Gemini 2.5 Pro는 Google이 개발한 가장 진보된 AI 모델로, 심층 추론과 신중한 응답 생성을 위해 설계되었습니다. 주요 벤치마크에서 탁월한 논리력과 코딩 능력을 보여줍니다. 동적 웹 애플리케이션, 자율 코드 시스템, 코드 적응 구축에 최적화되어 있으며, 뛰어난 성능을 제공합니다. 내장된 멀티모달 기능과 확장된 컨텍스트 윈도우를 통해 대규모 데이터를 효율적으로 처리하고 다양한 정보원을 통합하여 복잡한 문제를 해결합니다.
웹사이트 AI 모델 웹페이지 | |
제공자 이 모델을 제공하는 주체. | |
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출시일 모델이 처음 출시된 날짜. | 1 년 ago 3월 25, 2025 |
모달리티 이 모델이 처리할 수 있는 데이터 유형 | 텍스트 이미지 음성 비디오 |
API 제공자 이 모델을 제공하는 업체들. (전체 목록이 아님) | Google AI Studio, Vertex AI, Gemini app |
지식 업데이트 종료일 모델의 지식이 마지막으로 업데이트된 날짜. | - |
오픈 소스 모델 코드가 공개적으로 사용 가능한지 여부. | 아니오 |
입력 가격 프롬프트 토큰 처리 비용 | 정보 없음 |
출력 가격 모델이 생성한 토큰 비용 | 정보 없음 |
MMLU Massive Multitask Language Understanding - 수학, 역사, 법학 등 57개 과목에 걸친 지식 테스트 | 정보 없음 |
MMLU-Pro 더 어렵고 추론 중심의 질문, 더 큰 선택지, 프롬프트 민감도 감소로 강화된 MMLU 벤치마크 | 정보 없음 |
MMMU Massive Multitask Multimodal Understanding - 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오에 걸친 이해력 테스트 | 81.7% 출처 |
HellaSwag 도전적인 문장 완성 벤치마크 | 정보 없음 |
HumanEval 코드 생성 및 문제 해결 능력 평가 | 정보 없음 |
MATH 다양한 난이도의 수학 문제 해결 능력 테스트 | 정보 없음 |
GPQA 화학, 생물학, 물리학 분야의 박사 수준 지식을 깊은 전문성이 필요한 객관식 문제로 테스트 | 84.0% Diamond Science 출처 |
IFEval 모델이 명시적 형식 지침을 정확히 따르고 적절한 출력을 생성하며 다양한 작업에서 일관된 지침 준수를 유지하는 능력 테스트 | 정보 없음 |
SimpleQA 간단한 질문의 정확성 평가 | 52.9% |
AIME 2024 | 92.0% |
AIME 2025 | 86.7% |
Aider Polyglot 다국어 프로그래밍 벤치마크. | 74.0% / 68.6% |
LiveCodeBench v5 실시간 프로그래밍 벤치마크 | 70.4% |
Global MMLU (Lite) 전 세계적으로 모델의 범용성을 평가하기 위한 간소화된 벤치마크 버전. | 89.8% |
MathVista 시각적 맥락에서 AI 모델의 수학적 추론 능력을 평가합니다 | - |
모바일 앱 | |
VideoGameBench | |
| 총점 | 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 | |
| 평균 점수 | 81% |
| AIME 2025 American Invitational Mathematics Examination의 문제를 기반으로 한 테스트로, 모델의 수학적 능력을 검증하기 위해 설계되었습니다. | 87% |
| HMMT February 2025 2025년 2월 Harvard-MIT Mathematics Tournament의 문제를 기반으로 한 테스트로, 모델의 수학적 능력을 검증하기 위해 설계되었습니다. | 82% |
| BRUMO 2025 | 90% |
| SMT 2025 2025년 Stanford Math Tournament의 문제를 기반으로 한 테스트로, 모델의 수학적 능력을 검증하기 위해 설계되었습니다. | 85% |
| CMIMC 2025 2025년 Canadian Mathematical Olympiad의 문제를 기반으로 한 테스트로, 모델의 수학적 능력을 검증하기 위해 설계되었습니다. | 58% |
댓글 (1)
Mazen
11 8월 2025Good program