前言：憑借其在模型規模和性價比方面的優勢，谷歌在大型頭部模型的競爭中逐漸占據優勢，同時引發了AI代碼市場的新一輪競爭。

作者 | 方文三圖片來源 |  網 絡 谷歌發布Gemini 2.5 Pro升級版

近期，谷歌DeepMind研究部門發布了Gemini 2.5 Pro Preview（I/O版），這是今年3月推出的Gemini 2.5 Pro多模態大型語言模型的最新版本。

自2022年底ChatGPT引發生成式AI熱潮以來，谷歌首次在關鍵的代碼生成評估指標上全面領先，超越了所有競爭對手。

目前，該模型在LMArena的編碼排行榜上排名第一，在WebDev Arena排行榜上也占據首位，尤其擅長構建交互式Web應用。

新版本的模型編號為[Gemini-2.5-pro-preview-05-06]，取代了先前的03-25版本。

谷歌此次更新的一個顯著特點是，用戶僅需一條提示即可構建完整、可交互的網頁應用或模擬程序，這與DeepMind簡化原型設計與開發流程的目標不謀而合。

谷歌表示，用戶可以輸入視覺模式或主題性提示，直接轉化為可運行的代碼，這顯著降低了設計導向型開發者或創新團隊的入門門檻。

盡管谷歌尚未公開新版Gemini 2.5 Pro的底層架構及技術細節，但從實際應用效果來看，其核心目標仍是提供更加高效、直觀的開發體驗。

憑借其在代碼生成與多模態輸入方面的優勢，Gemini 2.5 Pro不再僅是技術實驗室中的[研究模型]，而是正在成為應對真實開發挑戰的實用工具。

此次提前發布也表明，DeepMind有意借此響應市場需求，在I/O大會前持續保持技術領先勢頭。

谷歌介紹了新版本模型在視覺AI代碼生成方面的全新應用方式，通過單一提示即可構建完整的、交互式的Web應用程序或模擬。

例如，在VideoMME視頻基準測試中，Gemini 2.5 Pro的得分達到84.8%，這一能力與編碼技術的結合，實現了以往版本所無法達成的全新工作流程，只需手工繪制草圖，模型就能實現相應的程序功能。

Gemini 2.5 Pro針對前端網頁開發進行了大量優化。

過去，開發人員需要手動查看設計文件，并檢查各個組件以匹配顏色、字體、內邊距、外邊距和邊框等樣式屬性，然后手動編寫準確復制這些視覺屬性所需的CSS代碼。

現在，在集成開發環境（IDE）中使用Gemini 2.5 Pro，使得新功能程序的生成變得非常簡單，例如以Gemini 95入門應用程序風格添加一個視頻播放器功能。

最引人注目的新功能之一是[視頻學習應用程序]。此功能在Google AI Studio中進行了演示，可通過單個YouTube視頻創建交互式學習應用。

理解視頻內容并生成具有完整UI的學習應用程序的能力，將成為教育內容創作者的革命性工具。

通過強化代碼生成和多模態輸入優勢，Gemini 2.5 Pro正從研究性創新轉向解決實際編程挑戰的生產力工具。

性能提升顯著多平臺數據領跑 

在第三方平臺WebDev Arena的排行榜中，Gemini 2.5 Pro Preview（05-06）在創造美觀且實用的網頁應用方面，獲得了人類評審的最高評分，超越了Anthropic的Claude 3.7 Sonnet，榮登榜首。

谷歌新模型的得分為1499.95，遠高于Sonnet 3.7的1377.10。

先前版本的Gemini 2.5 Pro（03-25）位列第三，得分為1278.96，這表明 I/O 版實現了221分的顯著提升。

此次升級的主要亮點在于其編程能力，不僅在LMArena 編程排行榜上位居首位，同時也在 WebDev Arena 排行榜上以顯著優勢超越了昔日霸主 Claude 3.7 Sonnet。

特別是在WebDev Arena 榜單中，它是首次超過1400分的模型，與先前舊版的Gemini 2.5 Pro相比，提升了147分。

DeepMind的首席執行官德米斯·哈薩比斯將其稱為[史上最強編程模型]，并宣布Gemini 2.5 Pro (I/O) 已在Gemini APP、Vertex AI 和 Google AI Studio 中開放使用，尤其擅長構建交互式Web應用。

