Gemini 1.5 Flash 8B

Fiche modèle · Google · gemini-1.5-flash-8b

A multimodal model capable of processing audio, images, video, and text with high efficiency. Features JSON mode, function calling, code execution, and system instructions support. Optimized for fast inference with 8B parameters.

Fiches modèles

Identité

Organisation	Google
Pays	—
Famille	—
Type	llm
Date de sortie	2024-03-15
Licence	proprietary
Licence commerciale	non
Licence open source	non
Poids ouverts	non
Auto-hébergement (DGX Spark)	non — poids fermés
Modalités	image\|text
Fenêtre de contexte	—
KV cache / token (Q8)	—
Paramètres totaux	8 B
Paramètres actifs (session)	—
Source des paramètres actifs	—
Curation des paramètres actifs	—
Prix par session	—
Tokens / tâche (Data Players)	1.2 M
Tokens / tâche (Terminal-Bench)	83.3 M (est.)
Ratio Terminal-Bench / Data Players	69.4×
Coût / tâche (Terminal-Bench)	—
Tokens d'entraînement	—
Coupure de connaissance	2024-10-01
Créé le	2026-05-07T16:53:28.727819Z
Mis à jour le	2026-11-04T06:04:42.258934Z
Source	LLM Stats
URL	https://llm-stats.com/models/gemini-1.5-flash-8b

Tokens/tâche

Prix par fournisseur

Prix

Toutes sources confondues : catalogue llm-stats, routeurs EUrouter/Cortecs et catalogues directs (OVHcloud, Scaleway, Infomaniak). Les prix sont convertis en USD pour la comparaison ; le prix publié et le taux BCE utilisé sont dans l'infobulle. Les prix inconnus restent indiqués « — ».

Aucune donnée.

Souveraineté qualifiée par offre (modèle × fournisseur) ; survolez le badge pour les critères.

Souveraineté

Scores par catégorie (top_scores)

Catégorie	Score
language	0.70
legal	0.60
long_context	0.50
math	0.50
multimodal	0.50
physics	0.40
reasoning	0.50
safety	0.90
speech_to_text	0.90
finance	0.60
general	0.60
healthcare	0.60
biology	0.40
chemistry	0.40
vision	0.50

Scores par benchmark

Benchmark	Catégorie	Score	Max	Normalisé (API)	Vérifié	Auto-déclaré	Daté du
fleurs	language	0.86	1.00	0.86	non	oui	2026-11-04T06:04:42.262789Z
gpqa	reasoning	0.38	1.00	0.38	non	oui	2026-11-04T06:04:42.269364Z
hiddenmath	math	0.33	1.00	0.33	non	oui	2026-11-04T06:04:42.272553Z
math	math	0.59	1.00	0.59	non	oui	2026-11-04T06:04:42.279968Z
mathvista	math	0.55	1.00	0.55	non	oui	2026-11-04T06:04:42.283853Z
mmlu-pro	language	0.59	1.00	0.59	non	oui	2026-11-04T06:04:42.287881Z
mmmu	multimodal	0.54	1.00	0.54	non	oui	2026-11-04T06:04:42.292985Z
mrcr	long_context	0.55	1.00	0.55	non	oui	2026-11-04T06:04:42.303486Z
natural2code	reasoning	0.76	1.00	0.76	non	oui	2026-11-04T06:04:42.310249Z
vibe-eval	multimodal	0.41	1.00	0.41	non	oui	2026-11-04T06:04:42.320466Z
video-mme	multimodal	0.66	1.00	0.66	non	oui	2026-11-04T06:04:42.324490Z
wmt23	language	0.73	1.00	0.73	non	oui	2026-11-04T06:04:42.330932Z
xstest	safety	0.93	1.00	0.93	non	oui	2026-11-04T06:04:42.340947Z

Classements

Aucune donnée.

Lecture : Note conservatrice = borne basse TrueSkill (niveau estimé − marge d’incertitude) ; Benchmarks évalués = nombre de benchmarks de la catégorie pris en compte. À performances égales, un modèle évalué sur moins de benchmarks obtient une note plus basse : la note ne se déduit pas d’un seul score. Provenance : rankings = top 50 de /rankings ; model_history = historique du modèle (/models/{id}/history), utilisé pour les rangs au-delà du top 50.

Données

Dates de curation (récupération depuis l'API) : models 2026-11-04 · benchmarks 2026-11-04 · scores 2026-11-04 · updates 2026-11-04 · account 2026-11-04 · model_history 2026-11-04 · rankings 2026-11-04