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Gemini 2.5 Flash Lite

Google の最も軽量なマルチモーダルモデルで、高スループットアプリケーション向けに最適化されています。250+トークン/秒の超高速推論速度と 0.25 秒の初回トークン時間を提供し、マルチモーダル入力処理をサポートします。非常に低いコストで信頼性の高い AI 能力を提供し、入力価格はわずか 0.075ドル/百万トークンで、特に大規模で高頻度の単純なタスクやリアルタイムインタラクションアプリケーションに適しています。
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
65,536
最大出力トークン
2025-01-01
知識カットオフ

価格設定

¥0.72 /M tokens
入力
¥2.88 /M tokens
出力
¥1.26 /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 2.5 Flash-Lite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
2025-01-01
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
5
リリース日
2025-06-17
応答速度
498.81,454 tokens/s

ベンチマークスコア

以下はGemini 2.5 Flash-Lite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
45.63
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
28.85
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
71.3
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
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
47.4
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
3.7
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
40
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
17.7
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
92.7
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
92.6
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
50
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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