Gemini 2.0 Flash

Fiche modèle · Google · gemini-2.0-flash

Next-generation model featuring superior speed, native tool use, multimodal generation, and a 1M token context window. Supports audio, images, video, and text input with capabilities for structured outputs, function calling, code execution, search, and multimodal operations.

Identité

OrganisationGoogle
Pays—
Famille—
Typellm
Date de sortie2024-12-01
Licenceproprietary
Licence commercialenon
Licence open sourcenon
Poids ouvertsnon
Auto-hébergement (DGX Spark)non — poids fermés
Modalitésimage|text
Fenêtre de contexte1 000 000
KV cache / token (Q8)—
Paramètres totaux—
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 Players69.4×
Coût / tâche (Terminal-Bench)—
Tokens d'entraînement—
Coupure de connaissance2024-08-01
Créé le2026-05-07T16:53:28.817977Z
Mis à jour le2026-11-04T06:04:42.511097Z
SourceLLM Stats
URLhttps://llm-stats.com/models/gemini-2.0-flash

Prix par fournisseur

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)

CatégorieScore
language0.60
legal0.80
long_context0.70
math0.80
multimodal0.60
physics0.60
reasoning0.70
speech_to_text0.40
factuality0.80
finance0.80
general0.70
grounding0.80
healthcare0.70
audio0.40
biology0.60
chemistry0.60
code0.40
vision0.70

Scores par benchmark

BenchmarkCatégorieScoreMaxNormalisé (API)VérifiéAuto-déclaréDaté du
bird-sql-(dev)reasoning0.571.000.57nonoui2026-11-04T06:04:42.522369Z
covost2audio0.391.000.39nonoui2026-11-04T06:04:42.525892Z
egoschemavision0.711.000.71nonoui2026-11-04T06:04:42.529558Z
facts-groundingreasoning0.841.000.84nonoui2026-11-04T06:04:42.532948Z
gpqareasoning0.621.000.62nonoui2026-11-04T06:04:42.536616Z
hiddenmathmath0.631.000.63nonoui2026-11-04T06:04:42.539887Z
livecodebenchreasoning0.351.000.35nonoui2026-11-04T06:04:42.543000Z
mathmath0.901.000.90nonoui2026-11-04T06:04:42.545975Z
mmlu-prolanguage0.761.000.76nonoui2026-11-04T06:04:42.552963Z
mmmumultimodal0.711.000.71nonoui2026-11-04T06:04:42.558728Z
mrcrlong_context0.691.000.69nonoui2026-11-04T06:04:42.566672Z
natural2codereasoning0.931.000.93nonoui2026-11-04T06:04:42.573438Z
vibe-evalmultimodal0.561.000.56nonoui2026-11-04T06:04:42.583206Z

Classements

CatégorieRangScoreNote conservatriceBenchmarks évaluésMéthodeDaté duProvenance
code243—1.621trueskill2026-10-19model_history

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