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Gemini 2.0 Pro Experimental (Feb '25)
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Gemini 2.0 Pro Experimental (Feb '25)

智能(中等)
速度(較慢)
輸入支持模態
是
是否推理模型
2,000,000
上下文窗口
-
最大輸出tokens
-
知識截止
定價
- /M tokens
輸入
- /M tokens
輸出
- /M tokens
混合價格
快速簡單對比
Gemini 2.0 Pro Experimental (Feb '25)
Gemini 1.5 Pro (May '24)
￥2.5
Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental (Dec '24)
基本參數
GPT-4.1技術參數
參數數量
未公布
上下文長度
2.0M tokens
訓練數據截止日期
開源類別
Proprietary
多模態支持
僅文本
吞吐量
發布日期
2025-02-05
響應速度
67.31,977 tokens/s
基準測試分數
以下是claude-monet在各種標準基準測試中的表現。這些測試評估了模型在不同任務和領域中的能力。
智能指數
4920
大語言模型智能水平
編程指數
3298
AI模型在編程任務上的表現指標
數學指數
-
解決數學問題、數學推理或執行數學相關任務的能力指標
MMLU Pro
80.5
大規模多任務多模態理解 - 測試對文本、圖像、音頻和視頻的理解
GPQA
62.2
研究生物理問題評估 - 用鑽石科學級問題測試高級物理知識
HLE
6.8
模型在Hugging Face開放LLM排行榜上的綜合平均分數
LiveCodeBench
34.7
專門評估大型語言模型在實際代碼編寫和解決編程競賽問題能力的評估
SciCode
31.2
模型在科學計算或特定科學領域代碼生成方面的能力
HumanEval
95.1
AI模型在特定HumanEval基準測試集上獲得的分數
Math 500分數
92.3
在前500個較大、更知名的數學基準測試上的分數
AIME分數
36
衡量AI模型解決高難度數學競賽問題能力的指標（特指AIME級別）
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