Gemini 2.5 Pro — это самая передовая модель ИИ от Google, разработанная для глубоких рассуждений и вдумчивого создания ответов. Она превосходит ключевые тесты, демонстрируя исключительную логику и навыки программирования. Оптимизирована для создания динамических веб-приложений, автономных систем кода и адаптации кода, обеспечивая высокую производительность. Со встроенными мультимодальными возможностями и расширенным контекстным окном она эффективно обрабатывает большие наборы данных и интегрирует различные источники информации для решения сложных задач.
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 Мар 25, 2025 |
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, Gemini app |
Дата актуальности знаний Когда в последний раз обновлялись знания модели. | - |
Открытый исходный код Доступен ли исходный код модели для публичного использования. | Нет |
Стоимость ввода Стоимость обработки токенов в вашем запросе | Недоступно |
Стоимость вывода Стоимость токенов, сгенерированных моделью | Недоступно |
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 | Недоступно |
MMMU Massive Multitask Multimodal Understanding – Тестирование понимания текста, изображений, аудио и видео | 81.7% 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 | Недоступно |
GPQA Тестирование знаний на уровне PhD в области химии, биологии и физики с помощью вопросов множественного выбора, требующих глубоких экспертных знаний | 84.0% Diamond Science 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 | 52.9% |
AIME 2024 | 92.0% |
AIME 2025 | 86.7% |
Aider Polyglot Многоязычный программный бенчмарк. | 74.0% / 68.6% |
LiveCodeBench v5 Бенчмарк для программирования в реальном времени | 70.4% |
Global MMLU (Lite) Упрощенная версия бенчмарка для оценки универсальности моделей на глобальном уровне. | 89.8% |
MathVista Оценивает способности математического мышления моделей ИИ в визуальных контекстах | - |
Мобильное приложение | |
VideoGameBench | |
| Общий балл | 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 | |
| Средний балл | 81% |
| AIME 2025 Тест, основанный на задачах из конкурса по математике (American Invitational Mathematics Examination),предназначен для проверки математических навыков моделей. | 87% |
| HMMT February 2025 Тест, основанный на задачах из Harvard-MIT Mathematics Tournament, февраль 2025 года, предназначен для проверки математических навыков моделей. | 82% |
| BRUMO 2025 | 90% |
| SMT 2025 Тест, основанный на задачах из Stanford Math Tournament, 2025 года, предназначен для проверки математических навыков моделей. | 85% |
| CMIMC 2025 Тест, основанный на задачах из Canadian Mathematical Olympiad, 2025 года, предназначен для проверки математических навыков моделей. | 58% |
Compare AI. Test. Benchmarks. Чат-боты для мобильных приложений, Sketch
Copyright © 2026 All Right Reserved.
Комментарии (1)
Mazen
11 Август 2025Good program