К списку моделей
Логотип Google, разработчика Gemini 2.5 Pro

Gemini 2.5 Pro

G-Score: н/д

От Google

Proprietary
FAMGemini
CTX1M
PARНе раскрыто
Релиз: 2025-06-17
ProGeneralText

Краткое описание

Gemini 2.5 Pro — это современная модель искусственного интеллекта Google, предназначенная для сложных рассуждений, кодирования, математических и научных задач. Он использует «мыслительные» способности, позволяющие ему обдумывать ответы с повышенной точностью...

G-Score и профиль

G-Score: н/д

Gemini 2.5 Pro сильнее всего выглядит в категории «зрение». Профиль рассчитан по процентилям LiveBench, Artificial Analysis и LMArena; пропуски не считаются нулём.

Показатели G‑Код, G‑Рассуждения, G‑Агенты и G‑Зрение рассчитаны по массовым таблицам LiveBench, Artificial Analysis и LMArena. Наведите или нажмите на значок рядом с оценкой, чтобы увидеть исходный лидерборд, вариант модели, значение и размер выборки.

Уверенность данных

средняя

Покрытие

1 тест · 1 направление

Происхождение

lmarenaVision

G‑Зрение54/100

1 тест · уверенность: средняя

Как рассчитан профиль →

Место модели в каталоге

Место исходного бенчмарка показывается только при закреплённом source record и среди других карточек с источником. Эти старые значения не участвуют в G-Score лидербордов.

БенчмаркРезультатМестоДоказательство
GPQA (Экспертные знания)78.9%н/дИсточник не указан
MATH (Математика)97.1%н/дИсточник не указан
MMLU (Общие знания)94.9%н/дИсточник не указан
Arena Elo (LMSYS)1569н/дИсточник не указан
HumanEval (Кодинг)99%н/дИсточник не указан
SWE-bench (Разработка)64.9%н/дИсточник не указан

Подробный обзор модели

Обзор Google Gemini 2.5 Pro: Интеллект с человеческим «мышлением» (2025)

Gemini 2.5 Pro — это флагманская нейросеть от Google, представляющая новое поколение ИИ с глубокими аналитическими способностями (reasoning). Модель получила так называемую "думающую" архитектуру: перед тем как выдать ответ, она формирует скрытую цепочку рассуждений. Это делает ее одним из самых мощных решений на рынке для математики, написания сложного кода и научных исследований.

Архитектура и особенности

Под капотом Gemini 2.5 Pro скрывается обновленная архитектура, заточенная под сложные когнитивные задачи. В отличие от базовых LLM, эта модель "берет паузу на раздумья", чтобы проверить свою логику, разбить сложную задачу на подзадачи и избежать типичных галлюцинаций.

Главная фишка модели — огромное контекстное окно в 1 миллион токенов (1M). На практике это означает, что вы можете загрузить в промпт целую кодовую базу среднего размера, несколько книг, финансовые отчеты за год или часовое видео. Gemini 2.5 Pro способна не просто "проглотить" этот объем, но и извлекать из него факты со 100% точностью (needle-in-a-haystack).

Производительность и бенчмарки

По результатам синтетических тестов и лидерборда Chatbot Arena, Gemini 2.5 Pro уверенно занимает топовые позиции, обходя предыдущие поколения и навязывая жесткую конкуренцию решениям от OpenAI и Anthropic:

  • Arena Elo: 1569 — стабильно входит в высшую лигу ИИ-моделей.
  • MMLU (общие знания): 94.9%
  • HumanEval (написание кода): 99.0% — феноменальный результат, делающий модель идеальным напарником для программистов.
  • MATH (математика): 97.1%
  • SWE-bench (решение реальных задач на GitHub): 64.9% — превосходно справляется с автономным исправлением багов.

По сравнению с предыдущей версией (1.5 Pro), модель демонстрирует кратный рост в понимании сложных алгоритмов и решении олимпиадных задач.

Цены и доступность

Несмотря на статус флагманской и "думающей" модели, Google предложила крайне агрессивную ценовую политику:

  • Входные токены (Input): $1.25 за 1 млн токенов.
  • Выходные токены (Output): $10.00 за 1 млн токенов.

Цена за входящий контекст ($1.25) является невероятно низкой для модели такого уровня. Это делает работу с огромными документами (благодаря окну в 1M токенов) очень рентабельной для бизнеса.

Идеальные сценарии применения (Use Cases)

Благодаря сочетанию огромного контекста и сильной логики, Gemini 2.5 Pro лучше всего раскрывается в следующих задачах:

  1. Software Engineering: Рефакторинг больших кусков кода, автономное исправление багов, написание архитектурной документации по сырому коду.
  2. Аналитика больших данных: Загрузка десятков PDF-отчетов или огромных логов для поиска корреляций.
  3. Научные исследования: Модель отлично справляется с химическими, биологическими и физическими статьями, требующими пошаговых умозаключений.
  4. Сложные агентные workflow: Использование в качестве "мозга" для ИИ-агентов, которые должны планировать свои действия на несколько шагов вперед.

Плюсы и минусы

  • Плюсы:

    • Рекордные баллы в кодинге (HumanEval 99%).
    • Сверхдешевый входной контекст (всего $1.25 за 1M) при объеме в 1 миллион токенов.
    • Встроенный механизм пошаговых рассуждений (thinking), минимизирующий логические ошибки.
    • Отличная мультиязычность.
  • Минусы:

    • Выходные токены (Output) стоят заметно дороже входных ($10.00), что делает генерацию длинных ответов менее выгодной.
    • Из-за этапа "раздумий" Time-to-First-Token (время до первого слова) может быть выше, чем у классических быстрых моделей.
    • Пока уступает специализированным "чистым" математическим моделям в очень специфичных узких задачах.

Интеграции и инструменты

Мощные аналитические способности Gemini 2.5 Pro можно использовать во множестве инструментов для разработки и повседневной работы:

  • Google Antigravity — передовой AI-агент от DeepMind для комплексного решения сложных инженерных задач.
  • Gemini CLI — официальный инструмент командной строки для работы с экосистемой Gemini прямо из терминала.

Где запустить модель

Цены приведены за 1 млн токенов и могут меняться. Доступность российских провайдеров проверяется на их стороне.

Обновляем провайдеров и цены…

Стоимость API

$1.25 / $10.00 за 1M токенов

Рассчитать сценарий →

Профиль модели

MMLU94.9%Code99%Math97.1%GPQA78.9%SWE64.9%

Бенчмарки

GPQA (Экспертные знания)78.9%
MATH (Математика)97.1%
MMLU (Общие знания)94.9%
Arena Elo (LMSYS)1569
HumanEval (Кодинг)99%
SWE-bench (Разработка)64.9%

История семейства

Линейка Gemini

Последовательность собрана по датам релиза моделей Google в каталоге. Она показывает соседние поколения, но не приписывает им совместимость или наследование архитектуры без отдельного источника.

Экосистема Gemini 2.5 Pro

Сервисы, инструменты, материалы и обсуждения, связанные с моделью.

MCP и инструменты

Весь каталог

Обсуждения о Gemini 2.5 Pro

Задайте вопрос сообществу — карточка модели будет прикреплена автоматически.

Создать обсуждение