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.
메타가 개발한 Llama 3.3 70B Instruct는 지시 기반 작업에 특화되어 미세 조정된 다국어 대형 언어 모델로, 대화형 응용에 최적화되어 있습니다. 최대 128,000 토큰의 컨텍스트 윈도우를 지원하며, 다양한 언어의 텍스트 생성 및 처리가 가능합니다. 2024년 12월 6일 출시되었으며, 공개 및 사유 챗봇 모델 다수를 능가하는 벤치마크 성능을 기록했습니다. Grouped-Query Attention(GQA)을 활용해 확장성을 높였으며, 공개 데이터 기반의 15조 개 이상 토큰으로 학습되었습니다. 모델 지식은 2023년 12월 기준입니다.
| Gemini 2.5 Pro | Llama 3.3 70B Instruct | |
|---|---|---|
웹사이트
| ||
제공자
| ||
채팅
| ||
출시일
| ||
모달리티
| 텍스트 이미지 음성 비디오 | 텍스트 |
API 제공자
| Google AI Studio, Vertex AI, Gemini app | Fireworks, Together, DeepInfra, Hyperbolic |
지식 업데이트 종료일
| - | 12.2024 |
오픈 소스
| 아니오 | 예 |
입력 가격
| 정보 없음 | $0.23 100만 토큰당 |
출력 가격
| 정보 없음 | $0.40 100만 토큰당 |
MMLU
| 정보 없음 | 86% 0-shot, CoT 출처 |
MMLU-Pro
| 정보 없음 | 68.9% 5-shot, CoT 출처 |
MMMU
| 81.7% 출처 | 정보 없음 |
HellaSwag
| 정보 없음 | 정보 없음 |
HumanEval
| 정보 없음 | 88.4% pass@1 출처 |
MATH
| 정보 없음 | 77% 0-shot, CoT 출처 |
GPQA
| 84.0% Diamond Science 출처 | 50.5% 0-shot, CoT 출처 |
IFEval
| 정보 없음 | 92.1% 출처 |
SimpleQA
| 52.9% | - |
AIME 2024 | 92.0% | - |
AIME 2025 | 86.7% | - |
Aider Polyglot
| 74.0% / 68.6% | - |
LiveCodeBench v5
| 70.4% | - |
Global MMLU (Lite)
| 89.8% | - |
MathVista
| - | - |
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% | - |