Google周四（2/15）发表了最新的Gemini 1.5模型，它最多可支援长达100万个Token的脉络，意谓著它得以一次处理大量资讯，例如1小时的影片，11小时的音讯，超过3万行的程式码，或是超过70万字的内容。最先采用Gemini 1.5模型的产品为Gemini 1.5 Pro，这是Google所推出的中型多模态模型，其标准脉络长度为12.8万个Token，但Google允许少数的开发者与企业客户可透过AI Studio及Vertex AI预览其100万个Token的能力。
Google Gemini是Google用来挑战OpenAI GPT的作品，不过，它是个多模态模型，可同时支援文字、图片及声音的输入。Google将Gemini规画成3种版本，分别是可于手机上运作的Gemini Nano、通用版的Gemini Pro，以及最强大的Gemini Ultra。目前Gemini Nano已被应用在Google Pixel 8及三星Galaxy S24系列手机上，并已开放开发者与企业测试Gemini Pro。
而Google在去年3月发表的AI聊天机器人Bard最初使用的是LaMDA模型，之后改用PaLM模型，再于去年12月升级至Gemini Pro模型，因而在日前直接将Google Bard更名为Gemini，并推出基于Gemini Ultra 1.0的付费机器人服务，而这也是Gemini Ultra 1.0的首个商品化应用。
在Google正努力推动Gemini 1.0之际，还不忘发表最新的Gemini 1.5，紧凑的时程显现了Google在AI领域积极追赶的强烈企图。
根据Google的说法，Gemini 1.5提供了明显强化的表现，它奠基于Google基础模型开发与架构的每一个研究及工程创新之上，以及方法的改变，包括采用新的专家混合（Mixture-of-Experts，MoE）架构，而让Gemini 1.5的训练与服务更有效率。Gemini 1.5主要采用Transformer与MoE架构，前者为一大型神经网路，后者则由众多小型的专家神经网路所组成。
Google解释，MoE模型可根据使用者所输入的类型，选择性地于其神经网路上启动最相关的专家路径，以大幅提高模型的效能。
首个基于Gemini 1.5早期测试版为中型的多模态模型Gemini 1.5 Pro，其效能类似于Gemini Ultra 1.0大型模型，并使用更少的运算。它具备标准的12.8万个Token的脉络，同时允许少数的开发者与企业客户透过AI Studio和Vertex AI于预览版中测试100万个Token的脉络。
支援100万个Token的脉络代表Gemini 1.5 Pro能够无缝分析、分类及整理大量内容，例如当提供了阿波罗11号登月任务的402页纪录时，它能够理解、识别与判断文件中的对话、事件与细节；若是提供一部44分钟的Buster Keaton无声电影时，Gemini 1.5 Pro则可准确分析各种情节点与事件，并推论出电影中容易被遗漏的小细节；也能针对10万行的程式码给出有用的解决方案、修改或解释。
随著Gemini 1.5扩大对脉络长度的支援，Google也正努力优化该模型，以改善延迟，减少运算要求，同时强化使用者体验。根据Google的规画，Gemini 1.5 Pro的基本版将支援12.8万个Token，将随著模型的改善而扩大到100万个Token，此外，其实Google内部也已成功测试了使用1,000万个Token的脉络。