 代码。这使其成为软件开发者的强大助手。

4. 开发者友好特性

谷歌通过 Google AI Studio 和 Vertex AI 提供对 Gemini 2.5 Pro 的访问，并引入了 思考预算 功能，允许开发者根据任务需求调整模型的推理深度。此外，通过第三方平台如 PoloAI，开发者可以更便捷地调用该模型，集成到各种应用中。

通过 PoloAI 调用 Gemini 2.5 Pro 实现对话功能

PoloAI (poloai.top) 是一个支持多种领先 AI 模型的第三方 API 平台，包括 Gemini 2.5 Pro。以下是一个使用 Python 调用 Gemini 2.5 Pro （gemini-2.5-pro-preview-06-05）的完整代码示例，通过 PoloAI 的 API 实现一个简单的对话系统，能够处理用户输入并保持对话上下文。

import openai
import json

# 初始化API配置
openai.api_key = "sk-XXX"　　　＃ｐｏｌｏＡＰＩ网站获取，之后填写对应的信息
openai.base_url = "https://poloai.top/v1/"　　＃不变

# 初始化对话历史
conversation_history = [
    {"role": "system", "content": "你是一个乐于助人的AI助手，擅长写作和讨论教育话题。"}
]


def chat_with_ai():
    print("AI助手：您好！我是您的写作助手，我们可以讨论2025高考作文或任何其他话题。输入'退出'结束对话。")

    while True:
        user_input = input("\n您：")

        if user_input.lower() in ['退出', 'exit', 'quit']:
            print("AI助手：再见！祝您写作顺利！")
            break

        # 添加用户消息到对话历史
        conversation_history.append({"role": "user", "content": user_input})

        print("AI助手：", end="", flush=True)

        # 获取AI回复
        response = openai.chat.completions.create(
            model="gemini-2.5-pro-preview-06-05",
            messages=conversation_history,
            stream=True
        )

        ai_response = ""
        for chunk in response:
            if chunk.choices[0].delta.content is not None:
                content = chunk.choices[0].delta.content
                print(content, end="", flush=True)
                ai_response += content

        # 添加AI回复到对话历史
        if ai_response:
            conversation_history.append({"role": "assistant", "content": ai_response})


if __name__ == "__main__":
    chat_with_ai()

备注：

ａｐｉｋｅｙ：ｐｏｌｏＡＰＩ获取而来的，获取途径如下，首先进入其官网（ｐｏｌｏａｉ．ｔｏｐ），点击ＡＰＩ令牌，点击添加令牌，填写相关信息，选择对应的ｇｅｍｉｎｉ分组，保存，点击刚才创建的信息条对应的复制按钮，即可得到ＡＰＩｋｅｙ

其他

其回答如下

潜在应用场景

通过 PoloAI 调用 Gemini 2.5 Pro，开发者可以构建以下应用：

智能客服：基于文本和图像输入提供实时响应。
内容生成：自动化生成文章、报告或多媒体内容。
教育工具：开发交互式学习应用，解答复杂问题。
代码助手：集成到 IDE 中，协助开发者编写和调试代码。

结论

Gemini 2.5 Pro 的发布标志着谷歌在 AI 领域的又一里程碑，其强大的推理能力和多模态功能为开发者提供了无限可能。通过 PoloAI 平台的 API 集成，开发者可以轻松调用这一尖端模型，构建创新应用。未来，随着上下文窗口的扩展和功能的进一步增强，Gemini 2.5 Pro 将在更多领域发挥关键作用。

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