今天有三大重點發布，讓我們來一一了解。
Gemini 2.5 Pro
效能與編碼能力
首先是 Gemini 2.5 Pro，在報告的基準測試中展現了令人難以置信的結果。原先的 2.5 Pro 已經是很出色的編碼模型，這次的升級更令人驚喜。例如，可以用單一提示創建網頁應用程式，而且可以透過單一提示調整網頁應用程式，看來能夠確實遵循提示。
最新進展
Logan 公布了這個新模型，據稱在人類最後的考試 ADAR 和 GPQA 中，Gemini 2.5 Pro 是最先進的模型。它支援「思考預算」（thinking budget），可以設定思考過程中使用的 token 數量。不過，目前只能取得摘要，無法存取原始的思考 token。此外，價格與之前的版本相同，這點很不錯。
- 修復回歸問題： 據 Logan 表示，新版本修復了先前 05/05 版本的一些回歸問題。
基準測試結果
初步的基準測試顯示，Gemini Pro 在幾乎所有基準測試中都領先 O3。在人類最後的考試中表現更好，但在數學方面似乎落後於 O3。尤其在程式碼編輯方面，於 Ader Polyglot 基準測試中，單一模型的表現已達最先進水準，雖然在程式碼生成方面，O3 似乎仍然較佳。
Escaladra 整合
Gemini 2.5 Pro 有一個很棒的功能，就是可以繪製 Escaladra 圖表。只要上傳基準測試分數，並指示它以 Escaladra 風格重新創建，它就能夠完成。這對於需要繪製架構圖的人來說，能大幅改善工作流程，並且能編輯產出的圖表。
實測與問題
透過 AI Studio 的比較模式，可以比較新舊版本的 2.5 Pro。在某些提示下，新版本的表現不如舊版本。例如，某個特定提示下，舊版本只需兩分鐘即可完成，新版本則需要六分鐘，且輸出的程式碼存在錯誤。
- 邏輯推理測試： 在「誤導注意力問題」（misguided attention problems）測試中，Gemini 2.5 Pro 無法識別出 trolley 問題中已經死亡的人。
總結
建議大家親自測試這個模型，並分享您的使用經驗。
11 Labs V3 Alpha
接下來是 11 Labs 新發布的 V3 Alpha，這是一個驚人的文字轉語音系統。它提供更多的控制權，可以從單一文本提示中產生不同類型的音訊。
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音訊品質： 音訊品質非常棒，可以添加各種表情。
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應用程式介面 (API)： 即將透過 API 提供使用。
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價格優惠： 6 月期間有 80% 的折扣。
Quen 3：嵌入模型和重排序模型
最後是 Quen 發布的 Quen 3 嵌入模型和 Quen 3 重排序模型。這些模型在檢索系統中扮演關鍵角色，確保檢索到正確的上下文，供 LLM 生成回應。
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嵌入模型： 負責檢索相關上下文。
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重排序模型： 過濾掉與使用者問題無關的文本塊。
如果您正在構建 RAG 管道，這兩個模型都非常重要。Quen 3 提供了多種不同大小的模型，最小的為 6B，最大的為 8B。
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開放原始碼： 這些模型是開放原始碼，可以從 Hugging Face 下載並立即使用。
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效能： 根據 Quen 分享的基準測試，這些模型在各自的規模中，效能都達到或接近最先進水準。
如果對於使用 Quen 3 的嵌入模型和重排序模型感興趣，請訂閱頻道，我將會製作詳細的影片。
以上就是今天的三大重點發布，希望對您有所幫助。感謝您的觀看，我們下回再見！