Gemini 2.5 Pro は、Google が開発した最先端の AI モデルであり、深い推論と的確な応答生成のために設計されています。主要なベンチマークで優れた成績を収め、論理的思考やコーディングの精度において卓越したパフォーマンスを発揮します。動的な Web アプリケーション、自律型コードシステム、コード適応の構築に最適化されており、高度な性能を提供します。さらに、マルチモーダル機能と拡張コンテキストウィンドウを備えており、大規模なデータセットを効率的に処理し、多様な情報ソースを統合して複雑な課題に対応します。
ウェブサイト AIモデルのウェブページ | |
プロバイダー このモデルを提供するエンティティ。 | |
チャット メッセージを入力してチャットを開始 | - |
リリース日 モデルが最初にリリースされた日時。 | 1 年 ago 3月 25, 2025 |
モダリティ このモデルが処理できるデータの種類 | テキスト 画像 音声 動画 |
APIプロバイダー このモデルを提供するプロバイダー。（これは完全なリストではありません。） | Google AI Studio, Vertex AI, Gemini app |
知識のカットオフ日 モデルの知識が最後に更新された日時。 | - |
オープンソース モデルのコードが公開されているかどうか。 | いいえ |
入力料金 プロンプト内のトークン処理のコスト | 利用不可 |
出力料金 モデルによって生成されたトークンのコスト | 利用不可 |
MMLU Massive Multitask Language Understanding - 数学、歴史、法律など57の科目にわたる知識をテスト | 利用不可 |
MMLU-Pro より堅牢なMMLUベンチマークで、難易度の高い推論中心の質問、より大きな選択肢セット、プロンプト感度の低減を特徴とする | 利用不可 |
MMMU Massive Multitask Multimodal Understanding - テキスト、画像、音声、動画にわたる理解をテスト | 81.7% ソース |
HellaSwag 挑戦的な文完成ベンチマーク | 利用不可 |
HumanEval コード生成と問題解決能力を評価 | 利用不可 |
MATH さまざまな難易度レベルでの数学的問題解決能力をテスト | 利用不可 |
GPQA 化学、生物学、物理学における博士レベルの知識を、深い専門知識を必要とする多肢選択問題でテスト | 84.0% Diamond Science ソース |
IFEval モデルが明示的なフォーマット指示に正確に従い、適切な出力を生成し、異なるタスク間で一貫した指示遵守を維持する能力をテスト | 利用不可 |
SimpleQA シンプルな質問の精度評価 | 52.9% |
AIME 2024 | 92.0% |
AIME 2025 | 86.7% |
Aider Polyglot 多言語プログラミングベンチマーク | 74.0% / 68.6% |
LiveCodeBench v5 リアルタイムプログラミングのベンチマーク | 70.4% |
Global MMLU (Lite) モデルの汎用性をグローバルレベルで評価するための簡易版ベンチマーク。 | 89.8% |
MathVista 視覚的な文脈におけるAIモデルの数学的推論能力を評価します | - |
モバイルアプリケーション | |
VideoGameBench | |
| 総合スコア | 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 | |
| 平均スコア | 81% |
| AIME 2025 アメリカ招待数学試験（American Invitational Mathematics Examination）の問題に基づいたテストで、モデルの数学的能力を評価することを目的としています。 | 87% |
| HMMT February 2025 2025年2月のハーバードMIT数学トーナメントの問題に基づいたテストで、モデルの数学的能力を評価することを目的としています。 | 82% |
| BRUMO 2025 | 90% |
| SMT 2025 2025年のスタンフォード数学トーナメントの問題に基づいたテストで、モデルの数学的能力を評価することを目的としています。 | 85% |
| CMIMC 2025 2025年のカナダ数学オリンピックの問題に基づいたテストで、モデルの数学的能力を評価することを目的としています。 | 58% |
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コメント (1)
Mazen
11 8月 2025Good program