Gemini 2.5 Flash
32.7
Оцінка
Бали бенчмарків
Загальний
Overall score composition: Міркування 39% — 2.5; Код 20% — 41.5; Зображення 12% — 54.0; Текст 24% — 41.8; Математика 5% — 27.3
32.7
#154
Код
Based on benchmarks: LiveCodeBench: 61.9%, SWE-Bench (mini-SWE-agent): 28.7%
41.5
#166
LiveCodeBench — 61.9% (впевненість 95%); SWE-Bench (mini-SWE-agent) — 28.7% (впевненість 82%); BenchLM · Код — 16.4 (впевненість 81%)
Текст
Airating rank — aggregate for Текст (BenchLM / Airating calculation)
41.8
#192
BenchLM · Текст — 41.8 (впевненість 81%)
Зображення
Airating rank — aggregate for Зображення (BenchLM / Airating calculation)
54.0
#216
BenchLM · Зображення — 54.0 (впевненість 81%)
Математика
Airating rank — aggregate for Математика (BenchLM / Airating calculation)
27.3
#124
BenchLM · Математика — 27.3 (впевненість 81%)
Міркування
Based on benchmarks: ARC-AGI-2: 2.5%
2.5
#221
ARC-AGI-2 — 2.5% (впевненість 95%); BenchLM · Міркування — 44.0 (впевненість 81%)
Швидкість
Пропускна здатність (токенів/сек) з API провайдерів.
14.5
#105
Ціна
Нормалізована вартість API (вхід + вихід за 1M токенів) з OpenRouter і models.dev.
93.3
#221
З чого складається рейтинг
Загальний бал — зважений композит категорій. Основне джерело даних: BenchLM.
32.7
BenchLM
-
Код 20% 41.5 Hugging Face, SWE-Bench, BenchLM
- LiveCodeBench 61.9% впевненість 95%
- SWE-Bench (mini-SWE-agent) 28.7% впевненість 82%
- BenchLM · Код 16.4 впевненість 81%
-
Текст 24% 41.8 BenchLM
- BenchLM · Текст 41.8 впевненість 81%
-
Зображення 12% 54.0 BenchLM
- BenchLM · Зображення 54.0 впевненість 81%
-
Математика 5% 27.3 BenchLM
- BenchLM · Математика 27.3 впевненість 81%
-
Міркування 39% 2.5 ARC Prize, BenchLM
- ARC-AGI-2 2.5% впевненість 95%
- BenchLM · Міркування 44.0 впевненість 81%
Деталізація бенчмарків
- ARC-AGI-2
- LiveCodeBench
- SWE-Bench (mini-SWE-agent)
Опис
Gemini 2.5 Flash від Google є потужною мультимодальною моделлю, що об'єднує текстову та візуальну обробку. З контекстним вікном у 1048576 токенів, вона здатна виконувати глибокий аналіз, генеруючи складні та детальні відповіді. Підтримка візуальних даних робить цю модель надзвичайно корисною у сферах, де необхідна інтеграція текстової та візуальної інформації. Її можливості в обробці зображень та тексту відкривають нові горизонти для застосувань у креативних та аналітичних задачах.
Переваги
- Висока потужність обробки тексту та зображень
- Велике контекстне вікно для глибокого аналізу
- Сильна підтримка візуальних даних
- Підходить для різноманітних застосувань, від креативу до аналітики
Обмеження
- Не є відкритим вихідним кодом
- Витрати на використання API можуть бути високими
- Вимагає підключення до інтернету для доступу
Схожі моделі
All models →
55.2
42.6
36.6
Висока продуктивність в обробці зображень.
DeepSeek V4 Flash Base
DeepSeek
44.8
19.3
Вражаюча контекстна здатність на 1,000,000 токенів.
Qwen3 235B 2507
Qwen
79.5
25.6
24.6
Ternary Bonsai 1.7B
Prism ML
39.8
30.8
Велике контекстне вікно, що дозволяє працювати з великими обсягами тексту.
Ternary Bonsai 4B
Prism ML
35.7
34.3
Відкрите програмне забезпечення, що забезпечує гнучкість використання.
1-бітний Бонсай 8B
Prism ML
46.9
31.7
22.0
Відмінні можливості обробки тексту.
Nemotron-4 15B
Nvidia
60.5
32.3
24.4
Висока точність у обробці тексту.
1-бітний Бонсай 1.7B
Prism ML
35.4
24.4
24.0
Широке контекстне вікно для обробки великих текстів.