%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
Gemini 2.0 Flash Lite (Preview)
Gemini 2.0 Flash Lite (Preview)
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(比較的弱い)
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
2024-06-01
知識カットオフ
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
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
2024-06-01
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
85
リリース日
2025-02-05
応答速度
214.07,271 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
4084
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
2127
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
71.6
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
54.2
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
4.4
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
17.9
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
24.7
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
89.6
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
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
30.3
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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