編程從[語法正確性]轉向[意圖表達性]

隨著AI技術的普及，未來許多工作可能都將依賴于AI工具，尤其對于廣大開發者而言，一款高效的AI編程工具可以顯著提升項目效率。

在企業的實際應用中，模型生成的代碼能夠直接應用于生產環境，并且工具調用失敗的情況明顯減少。

這對企業而言，既提升了開發速度，又降低了試錯成本。

這不僅意味著效率的提升，更代表著開發范式的轉變，開發者可以將更多精力集中在創意驗證上，而非技術實現細節。

過去，編程仿佛是一門只有專業人士才能掌握的[手藝]，必須精確掌握語法規則。

然而，現在模型更加關注用戶的真實需求，即便是不懂編程的人，也能用自然語言表達自己所需的應用。

例如，普通用戶想要創建一個城市交通模擬器，過去可能需要組建一個專業的開發團隊，耗時數月才能完成。

但現在，用戶只需用簡單的語言向模型表達需求，模型就能逐步構建出復雜的應用。

這種轉變，使得編程不再是一項復雜的技術活動，而是讓更多人能夠參與到應用開發中，激發更多創意。

在軟件開發過程中，后端路由系統的設計和優化是一項極其復雜的工作，需要開發者具備豐富的經驗和專業知識。

但現在，這款模型能夠像資深開發者一樣，在系統架構和決策方面提供有力支持。

它不再僅是生成代碼，而是能夠與開發者協作分析問題、解決問題，實現更高效的協作。

Gemini 2.5 Pro給我們最大的啟示是：當AI解決了[怎么做]的問題，人類的創造力終于可以擺脫技術實現的束縛。

設計師不再糾結于像素對齊，工程師不再困于語法調試，所有人都能專注于最重要的事情，那就是創造更好的用戶體驗。

而當實現創意變得如此簡單，[提出好問題]的能力就變得尤為寶貴。

未來的核心競爭力，可能在于誰更擅長定義問題，而非解決問題。

結尾：AI代碼工具已成為各大企業爭奪的焦點

根據Verified Market Research的市場調查分析，2024年全球AI代碼工具市場規模預計將達到49.1億美元；

而到2032年這一數字預計將飆升至301億美元，2025年至2032年的復合年增長率預計約為27.1%。

GitHub的報告揭示，GitHub Copilot已被超過150萬的開發者采用，它為支持的語言生成的代碼比例高達46%；

并且使用AI編碼輔助的開發者完成拉取請求的速度比未使用AI輔助的開發者快15%。

AI代碼工具市場正逐步細分為Web開發、移動應用開發、游戲開發、企業應用以及數據科學與分析等多個領域。

北美地區目前主導著全球AI代碼工具市場，得益于該地區龐大的軟件開發人員隊伍和眾多頂尖的AI專家，以及在大型模型領域的領先地位。

亞太地區是全球AI代碼工具應用增長最快的區域，該地區占全球開發者總數的42.6%，大約有1270萬活躍開發者，其中中國和印度兩國的開發者數量合計約760萬。

在國內市場，眾多大型企業和新興獨角獸企業正積極尋求市場份額。

例如騰訊云AI代碼助手CodeBuddy、阿里巴巴的通義靈碼、百度的文心快碼Comate、華為的CodeArts Snap、字節跳動的Trae、科大訊飛的iFlyCode、智譜AI的CodeGeeX等，它們之間的競爭異常激烈。

然而，缺乏頂尖大型模型支持的國內AI代碼助手在國際市場上形成競爭力仍面臨巨大挑戰。

部分資料參考：頭部科技：《谷歌新模型超越Claude 3.7 Sonnet，OpenAI豪擲30億美元布局》，AI工具導航站：《一手實測新版Gemini 2.5 Pro，編程能力碾壓Claude 3.7,登頂第一》，算家云：《谷歌升級Gemini 2.5 Pro，橫掃編程榜，遠超Claude 3.7 Sonnet》

       原文標題 : AI芯天下丨分析丨谷歌發布Gemini 2.5 Pro升級版，最強編程模型是否靠譜？