Gemini 2.5 Pro je nejpokročilejší AI model od Googlu, navržený pro hluboké uvažování a promyšlené generování odpovědí. Předčí ostatní v klíčových benchmarkech s výjimečnou logikou a znalostí kódování. Optimalizovaný pro tvorbu dynamických webových aplikací, autonomních kódových systémů a adaptaci kódu dosahuje vysokého výkonu. S vestavěnými multimodálními schopnostmi a rozšířeným kontextovým oknem efektivně zpracovává velké datové sady a integruje různé informační zdroje pro řešení komplexních výzev.
Webová stránka Webová stránka AI modelu | |
Poskytovatel Subjekt, který poskytuje tento model. | |
Chat Zadejte zprávu a začněte chatovat | - |
Datum vydání Kdy byl model poprvé vydán. | 1 rok ago Bře 25, 2025 |
Modality Typy dat, která tento model dokáže zpracovat | text obrázky hlas video |
Poskytovatelé API Poskytovatelé, kteří tento model nabízejí. (Toto není vyčerpávající seznam.) | Google AI Studio, Vertex AI, Gemini app |
Datum uzávěrky znalostí Kdy byly poslední aktualizace znalostí modelu. | - |
Open Source Zda je kód modelu k dispozici pro veřejné použití. | Ne |
Cena za vstup Cena za zpracování tokenů ve vašich výzvách | Není k dispozici |
Cena za výstup Cena za tokeny generované modelem | Není k dispozici |
MMLU Massive Multitask Language Understanding - Testuje znalosti v 57 oblastech, včetně matematiky, historie, práva a dalších | Není k dispozici |
MMLU-Pro Robustnější MMLU benchmark s těžšími, na uvažování zaměřenými otázkami, větším výběrem a nižší citlivostí na výzvy | Není k dispozici |
MMMU Massive Multitask Multimodal Understanding - Testuje porozumění napříč textem, obrázky, zvukem a videem | 81.7% Zdroj |
HellaSwag Náročný benchmark pro dokončení vět | Není k dispozici |
HumanEval Hodnotí schopnosti generování kódu a řešení problémů | Není k dispozici |
MATH Testuje schopnosti řešení matematických problémů napříč různými úrovněmi obtížnosti | Není k dispozici |
GPQA Testuje znalosti na úrovni PhD z chemie, biologie a fyziky prostřednictvím otázek s výběrem, které vyžadují hlubokou odbornou znalost | 84.0% Diamond Science Zdroj |
IFEval Testuje schopnost modelu přesně dodržovat explicitní formátovací pokyny, generovat vhodné výstupy a udržovat konzistenci dodržování pokynů napříč různými úkoly | Není k dispozici |
SimpleQA Hodnocení přesnosti jednoduchých otázek | 52.9% |
AIME 2024 | 92.0% |
AIME 2025 | 86.7% |
Aider Polyglot Vícejazyčný programovací benchmark. | 74.0% / 68.6% |
LiveCodeBench v5 Benchmark pro programování v reálném čase | 70.4% |
Global MMLU (Lite) Zjednodušená verze benchmarku pro hodnocení univerzálnosti modelů na globální úrovni. | 89.8% |
MathVista Hodnotí schopnosti matematického uvažování modelů umělé inteligence ve vizuálních kontextech | - |
Mobilní aplikace | |
VideoGameBench | |
| Celkové skóre | 0.48% |
| Doom II | 0% |
| Dream DX | 4.8% |
| Awakening DX | 0% |
| Civilization I | 0% |
| Pokemon Crystal | 0% |
| The Need for Speed | 0% |
| The Incredible Machine | 0% |
| Secret Game 1 | 0% |
| Secret Game 2 | 0% |
| Secret Game 3 | 0% |
MathArena | |
| Průměrné skóre | 81% |
| AIME 2025 Test založený na úlohách ze soutěže v matematice (American Invitational Mathematics Examination),určený k ověření matematických dovedností modelů. | 87% |
| HMMT February 2025 Test založený na úlohách z Harvard-MIT Mathematics Tournament, únor 2025, určený k ověření matematických dovedností modelů. | 82% |
| BRUMO 2025 | 90% |
| SMT 2025 Test založený na úlohách ze Stanford Math Tournament, 2025, určený k ověření matematických dovedností modelů. | 85% |
| CMIMC 2025 Test založený na úlohách z Canadian Mathematical Olympiad, 2025, určený k ověření matematických dovedností modelů. | 58% |
Compare AI. Test. Benchmarks. Mobilní chatboty, Sketch
Copyright © 2026 All Right Reserved.
Komentáře (1)
Mazen
11 Srpen 2025Good program