




जेमिनी 2.5 प्रो गूगल का सबसे उन्नत एआई मॉडल है, जिसे गहन तर्क और विचारशील प्रतिक्रिया जनरेशन के लिए इंजीनियर किया गया है। यह प्रमुख बेंचमार्क पर बेहतर प्रदर्शन करता है, असाधारण तर्क और कोडिंग दक्षता प्रदर्शित करता है। डायनामिक वेब एप्लिकेशन, स्वायत्त कोड सिस्टम और कोड अनुकूलन के निर्माण के लिए अनुकूलित, यह उच्च-स्तरीय प्रदर्शन प्रदान करता है। अंतर्निहित मल्टीमोडल क्षमताओं और विस्तारित संदर्भ विंडो के साथ, मॉडल बड़े डेटासेट को कुशलतापूर्वक प्रोसेस करता है और जटिल चुनौतियों से निपटने के लिए विविध सूचना स्रोतों को एकीकृत करता है।
वेबसाइट एआई मॉडल वेब पेज | |
प्रदाता इस मॉडल को प्रदान करने वाली इकाई। | |
चैट चैट शुरू करने के लिए एक संदेश दर्ज करें | - |
रिलीज तिथि मॉडल पहली बार कब रिलीज हुआ था। | 1 वर्ष ago मार्च 25, 2025 |
मोडलिटीज इस मॉडल द्वारा संसाधित किए जा सकने वाले डेटा के प्रकार | टेक्स्ट छवियां आवाज वीडियो |
एपीआई प्रदाता वे प्रदाता जो इस मॉडल को प्रदान करते हैं। (यह एक पूर्ण सूची नहीं है।) | Google AI Studio, Vertex AI, Gemini app |
ज्ञान समाप्ति तिथि मॉडल का ज्ञान अंतिम बार कब अपडेट किया गया था। | - |
ओपन सोर्स क्या मॉडल का कोड सार्वजनिक उपयोग के लिए उपलब्ध है। | नहीं |
मूल्य निर्धारण इनपुट आपके प्रॉम्प्ट में टोकन प्रोसेसिंग की लागत | उपलब्ध नहीं |
मूल्य निर्धारण आउटपुट मॉडल द्वारा उत्पन्न टोकन की लागत | उपलब्ध नहीं |
एमएमएलयू मैसिव मल्टीटास्क भाषा समझ - गणित, इतिहास, कानून और अन्य सहित 57 विषयों में ज्ञान का परीक्षण | उपलब्ध नहीं |
एमएमएलयू-प्रो अधिक मजबूत एमएमएलयू बेंचमार्क जिसमें कठिन, तर्क-केंद्रित प्रश्न, बड़ा विकल्प सेट, और कम प्रॉम्प्ट संवेदनशीलता शामिल है | उपलब्ध नहीं |
एमएमएमयू मैसिव मल्टीटास्क मल्टीमॉडल समझ - टेक्स्ट, छवियों, ऑडियो और वीडियो में समझ का परीक्षण | 81.7% स्रोत |
हेलास्वैग एक चुनौतीपूर्ण वाक्य पूर्णता बेंचमार्क | उपलब्ध नहीं |
ह्यूमनएवैल कोड जनरेशन और समस्या-समाधान क्षमताओं का मूल्यांकन करता है | उपलब्ध नहीं |
मैथ विभिन्न कठिनाई स्तरों पर गणितीय समस्या-समाधान क्षमताओं का परीक्षण | उपलब्ध नहीं |
जीपीक्यूए रसायन विज्ञान, जीव विज्ञान और भौतिकी में पीएचडी-स्तर के ज्ञान का बहुविकल्पीय प्रश्नों के माध्यम से परीक्षण जो गहरे डोमेन विशेषज्ञता की आवश्यकता रखते हैं | 84.0% Diamond Science स्रोत |
आईएफइवैल मॉडल की स्पष्ट स्वरूपण निर्देशों का सटीक पालन करने, उपयुक्त आउटपुट उत्पन्न करने, और विभिन्न कार्यों में लगातार निर्देश अनुपालन बनाए रखने की क्षमता का परीक्षण | उपलब्ध नहीं |
SimpleQA साधारण प्रश्नों की सटीकता का आकलन | 52.9% |
AIME 2024 | 92.0% |
AIME 2025 | 86.7% |
Aider Polyglot बहुभाषी प्रोग्रामिंग बेंचमार्क। | 74.0% / 68.6% |
LiveCodeBench v5 रीयल-टाइम प्रोग्रामिंग के लिए बेंचमार्क | 70.4% |
वैश्विक MMLU (लाइट) वैश्विक स्तर पर मॉडलों की सार्वभौमिकता का आकलन करने के लिए बेंचमार्क का सरलीकृत संस्करण। | 89.8% |
MathVista दृश्य संदर्भों में AI मॉडलों की गणितीय तर्क क्षमताओं का मूल्यांकन | - |
मोबाइल एप्लिकेशन | |
VideoGameBench | |
| कुल स्कोर | 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 | |
| औसत स्कोर | 81% |
| AIME 2025 अमेरिकन इनविटेशनल मैथमेटिक्स एग्जामिनेशन (American Invitational Mathematics Examination) के प्रश्नों पर आधारित परीक्षण, मॉडल की गणितीय क्षमताओं को परखने के लिए बनाया गया है। | 87% |
| HMMT February 2025 फरवरी 2025 हार्वर्ड-MIT गणित टूर्नामेंट के प्रश्नों पर आधारित परीक्षण, मॉडल की गणितीय क्षमताओं को परखने के लिए बनाया गया है। | 82% |
| BRUMO 2025 | 90% |
| SMT 2025 2025 स्टैनफोर्ड गणित टूर्नामेंट के प्रश्नों पर आधारित परीक्षण, मॉडल की गणितीय क्षमताओं को परखने के लिए बनाया गया है। | 85% |
| CMIMC 2025 2025 कैनेडियन मैथमैटिकल ओलंपियाड के प्रश्नों पर आधारित परीक्षण, मॉडल की गणितीय क्षमताओं को परखने के लिए बनाया गया है। | 58% |
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टिप्पणियां (1)
Mazen
11 अगस्त 2025Good program