Google，2024-02-15。Gemini 1.5 Pro：标准 128k 窗口，私有预览可试到约 100 万 token。
当时公告：Introducing Gemini 1.5。技术报告：arXiv:2403.05530。
1 - Gemini 1.5（材料）
按 2024-02-15 公告转述：百万 token 窗口、多模态、私有预览。
本页转述 2024-02-15 产品公告当时公开说了什么，不以后来的 1.5 Flash、公开定价档或 200 万窗口回填。
主要出处：Google，2024-02-15，Introducing Gemini 1.5。开发者侧：Gemini 1.5 in Google AI Studio。本页不复制公告全文。
产品主张
Gemini 1.5 被写成下一代模型，长上下文是突破点。首只放出测试的是 Gemini 1.5 Pro：中等规模多模态模型，宣称在一批任务上接近当时最大的 Gemini 1.0 Ultra。架构上写了 Mixture-of-Experts（MoE）。
上下文：
- 默认： 128,000 token。
- 私有预览： 有限开发者与企业客户可经 AI Studio / Vertex AI 试到 最多约 100 万 token。公告称这是当时大规模基础模型里最长的窗口；研究侧还写过测到约 1000 万 token，那不是产品默认。
- 公告把 100 万 token 约写成：约 70 万词、约 11 小时音频、或约 1 小时视频。早期测试免费，但延迟更长；正式定价打算按窗口档位收费。
用途举例（公告自己列的）：一次装进较长代码库、跨长文档推理、长对话、对视频内容提问。AI Studio 当时加了多文件（如 PDF）上传。
当时不是什么
这是模型能力与产品预览。长窗口让一次请求能看见更多文本、代码或视听，不等于系统已经在环境里多步循环。百万 token 当时仍是实验档，不是所有用户的默认。
2 - Gemini 1.5 讲解
窗口是轨迹的工作集上限。看见更多代码，不等于已经在环境里行动。
当时解决了什么问题
2023 年长任务先撞窗口：16k、32k、128k 都装不下真实仓库或一小时会议。做法是检索外挂、截断、外部记忆——每一步都丢状态。Gemini 1.5 把「整份材料进一次前向」做成可买的预览档。对编码循环，这意味着少做一轮「先检索再读文件」，决策核心可以一次看见更多树。
它没有发明循环，也没有发明工具接口。私有预览、更长延迟、后来才分层计费，都说明这首先是模型产品。窗口够，仍不产生副作用。
对后续 LLM 与 Agent 的影响
长上下文此后成为各家标配竞赛。Agent 设计从「必须外挂记忆才能看见代码」变成「窗口够用时可以少检索」。检索没有消失：费用、延迟、注意力在超长序列上是否均匀，都还在。窗口是工作集上限，不是完成谓词。
按 AI Agent 定义，Gemini 1.5 本身不是 Agent。它是循环里那颗能一次看更多材料的决策核心。没有足够长的窗口，仓库级任务只能靠工具一点点抠；有了窗口，也不等于循环可靠，更不等于已经在环境里行动。