Google DeepMind представила Gemini 2.5 Pro: Итоговая модель 2025 года

Производительность и бенчмарки

На тестовых площадках Gemini 2.5 Pro демонстрирует выдающиеся результаты. На бенчмарке MMLU модель набрала 92.4%, что значительно превышает показатели предыдущих версий. В задачах программирования на HumanEval оценка составила 94.1%, что делает её идеальным выбором для автоматизации ревью кода и генерации тестов.

Специфический бенчмарк SWE-bench показал способность модели решать реальные проблемы из репозиториев GitHub с точностью 78%. Это подтверждает её пригодность для использования в CI/CD пайплайнах. В сравнении с конкурентами, модель демонстрирует лучшую скорость обработки сложных логических задач благодаря оптимизированному механизму внимания.

Однако стоит отметить, что отчета о рисках безопасности, опубликованного через несколько недель после релиза, эксперты назвали «малым и обеспокоивающим». Тем не менее, для разработки в контролируемых средах модель остается лидером.

• MMLU: 92.4%
• HumanEval: 94.1%
• SWE-bench: 78%
• LMArena: #1 место

Тарификация API

Для разработчиков стоимость использования Gemini 2.5 Pro является одним из ключевых факторов принятия решения. На текущий момент тарификация для Pro-версии составляет $5.00 за входные миллионы токенов и $15.00 за выходные. Это делает модель дороже, чем Flash-версии, но оправданным для задач, требующих высокой точности.

Google предлагает гибкую модель ценообразования для предприятий. Для объемных рабочих нагрузок доступны скидки на пакетные запросы. Также доступен бесплатный слой для тестирования, но с ограничениями по количеству токенов и частоты запросов. Это позволяет инженерам оценить производительность перед масштабированием в продакшен.

Стоимость вычислений компенсируется эффективностью MoE-архитектуры, которая снижает нагрузку на GPU по сравнению с плотными моделями аналогичного качества. Это особенно важно для облачных развертываний, где стоимость инфраструктуры играет решающую роль.

• Входные токены: $5.00 / 1M
• Выходные токены: $15.00 / 1M
• Контекст: 1M токенов
• Тестовый слой: Доступен бесплатно

Сравнительная таблица моделей

Чтобы понять место Gemini 2.5 Pro на рынке, необходимо сравнить её с ближайшими конкурентами. Мы сопоставили её с GPT-4o и Claude 3.5 Sonnet, которые являются основными альтернативами для корпоративных разработчиков. Сравнение охватывает ключевые параметры, влияющие на выбор модели для конкретного проекта.

В таблице ниже представлены актуальные характеристики на момент запуска. Обратите внимание, что Gemini 2.5 Pro лидирует по контекстному окну и встроенным инструментам поиска, тогда как конкуренты могут предлагать более низкие цены на входные токены.

• Сравнение с GPT-4o и Claude 3.5
• Анализ стоимости и возможностей
• Определение целевого использования

Сценарии использования

Gemini 2.5 Pro идеально подходит для задач, требующих глубокого понимания контекста и автономности. В разработке программного обеспечения она может служить не только генератором кода, но и архитектором, способным анализировать существующую базу кода и предлагать рефакторинг.

Для систем RAG (Retrieval-Augmented Generation) модель предлагает уникальные возможности благодаря окну в 1 млн токенов. Можно загружать огромные базы знаний или документацию и получать точные ответы на сложные вопросы. В сочетании с Google Search это превращает модель в мощного агента, способного находить информацию в интернете и интегрировать её в ответы.

Также модель эффективна в сценариях анализа мультимодальных данных. Инженеры могут загружать технические чертежи, видео с камер наблюдения или аудиолекции, и модель извлечет из них структурированную информацию.

• Разработка: Автогенерация и ревью кода
• RAG: Анализ больших баз знаний
• Агенты: Автономное выполнение задач
• Аналитика: Обработка мультимодальных данных

Начало работы

Доступ к Gemini 2.5 Pro осуществляется через стандартный API Google Cloud Vertex AI. Для начала работы необходимо зарегистрировать проект в консоли Google Cloud и создать ключ API. Документация предоставляет SDK для Python, JavaScript и Go, что упрощает интеграцию в существующие стеки.

Эндпоинт для запросов находится в стандартном формате REST API, поддерживая JSON-запросы. Для сложных задач рекомендуется использовать асинхронные вызовы, так как обработка контекста в 1 млн токенов может занимать несколько секунд. В документации доступны примеры кода для быстрой настройки.

• Платформа: Google Cloud Vertex AI
• SDK: Python, JS, Go
• Эндпоинт: REST API
• Документация: ai.google.dev

Comparison

API Pricing — Input: 1.25 / Output: 10 / Context: 1M tokens

Sources