原贴链接

它在aistudio上免费，每天可请求50次。（原贴中有一张图片链接：https://llminfo.image.fangd123.cn/images/p8isc1phy1re1.png!/format/webp）

讨论总结

这个讨论主要围绕gemini - 2.5 - pro - exp - 03 - 25展开。从模型本身来看，有人推测它可能是基于其他模型后训练的成果，并且与其他模型进行了表现上的比较。在模型评估方面，出现了对基准测试有效性的质疑，认为可以通过试用模型的真实用例来评估。此外，关于Gemini的付费使用，大家关注付费后的使用权限，如使用次数是否无限等，也对免费使用每天50次请求这一限制有不同看法，同时还有人询问如何下载该模型到本地使用。

主要观点

  1. 👍 推测Gemini - 2.5 - pro - exp - 03 - 25基于Pro 1206
    • 支持理由：从模型对齐和习惯推测。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 基准测试可能无法真实反映模型的实际能力
    • 正方观点：如今模型会特意优化以在基准测试中表现好。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 Gemini 2.5 pro在试用中表现不错
    • 解释：评论者在AI studio上试用后的感受。
  4. 💡 部分模型生成的代码存在可维护性问题
    • 解释：在对比不同模型时发现某些模型生成代码的缺点。
  5. 💡 可以通过个性化和真实世界用例来比较AI
    • 解释：作为不依赖基准测试比较AI的一种方式。

金句与有趣评论

  1. “😂 从模型对齐和习惯，我很确定Pro 0205基于Pro 1121，而Pro 0325基于Pro 1206。”
    • 亮点：通过对模型的观察得出关于模型间关系的推测。
  2. “🤔 nrkishere: I don’t care about benchmarks. These days, all models are specifically gamed to be benchmark queens.”
    • 亮点：对基准测试的独特看法，质疑其有效性。
  3. “👀 nullmove: It’s very good in a way that’s kinda inhuman.”
    • 亮点：对Gemini 2.5 pro特性的一种有趣评价。
  4. “😎 AppearanceHeavy6725：50 req day is ass.”
    • 亮点：直白地表达对每天50次请求限制的不满。
  5. “🤨 Jumper775 - 2：It’s free. You can pay for more. It’s very generous actually imo that we can get so much for free on an API.”
    • 亮点：从免费且可付费增加使用的角度看待每天50次请求限制。

情感分析

总体情感倾向比较复杂。在模型推测方面比较理性，只是基于观察进行推测没有太多情感倾向。对于基准测试，存在质疑的态度，反映出对现有模型评估方式的不信任。在Gemini的付费和使用权限方面，有不满情绪（如对50次请求限制不满），也有相对宽容的态度（认为免费情况下50次请求算慷慨），主要分歧点在于对免费资源的请求次数限制的看法不同，可能是因为不同用户的需求和使用场景不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会有更多关于如何突破模型使用限制（如下载到本地使用等）的讨论。
  • 潜在影响：如果对模型付费与使用权限的争议持续，可能影响Gemini的用户获取策略或者其他类似AI产品的定价与权限设置。

详细内容：

标题：Gemini-2.5-Pro-Exp-03-25 在 Livebench 上夺冠引发热议

近日，Gemini-2.5-Pro-Exp-03-25 在 Livebench 上占据榜首，此帖引起了众多关注。原帖提到该模型在 aistudio 上可免费使用，每天有 50 次请求的限制。帖子获得了大量的点赞和众多评论，引发了关于该模型的一系列讨论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人认为从模型对齐和习惯来看，Pro 0205 基于 Pro 1121，而 Pro 0325 基于 Pro 1206，这可能只是后期训练的结果。有人提供链接https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models#gemini-2.5-pro-exp-03-25指出知识截止到 2025 年 1 月，所以它不可能基于 1206。

有人表示不关心基准测试，认为如今模型都是为了成为基准测试的佼佼者而特意设计的。但也有人觉得 Gemini 2.5 pro 在 AI studio 上试用效果不错。

有人指出该模型生成的代码虽然正确，但不太好维护，给人一种机器生成的感觉。还有人认为这可能会导致出现分别针对“氛围编码”和辅助编码者优化的不同模型。

对于如何比较 AI 模型，有人认为可以通过实际试用模型解决个性化和真实世界的用例，而非仅仅依赖基准测试。有人提问如何在本地下载使用该模型。

关于模型的使用限制，有人觉得每天 50 次请求太少，没有用；也有人认为免费且能付费获取更多已经很慷慨了。

在这场讨论中，大家各抒己见，既有对模型性能的深入分析，也有对使用体验和限制的探讨。这场讨论丰富了我们对 Gemini-2.5-Pro-Exp-03-25 模型的认识，也让我们思考在评估 AI 模型时应如何综合考虑各种因素。