Vercel AI Gateway/google/gemini 2.5 Flash

Gemini 2.5 Flash

Vercel ai gateway · LLM · #114 Місце Активна Мультимодальність
32.7
Оцінка
Share

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
BenchLM → Airating calculation
Код Based on benchmarks: LiveCodeBench: 61.9%, SWE-Bench (mini-SWE-agent): 28.7%
41.5
#166
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 Airating rank — aggregate for Текст (BenchLM / Airating calculation)
41.8
#192
BenchLM
BenchLM · Текст — 41.8 (впевненість 81%)
Зображення Airating rank — aggregate for Зображення (BenchLM / Airating calculation)
54.0
#216
BenchLM
BenchLM · Зображення — 54.0 (впевненість 81%)
Математика Airating rank — aggregate for Математика (BenchLM / Airating calculation)
27.3
#124
BenchLM
BenchLM · Математика — 27.3 (впевненість 81%)
Міркування Based on benchmarks: ARC-AGI-2: 2.5%
2.5
#221
ARC Prize, BenchLM
ARC-AGI-2 — 2.5% (впевненість 95%); BenchLM · Міркування — 44.0 (впевненість 81%)
Швидкість Пропускна здатність (токенів/сек) з API провайдерів.
14.5
#105
Artificial Analysis · 13 годин тому
Ціна Нормалізована вартість API (вхід + вихід за 1M токенів) з OpenRouter і models.dev.
93.3
#221
models.dev · 13 годин тому

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 Міркування · 2.5% · ARC Prize
  • LiveCodeBench Код · 61.9% · Hugging Face
  • SWE-Bench (mini-SWE-agent) Код · 28.7% · SWE-Bench

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 →

Gemini 1.0 Pro від Google — це потужна багатофункціональна модель, що вражає своєю здатністю…

55.2 42.6 36.6
Висока продуктивність в обробці зображень.

DeepSeek V4 Flash Base — це потужна текстова модель, яка вражає завдяки своїй контекстній здатності…

44.8 19.3
Вражаюча контекстна здатність на 1,000,000 токенів.

Ternary Bonsai 1.7B від Prism ML — це потужна модель штучного інтелекту, випущена 16 квітня 2026…

39.8 30.8
Велике контекстне вікно, що дозволяє працювати з великими обсягами тексту.

Ternary Bonsai 4B від Prism ML — це інноваційна відкрита модель штучного інтелекту, яка…

35.7 34.3
Відкрите програмне забезпечення, що забезпечує гнучкість використання.

Nemotron-4 15B від Nvidia — це потужна мультимодальна модель штучного інтелекту, яка демонструє…

60.5 32.3 24.4
Висока точність у обробці тексту.