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Google DeepMind 为 Gemini 模型推出了 agentic video understanding（智能体视频理解）功能，解决了现有视频分析中固定帧率处理导致的高 token 消耗和成本问题。这项功能允许模型根据任务需求动态扫描视频片段，而不是以固定帧率（默认每秒 1 帧）逐帧处理整个视频。

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## 性能改进与机制

在 Gemini 3.7 Flash 上启用 agentic video understanding 后，token 消耗最高可减少 88%，成本最高降低 66%，准确度最高提升 7%。这些改进在长视频场景中表现尤为明显，适用范围覆盖 10 分钟到 90 分钟的教程、讲座，以及多小时的录像。

技术机制上，agentic video understanding 让模型可以通过视觉帧、音频和文本内容动态搜索、扫描和检查目标视频片段，而非按固定帧率全量摄取视频内容。官方称，使用该功能后，Gemini 3.7 Flash 在视频分析领域处于准确度与成本的帕累托前沿，提供了最佳的质量与成本效率组合。

## 使用与配置

功能已通过 Gemini API 在 Google AI Studio 和 Gemini Enterprise Agent Platform 开放，支持上传的视频文件和 YouTube 视频。启用方式是在 API 配置中将 processing 参数设置为 agentic。定价遵循标准 Gemini API 的 token 计费方式，不额外收取功能费用。

静态处理模式的默认帧率为每秒 1 帧，可通过 API 调整。官方测试使用了 LongVideoBench 长视频理解基准，对比了启用和未启用 agentic video understanding 时的表现。

## 应用场景与限制

这项功能适合需要精确定位视频内容的场景，官方提到它使精确的自动化视频编辑成为可能。功能将在 Gemini app 中向所有用户推出，覆盖 Flash 和 Flash-Lite 模型。

官方未说明该功能在短视频或实时视频流中的表现，也未详细披露动态扫描的具体算法和触发条件。开发者需结合自身视频长度和分析任务类型评估实际收益。

Google DeepMind 为 Gemini 模型引入 agentic video understanding 功能，通过动态扫描视频片段而非固定帧率处理，在 Gemini 3.7 Flash 上最高可减少 88% token 消耗、降低 66% 成本并提升 7% 准确度。

Gemini 推出 Agentic Video Understanding，Token 消耗最高降低 88%

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Google DeepMind推出Gemini模型Agentic视频理解功能，通过动态扫描替代固定帧率，token消耗最高减88%，成本降66%，准确度提升7%，适用10分钟至90分钟长视频，API现已开放，按标准计费。

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