Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06
N/A
Modellparametermenge
Google
Angehörige Organisation
Quellcode geschlossen
Lizenztyp
6. Mai 2025
Freigabezeit
Verwandte Personen
Modelleinführung
Gemini 2.5 Pro ist ein Modell, das von der Google DeepMind-Künstliche-Intelligenz-Forschungsabteilung veröffentlicht wurde und die Versionsnummer Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06 verwendet.
Umfassende Punktzahl
Sprachdialog
Wissensreserve
Argumentationsvereinigung
Mathematische Berechnung
Code schreiben
Befehlsschließend
Nach links und rechts swipen, um mehr anzuzeigen
Sprachverständnisfähigkeit
In der Lage, komplexe Kontexte zu verstehen und logisch kohärente Sätze zu erzeugen, obwohl sie gelegentlich in der Tonkontrolle ausgeschaltet werden.
8.0
Wissensabdeckung
Deckt mehr als 200 spezialisierte Felder ab und integriert die neuesten Forschungsergebnisse und interkulturelles Wissen in Echtzeit.
9.1
Argumentationsfähigkeit
In der Lage, logische Rahmenbedingungen auf mehreren Ebenen aufzubauen und über eine Genauigkeit von über 99% in der komplexen mathematischen Modellierung zu erreichen.
9.0
Modellvergleich
Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06 vs Qwen2.5-7B-Instruct
Genau wie Qwen2 unterstützen die Qwen2.5-Sprachmodelle bis zu 128K Tokens und können bis zu 8K Tokens generieren. Sie unterstützen auch die Mehrsprachigkeit für über 29 Sprachen, darunter Chinesisch, Englisch, Französisch, Spanisch, Portugiesisch, Deutsch, Italienisch, Russisch, Japanisch, Koreanisch, Vietnamesisch, Thailändisch, Arabisch und mehr.
Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06 vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini ist ein API-Modell, das von OpenAI erstellt wurde, mit der spezifischen Versionsnummer gpt-4o-mini-2024-07-18.
Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06 vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini ist ein API-Modell, das von OpenAI erstellt wurde, wobei die spezifische Versionsnummer gpt-4o-mini-2024-07-18 beträgt.
Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06 vs DeepSeek-V2-Chat-0628
DeepSeek-V2 ist ein starkes Mixture-of-Experts (MoE)-Sprachmodell, das durch kostengünstiges Training und effizientes Inferenz gekennzeichnet ist. Es besteht aus insgesamt 236 Billionen Parametern, wovon für jeden Token 21 Milliarden aktiviert sind. Im Vergleich zum DeepSeek 67B erreicht DeepSeek-V2 stärkere Leistungsmerkmale, spart dabei 42,5 % der Trainingskosten, reduziert das KV-Cache um 93,3 % und steigert die maximale Generierungsdurchsatz bis zu 5,76-mal.
Verwandter Modell
Gemma-3-27B-it
Gemma ist eine Familie von leichten, hochmodernen offenen Modellen von Google, die auf der gleichen Forschung und Technologie basieren, die zur Erstellung der Gemini-Modelle verwendet wurde.
Gemini-2.5-Pro
Die offizielle Veröffentlichungsversion von Gemini 2.5 pro.
Gemini-1.5-Pro-Latest
Gemini 1.5 Pro führt eine bahnbrechende Kontextfenstergröße von bis zu zwei Millionen Tokens ein – die längste Kontextfenstergröße von jedem großen Grundmodell bisher. Es erreicht nahezu perfekte Erinnerungsleistung bei langkontextuellen Abruffaufgaben in verschiedenen Modalitäten, wodurch die Fähigkeit freigeschaltet wird, große Dokumente, Tausende von Codezeilen, Stunden von Audio-, Video- und vielem mehr genau zu verarbeiten.
Gemma-2-27B-it
Gemma ist eine Familie leichterer, cutting-edge offener Modelle von Google, die auf derselben Forschung und Technologie basiert, die auch zum Entwickeln der Gemini-Modelle verwendet wurde.
Gemma-2-27B-it
Gemma ist eine Familie leichtgewichtiger, cutting-edge Open-Modelle von Google, die auf derselben Forschung und Technologie basiert, die auch zur Entwicklung der Gemini-Modelle verwendet wurde.
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