現(xiàn)在AI屆有兩大羊毛，一個是Cursor的edu郵箱用戶可以免費使用一年，價值200刀，非常實用，但是缺點是只有美國的學生才能享受；另一個就是Gemini的Pro會員，只要是學生就能在認證后免費用15個月，親測老師也行，只要是教育體系里面有官方給的郵箱即可。

Pro訂閱里面包含了2TB的存儲空間，特別是還有Veo3的使用權(quán)限，暫時一天能生成三次，按照視頻生成的成本，怎么也能算10-15塊錢了。

根據(jù)Google近一年來的默默發(fā)力，Gemini-2.5-Pro絕對是世界上最頂級的那一檔，未來肯定還會加大力度搞大模型，搞視頻生成模型，所以這15個月的免費羊毛必須得薅。

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秦始皇看了也都得點贊-由Gemini Veo3生成。

Gemini現(xiàn)在就倆模型，一個2.5 Flash主打通用任務(wù)，快，理解能力還可以，多模態(tài)也沒問題。

2.5-Pro重推理，每一次的推理都會花更多的token以及更長的思考時間，當然效果也更好，在今年的高考數(shù)學測試也看到了，幾乎都能做對（前提是你給它足夠精準的數(shù)學表達）。

性能來說，我們先不看論文和技術(shù)報告，先從openrouter看下Gemini-2.5-Pro的關(guān)鍵參數(shù)，主要就看紅框里面的這個。

Context：1.05M

Max Output：66k

這倆指標非常牛逼，context代表了它可以一次對話處理的內(nèi)容長度，理論上肯定是越多越好，因為有時候真的需要幾篇甚至十幾篇論文扔給AI來讀；Max Output代表了它可以輸出內(nèi)容的最大長度。

模型性能好，但是輸入輸出長度太短，這種在應(yīng)用中只能寫寫詩，對對對聯(lián)，實際中作用并不大。

這倆長度在大模型領(lǐng)域里面都是Top級別的，這代表了什么，你可以一次性的扔給它一大堆的文檔，word，pdf，excel，txt等，然后它可以一次性給你生成一整篇論文或者報告。

一般來說，一篇理工類型的英文論文6000字左右，換成token也就8000+，完全在66000之內(nèi)，這代表了它不僅可以一次性的給你把草稿潤色完，順便還有非常大的余力給你出一份修改記錄。

論文類型

常見字數(shù)（英文）

約等于Token數(shù)（英文）

常見字數(shù)（中文）

約等于Token數(shù)（中文）

期刊文章（人文社科）

8,000 - 12,000

10,400 - 15,600

8,000 - 12,000

16,000 - 30,000

期刊文章（自然科學）

3,000 - 6,000

3,900 - 7,800

3,000 - 6,000

6,000 - 15,000

碩士學位論文

20,000 - 80,000

26,000 - 104,000

20,000 - 80,000

40,000 - 200,000

博士學位論文

80,000+

104,000+

80,000+

200,000+

這在碰到revision的時候更有用，一次性扔給它修改稿和原稿，讓它一次性的輸出修改記錄，給審稿人的cover letter等一堆東西。

不是說別的模型做不了，而是這種大輸出的模型，做長上下文的場景時候就是神器。

技術(shù)報告中的數(shù)據(jù)略有不同，但不影響，你要有學生驗證，就猛猛的用Pro完事。

現(xiàn)在的Gemini性價比，說在世界前三肯定不為過，綜合能力跟OpenAI不相上下，甚至略高也是可以說的。

最后說一點標準化評分，在已有的公開數(shù)據(jù)集上，也是那些刷榜的題目上，其實大多數(shù)的模型做的都不錯，Gemini也不例外。

但實際上是因為這些題公開的時間很久了，套路都已經(jīng)被學的差不多了，這幾天紐約大學的saining xie教授團隊搞了一個新的測試集，叫LiveCodeBench Pro，看名字也知道，就是做編程測試的，分為了三個檔，簡單，中級和困難，簡單問題那些比較強的模型都做的不錯，o3-high能做對87%+的簡單題，中級的也有44.9%的正確率，但是難題一道也做不對（而人類的編程高手完全沒問題）。

而Claude這個編程為主要賣點的模型，中級的一道都做不對。

可以說，現(xiàn)在的模型強，得實際用，數(shù)據(jù)已經(jīng)過擬合了。

地址：https://livecodebenchpro.com/

Gemini-2.5-Pro，用起來一點兒沒問題，強推。