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Gemini 2.0 Flash (experimental)

次世代モデルで、卓越した速度、ネイティブツールの使用能力、マルチモーダル生成能力、および最大100万トークンのコンテキストウィンドウを備えています。音声、画像、動画、およびテキスト入力をサポートし、構造化出力、関数呼び出し、コード実行、検索、およびマルチモーダル操作の機能を備えています。
インテリジェンス(中程度)
速度(速い)
入力サポートモダリティ
はい
推論モデルかどうか
1,000,000
コンテキストウィンドウ
8,192
最大出力トークン
2024-08-01
知識カットオフ
価格設定
¥0.72 /M tokens
入力
¥5.04 /M tokens
出力
- /M tokens
混合価格
クイック簡易比較
Gemini 2.0 Pro Experimental (Feb '25)
Gemini 1.5 Pro (May '24)
¥2.5
Gemini 1.5 Pro (Sep '24)
¥2.5
基本パラメータ
GPT-4.1技術パラメータ
パラメータ数
未発表
コンテキスト長
1.0M tokens
トレーニングデータカットオフ
2024-08-01
オープンソースカテゴリ
Proprietary
マルチモーダルサポート
テキスト、画像
スループット
183
リリース日
2024-12-11
応答速度
228.36,607 tokens/s
ベンチマークスコア
以下はclaude-monetの様々な標準ベンチマークテストでのパフォーマンスです。これらのテストは、異なるタスクやドメインにおけるモデルの能力を評価します。
インテリジェンス指数
4641
大規模言語モデルインテリジェンスレベル
コーディング指数
2749
コーディングタスクにおけるAIモデルのパフォーマンス指標
数学指数
-
数学的問題の解決、数学的推論、または数学関連タスクの実行における能力指標
MMLU Pro
78.2
大規模マルチタスクマルチモーダル理解 - テキスト、画像、音声、ビデオの理解をテスト
GPQA
63.6
大学院物理学問題評価 - ダイヤモンド科学レベルの問題で高度な物理学知識をテスト
HLE
4.7
Hugging Face Open LLMリーダーボードにおけるモデルの包括的な平均スコア
LiveCodeBench
21
実世界のコード作成とプログラミングコンテスト問題解決における大規模言語モデルの能力を評価する特定の評価
SciCode
34
科学計算または特定の科学分野のコード生成におけるモデルの能力
HumanEval
90.7
特定のHumanEvalベンチマークテストセットでAIモデルが達成したスコア
Math 500スコア
91.1
最初の500の大規模でよく知られた数学ベンチマークテストのスコア
AIMEスコア
30
高難度の数学競技問題(特にAIMEレベル)を解決するAIモデルの能力を測定する指標
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