Gemini 2.5 Pro — це найдосконаліша модель ШІ від Google, розроблена для глибоких міркувань і продуманого створення відповідей. Вона перевершує ключові тести, демонструючи виняткову логіку та навички програмування. Оптимізована для створення динамічних веб-додатків, автономних систем коду та адаптації коду, забезпечуючи високу продуктивність. З вбудованими мультимодальними можливостями та розширеним контекстним вікном вона ефективно обробляє великі набори даних і інтегрує різні джерела інформації для вирішення складних завдань.
Веб-сайт Веб-сторінка моделі ШІ | |
Постачальник Організація, яка надає цю модель. | |
Чат Введіть повідомлення, щоб почати спілкування | - |
Дата випуску Дата першого випуску моделі. | 1 рік ago Бер 25, 2025 |
Модальності Типи даних, які може обробляти ця модель | текст зображення голос відео |
Постачальники API Постачальники, які пропонують цю модель. (Це не вичерпний список.) | Google AI Studio, Vertex AI, Gemini app |
Дата оновлення знань Дата останнього оновлення знань моделі. | - |
Відкритий код Чи доступний код моделі для публічного використання. | Ні |
Вартість введення Вартість обробки токенів у ваших запитах | Недоступно |
Вартість виведення Вартість токенів, згенерованих моделлю | Недоступно |
MMLU Massive Multitask Language Understanding - Тестує знання з 57 предметів, включаючи математику, історію, право та інше | Недоступно |
MMLU-Pro Більш надійний тест MMLU із складнішими питаннями, орієнтованими на міркування, більшим набором варіантів і зменшеною чутливістю до запитів | Недоступно |
MMMU Massive Multitask Multimodal Understanding - Тестує розуміння тексту, зображень, аудіо та відео | 81.7% Джерело |
HellaSwag Складний тест на завершення речень | Недоступно |
HumanEval Оцінює можливості генерації коду та вирішення задач | Недоступно |
MATH Тестує математичні навички вирішення задач різного рівня складності | Недоступно |
GPQA Тестує знання на рівні PhD з хімії, біології та фізики через багатозначні питання, що вимагають глибоких знань у галузі | 84.0% Diamond Science Джерело |
IFEval Тестує здатність моделі точно дотримуватися явних інструкцій щодо форматування, генерувати відповідні результати та підтримувати послідовне дотримання інструкцій у різних завданнях | Недоступно |
SimpleQA Оцінка точності простих запитань | 52.9% |
AIME 2024 | 92.0% |
AIME 2025 | 86.7% |
Aider Polyglot Багатомовний програмний бенчмарк. | 74.0% / 68.6% |
LiveCodeBench v5 Бенчмарк для програмування в реальному часі | 70.4% |
Global MMLU (Lite) Спрощена версія бенчмарку для оцінки універсальності моделей на глобальному рівні. | 89.8% |
MathVista Оцінює математичні здібності ШІ моделей у візуальних контекстах | - |
Мобільний додаток | |
VideoGameBench | |
| Загальний бал | 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 | |
| Середній бал | 81% |
| AIME 2025 Тест, заснований на завданнях з конкурсу з математики (American Invitational Mathematics Examination),призначений для перевірки математичних навичок моделей. | 87% |
| HMMT February 2025 Тест, заснований на завданнях з Harvard-MIT Mathematics Tournament, лютий 2025 року, призначений для перевірки математичних навичок моделей. | 82% |
| BRUMO 2025 | 90% |
| SMT 2025 Тест, заснований на завданнях зі Stanford Math Tournament, 2025 року, призначений для перевірки математичних навичок моделей. | 85% |
| CMIMC 2025 Тест, заснований на завданнях з Canadian Mathematical Olympiad, 2025 року, призначений для перевірки математичних навичок моделей. | 58% |
Compare AI. Test. Benchmarks. Чат-боти для мобільних застосунків, Sketch
Copyright © 2026 All Right Reserved.
Коментарі (1)
Mazen
11 Серпень 2025Good program