Amazon Nova Pro ist ein modernes multimodales Modell, das für die Verarbeitung von Text-, Bild- und Videoeingängen mit fortschrittlichen Verarbeitungsfähigkeiten entwickelt wurde. Mit einem Kontextfenster von 300.000 Token zeichnet es sich in der Dokumentenanalyse, visuellen Fragebeantwortung und komplexen agentengesteuerten Workflows aus. Als Teil der Amazon Nova-Grundmodelle unterstützt es Feinabstimmung und Destillation, was eine tiefgreifende Anpassung für verschiedene Anwendungen ermöglicht.
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.
| Nova Pro | Gemini 2.5 Pro | |
|---|---|---|
Anbieter | ||
Webseite | ||
Veröffentlichungsdatum | Dec 02, 2024 5 Monate ago | Mar 25, 2025 2 Monate ago |
Modalitäten | Text Bilder Video | Text Bilder Sprache Video |
API-Anbieter | Amazon Bedrock | Google AI Studio, Vertex AI, Gemini app |
Datum des Wissensstandes | Absichtlich nicht offengelegt | - |
Open Source | Nein | Nein |
Preisgestaltung Eingabe | $0.80 pro Million Token | Nicht verfügbar |
Preisgestaltung Ausgabe | $3.20 pro Million Token | Nicht verfügbar |
MMLU | 85.9% CoT Quelle | Nicht verfügbar |
MMLU Pro | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
MMMU | Nicht verfügbar | 81.7% Quelle |
HellaSwag | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
HumanEval | 89% pass@1 Quelle | Nicht verfügbar |
MATH | 76.6% CoT Quelle | Nicht verfügbar |
GPQA | 46.9% Main Quelle | 84.0% Diamond Science Quelle |
IFEval | 92.1% Quelle | Nicht verfügbar |
Array | - | 52.9% |
AIME 2024 | - | 92.0% |
AIME 2025 | - | 86.7% |
Array | - | 74.0% / 68.6% |
Array | - | 70.4% |
Array | - | 89.8% |
Array | - | - |
Mobile Anwendung | - |
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