Gemini 2.0 Flash — это высокопроизводительная модель Google с низкой задержкой, разработанная для продвинутых агентских взаимодействий. Оснащённая нативной интеграцией инструментов, она поддерживает мультимодальные входные данные, включая текст, изображения, видео и аудио. С существенными улучшениями по сравнению с предыдущими версиями модель сочетает эффективность, скорость и расширенные возможности для плавного взаимодействия в реальном времени.
Веб-сайт Страница модели ИИ | |
Провайдер Организация, предоставляющая данную модель. | |
Чат Введите сообщение, чтобы начать общение | - |
Дата выпуска Когда модель была впервые выпущена. | 1 год назад Дек 11, 2024 |
Модальности Типы данных, которые может обрабатывать модель | текст изображения голос видео |
Поставщики API Провайдеры, предлагающие данную модель. (Этот список не является исчерпывающим.) | Google AI Studio, Vertex AI |
Дата актуальности знаний Когда в последний раз обновлялись знания модели. | 08.2024 |
Открытый исходный код Доступен ли исходный код модели для публичного использования. | Нет |
Стоимость ввода Стоимость обработки токенов в вашем запросе | $0.10 за миллион токенов |
Стоимость вывода Стоимость токенов, сгенерированных моделью | $0.40 за миллион токенов |
MMLU Massive Multitask Language Understanding – Тестирование знаний по 57 предметам, включая математику, историю, право и другие | Недоступно |
MMLU-Pro Улучшенный бенчмарк MMLU с более сложными вопросами, ориентированными на рассуждение, увеличенным числом вариантов ответов и сниженной чувствительностью к подсказкам | 77.6% Источник |
MMMU Massive Multitask Multimodal Understanding – Тестирование понимания текста, изображений, аудио и видео | 71.7% Источник |
HellaSwag Сложный бенчмарк для завершения предложений | Недоступно |
HumanEval Оценивает возможности генерации кода и решения задач | Недоступно |
MATH Тестирование математических навыков на разных уровнях сложности | 90.9% Источник |
GPQA Тестирование знаний на уровне PhD в области химии, биологии и физики с помощью вопросов множественного выбора, требующих глубоких экспертных знаний | 60.1% Diamond Источник |
IFEval Оценивает способность модели точно следовать явным инструкциям по форматированию, генерировать соответствующие выходные данные и поддерживать последовательность инструкций в разных задачах | Недоступно |
SimpleQA Оценка точности простых вопросов | - |
AIME 2024 | - |
AIME 2025 | - |
Aider Polyglot Многоязычный программный бенчмарк. | - |
LiveCodeBench v5 Бенчмарк для программирования в реальном времени | - |
Global MMLU (Lite) Упрощенная версия бенчмарка для оценки универсальности моделей на глобальном уровне. | - |
MathVista Оценивает способности математического мышления моделей ИИ в визуальных контекстах | - |
Мобильное приложение | |
VideoGameBench | |
| Общий балл | 0% |
| Doom II | 0% |
| Dream DX | 0% |
| 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% |
Compare AI. Test. Benchmarks. Чат-боты для мобильных приложений, Sketch
Copyright © 2026 All Right Reserved.