Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06
N/A
Quantité de paramètre de modèle
Google
Organisation affiliée
Source fermée
Type de licence
6 mai 2025
Temps de libération
Personnalités associées
Introduction du modèle
Gemini 2.5 Pro est un modèle publié par l'équipe de recherche en intelligence artificielle de Google DeepMind, utilisant le numéro de version Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06.
Score complet
Dialogue du langage
Réserve de connaissances
Association de raisonnement
Calcul mathématique
Écriture de code
Commande suivante
Faites glisser vers la gauche et la droite pour voir plus
Capacité de compréhension du langage
Capable de comprendre des contextes complexes et de générer des phrases logiquement cohérentes, bien que parfois hors du contrôle de la tonalité.
8.0
Portée de la couverture des connaissances
Couvre plus de 200 domaines spécialisés, intégrant les dernières résultats de recherche et les connaissances interculturelles en temps réel.
9.1
Capacité de raisonnement
Capable de créer des cadres logiques à plusieurs niveaux, atteignant une précision de plus de 99% dans la modélisation mathématique complexe.
9.0
Comparaison du modèle
Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06 vs Qwen2.5-7B-Instruct
Comme Qwen2, les modèles de langue Qwen2.5 prennent en charge jusqu'à 128K tokens et peuvent générer jusqu'à 8K tokens. Ils maintiennent également une prise en charge multilingue pour plus de 29 langues, y compris le chinois, l'anglais, le français, l'espagnol, le portugais, l'allemand, l'italien, le russe, le japonais, le coréen, le vietnamien, le thaï, l'arabe et bien d'autres.
Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06 vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini est un modèle API créé par OpenAI, avec le numéro de version spécifique étant gpt-4o-mini-2024-07-18.
Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06 vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini est un modèle API produit par OpenAI, avec le numéro de version spécifique étant gpt-4o-mini-2024-07-18.
Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06 vs DeepSeek-V2-Chat-0628
DeepSeek-V2 est un modèle de langue robuste de type Mixture-of-Experts (MoE), caractérisé par un coût d'entraînement économique et une inférence efficace. Il comprend un total de 236 milliards de paramètres, dont 21 milliards sont activés pour chaque jeton. Comparé à DeepSeek 67B, DeepSeek-V2 offre des performances supérieures tout en économisant 42,5 % des coûts d'entraînement, réduisant la mémoire de cache KV de 93,3 % et augmentant la capacité maximale de génération jusqu'à 5,76 fois.
Modèle connexe
Gemma-3-27B-it
Gemma est une famille de modèles ouverts légers et de pointe de Google, construits à partir de la même recherche et technologie utilisées pour créer les modèles Gemini.
Gemini-2.5-Pro
La version officielle de la Gemini 2.5 pro.
Gemini-1.5-Pro-Latest
Gemini 1.5 Pro introduit une fenêtre de contexte révolutionnaire de jusqu'à deux millions de tokens - la fenêtre de contexte la plus longue de tous les modèles fondamentaux de grande taille actuellement disponibles. Il atteint une mémorisation presque parfaite lors de tâches de récupération de contexte long sur plusieurs formats, débloquant ainsi la capacité de traiter avec précision de grands documents, des milliers de lignes de code, des heures d'audio, vidéo et bien plus encore.
Gemma-2-27B-it
Gemma est une famille de modèles ouverts légers et de pointe de Google, construits à partir des mêmes recherches et technologies utilisées pour créer les modèles Gemini.
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