Gemini 2.5 Pro
A highly capable AI model from Google, designed for the agentic era. Gemini 2.5 Pro performs well on common benchmarks with enhanced reasoning, multimodal capabilities (text, image, video, audio input), and a 1M token context window.
Identité
| Organisation | |
|---|---|
| Pays | — |
| Famille | — |
| Type | llm |
| Date de sortie | 2025-05-20 |
| Licence | proprietary |
| Licence commerciale | non |
| Licence open source | non |
| Poids ouverts | non |
| Auto-hébergement (DGX Spark) | non — poids fermés |
| Modalités | audio|image|text |
| Fenêtre de contexte | 1 000 000 |
| KV cache / token (Q8) | — |
| Paramètres totaux | — |
| Paramètres actifs (session) | — |
| Source des paramètres actifs | — |
| Curation des paramètres actifs | — |
| Prix par session | 3.25 $ (1 000 000 tokens entrée + 200 000 sortie, prix le moins cher par fournisseur) |
| 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) | 27.29 $ (est.) |
| Tokens d'entraînement | — |
| Coupure de connaissance | 2025-01-31 |
| Créé le | 2026-05-07T16:53:28.988717Z |
| Mis à jour le | 2026-11-04T06:04:42.953278Z |
| Source | LLM Stats |
| URL | https://llm-stats.com/models/gemini-2.5-pro |
IA Act — preuves fournisseur
| Critère | Note / 5 | Poids |
|---|---|---|
| Documentation technique | 2,5 | 5 % |
| Résumé des données d'entraînement | 2,5 | 35 % |
| Conformité droit d'auteur | 2,5 | 35 % |
| Code of Practice GPAI | 5,0 | 20 % |
| Risque systémique | 0,0 | 5 % |
Curation : 2026-10-23.
IA ActPrix par fournisseur
Statut du modèle (offres + auto-hébergement) : partiel — via Google (cortecs, llm_stats).
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 « — ».
| Fournisseur | Source | Souveraineté | Entrée (/M tok) | Sortie (/M tok) | Quantification | Contexte | Latence (s) | Débit (tok/s) | Statut |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| cortecs | partiel | 1.51 $ | 10.04 $ | — | 1 048 576 | — | — | — | |
| llm-stats | partiel | 1.25 $ | 10.00 $ | — | — | 0.70 | 85.0 | active | |
| DeepInfra | llm-stats | non | 1.25 $ | 10.00 $ | — | — | — | — | active |
Souveraineté qualifiée par offre (modèle × fournisseur) ; survolez le badge pour les critères.
SouverainetéScores par catégorie (top_scores)
| Catégorie | Score |
|---|---|
| language | 0.90 |
| long_context | 0.90 |
| math | 0.60 |
| multimodal | 0.80 |
| physics | 0.80 |
| reasoning | 0.70 |
| spatial_reasoning | 0.00 |
| factuality | 0.50 |
| frontend_development | 0.60 |
| general | 0.70 |
| healthcare | 0.80 |
| biology | 0.80 |
| chemistry | 0.80 |
| code | 0.70 |
| vision | 0.50 |
Scores par benchmark
| Benchmark | Catégorie | Score | Max | Normalisé (API) | Vérifié | Auto-déclaré | Daté du |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| aider-polyglot | general | 0.77 | 1.00 | 0.77 | non | oui | 2026-11-04T06:04:42.959894Z |
| aider-polyglot-edit | general | 0.73 | 1.00 | 0.73 | non | oui | 2026-11-04T06:04:42.969553Z |
| aime-2024 | math | 0.92 | 1.00 | 0.92 | non | oui | 2026-11-04T06:04:42.983119Z |
| aime-2025 | math | 0.83 | 1.00 | 0.83 | non | oui | 2026-11-04T06:04:42.993189Z |
| arc-agi-v2 | reasoning | 0.05 | 1.00 | 0.05 | non | non | 2026-11-04T06:04:43.003164Z |
| global-mmlu-lite | general | 0.89 | 1.00 | 0.89 | non | oui | 2026-11-04T06:04:43.013192Z |
| gpqa | reasoning | 0.83 | 1.00 | 0.83 | non | oui | 2026-11-04T06:04:43.017332Z |
| humanity's-last-exam | reasoning | 0.18 | 1.00 | 0.18 | non | oui | 2026-11-04T06:04:43.023260Z |
| livecodebench-v5 | reasoning | 0.76 | 1.00 | 0.76 | non | oui | 2026-11-04T06:04:43.030542Z |
| mmmu | multimodal | 0.80 | 1.00 | 0.80 | non | oui | 2026-11-04T06:04:43.035828Z |
| mrcr | long_context | 0.93 | 1.00 | 0.93 | non | oui | 2026-11-04T06:04:43.051316Z |
| mrcr-1m-(pointwise) | long_context | 0.83 | 1.00 | 0.83 | non | oui | 2026-11-04T06:04:43.057519Z |
| simpleqa | factuality | 0.51 | 1.00 | 0.51 | non | oui | 2026-11-04T06:04:43.063028Z |
| swe-bench-verified | reasoning | 0.63 | 1.00 | 0.63 | non | oui | 2026-11-04T06:04:43.068004Z |
| vibe-eval | multimodal | 0.66 | 1.00 | 0.66 | non | oui | 2026-11-04T06:04:43.071251Z |
| video-mme | multimodal | 0.85 | 1.00 | 0.85 | non | oui | 2026-11-04T06:04:43.078601Z |
Classements
| Catégorie | Rang | Score | Note conservatrice | Benchmarks évalués | Méthode | Daté du | Provenance |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| code | 155 | — | 12.69 | 3 | trueskill | 2026-10-19 | model_history |
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