Gemini 2.5 Pro ist Googles fortschrittlichstes KI-Modell, entwickelt für tiefgehendes Denken und durchdachte Antwortgenerierung. Es übertrifft wichtige Benchmarks mit außergewöhnlicher Logik und Programmierkompetenz. Optimiert für den Aufbau dynamischer Webanwendungen, autonomer Codesysteme und Codeanpassung liefert es Spitzenleistungen. Mit integrierten multimodalen Fähigkeiten und einem erweiterten Kontextfenster verarbeitet es effizient große Datensätze und integriert verschiedene Informationsquellen zur Bewältigung komplexer Herausforderungen.
„Llama 3.3 70B Instruct“, entwickelt von Meta, ist ein mehrsprachiges großes Sprachmodell, das speziell für auf Anweisungen basierende Aufgaben feinabgestimmt und für Konversationsanwendungen optimiert wurde. Es kann Texte in mehreren Sprachen verarbeiten und generieren, mit einem Kontextfenster, das bis zu 128.000 Token unterstützt. Das Modell wurde am 6. Dezember 2024 veröffentlicht und übertrifft zahlreiche Open-Source- und proprietäre Chatmodelle in verschiedenen Branchenbenchmarks. Es nutzt Grouped-Query Attention (GQA),um die Skalierbarkeit zu verbessern, und wurde mit einem vielfältigen Datensatz trainiert, der über 15 Billionen Token aus öffentlich zugänglichen Quellen umfasst. Das Modellwissen ist auf dem Stand von Dezember 2023.
| Gemini 2.5 Pro | Llama 3.3 70B Instruct | |
|---|---|---|
Anbieter | ||
Webseite | ||
Veröffentlichungsdatum | Mar 25, 2025 1 Monat ago | Dec 06, 2024 4 Monate ago |
Modalitäten | Text Bilder Sprache Video | Text |
API-Anbieter | Google AI Studio, Vertex AI, Gemini app | Fireworks, Together, DeepInfra, Hyperbolic |
Datum des Wissensstandes | - | 12.2024 |
Open Source | Nein | Ja |
Preisgestaltung Eingabe | Nicht verfügbar | $0.23 pro Million Token |
Preisgestaltung Ausgabe | Nicht verfügbar | $0.40 pro Million Token |
MMLU | Nicht verfügbar | 86% 0-shot, CoT Quelle |
MMLU Pro | Nicht verfügbar | 68.9% 5-shot, CoT Quelle |
MMMU | 81.7% Quelle | Nicht verfügbar |
HellaSwag | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
HumanEval | Nicht verfügbar | 88.4% pass@1 Quelle |
MATH | Nicht verfügbar | 77% 0-shot, CoT Quelle |
GPQA | 84.0% Diamond Science Quelle | 50.5% 0-shot, CoT Quelle |
IFEval | Nicht verfügbar | 92.1% Quelle |
Mobile Anwendung | - |
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