Gemini 2.0 Flash Lite (Feb '25)

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コスト効率と低遅延に特化して最適化された双子座2.0フラッシュモデル

インテリジェンス(中程度)

速度(比較的速い)

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

2024-06-01

知識カットオフ

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価格設定

￥0.58 /M tokens

入力

￥2.16 /M tokens

出力

￥0.94 /M tokens

混合価格

クイック簡易比較

入力

出力

Gemini 1.5 Pro (May '24)

￥2.5

Gemini 2.0 Pro Experimental (Feb '25)

Gemini 1.5 Pro (Sep '24)

￥2.5

基本パラメータ

Gemini 2.0 Flash-Lite (Feb '25)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

2024-06-01

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

リリース日

2025-02-25

応答速度

200.45,605 tokens/s

ベンチマークスコア

以下はGemini 2.0 Flash-Lite (Feb '25)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

大規模言語モデルインテリジェンスレベル

41.4

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

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

21.76

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

57.47

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

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

72.4

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

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

53.5

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

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

3.6

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

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

18.5

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

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

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

87.6

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

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

87.3

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

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

27.7

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

Gemini 2.0 Flash Lite (Preview)

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