🎯 情报来源：量子位
谷歌Gemini模型行为产品负责人Ani Baddepudi在开发者活动中首次深度揭秘多模态技术架构，确认Gemini 2.5 Pro已实现200万上下文token的视频处理能力，在1FPS采样率下仍保持优异性能。该模型通过音频-视觉交错处理技术，将每帧token压缩至64个，显著提升长视频理解能力。
官方披露的核心突破在于多模态能力的正向迁移效应——代码能力的强化直接提升了视频转代码等跨模态任务表现。目前Gemini已整合OCR、检测、分割等传统独立模型功能，支持6小时视频分析，正在开发高尔夫挥杆分析等高帧率场景应用。
💡 核心要点
- 200万token上下文：支持处理6小时长视频，帧率1FPS下每帧仅用64token
- 视频理解SOTA：2.5 Pro在视频转代码等任务中超越前代模型10倍注意力持续时间
- 成本降低75%：token表示从256/帧优化至64/帧，保持同等精度
- 三类视觉场景：覆盖现有OCR（40%准确率提升）、专家级文档分析、超越人类的实时物理世界交互
- 正向能力迁移：代码能力提升直接带动视频理解性能跃升，验证多模态协同效应
📌 情报分析
技术价值：极高
原生统一token架构实现跨模态协同训练，音频-视觉交错处理技术为行业首创，长视频理解突破现有技术瓶颈
商业价值：高
医疗（CT分析）、教育（视频转课件）、零售（AR购物）等场景已验证商业可行性，但实时物理世界交互仍需3-5年成熟期
趋势预测：极高
多模态能力迁移效应将加速AGI发展，2025年前视频理解帧率有望提升至30FPS，触发工业质检等新应用爆发