Kvantora.ai
ВойтиНачать работу
К результатам поиска

Google

Gemini 2.5 Flash Preview (09/2025)

Gemini 2.5 Flash Preview 09 2025 — контрольный выпуск для сложных задач программирования, математики и науки с включённым режимом рассуждения.

  • РассужденияРассужденияВ данных модели подтверждён режим рассуждений. Его параметры зависят от подключённой операции.
  • Понимание изображенийПонимание изображенийМодель умеет разбирать содержимое изображений.
  • Вызов инструментовВызов инструментовМодель может запросить вызов функции. Приложение проверяет права и выполняет действие.
  • Структурированный ответСтруктурированный ответМодель поддерживает заданную структуру ответа. Доступный формат проверяйте в параметрах API.
  • 1 048 576 токенов1 048 576 токеновКонтекстное окно по данным каталога. Лимит ответа и допустимый объём запроса проверяйте отдельно.
  • Аудио на входеАудио на входеМодель принимает аудио. Это не подтверждает генерацию речи.
  • Видео на входеВидео на входеНаправление работы с видео подтверждено данными модели. Длительность, размер и формат определяются операцией.
  • Потоковый ответПотоковый ответОтвет можно получать по частям. Поддержка потока проверяется отдельно для каждой операции API.
Вход
37,98 ₽
Выход
316,37 ₽
Кэш
3,80 ₽
за 1 млн токенов
Интеллект
12,4
Подключить APIОткрыть в студии
API ID
google/gemini-2.5-flash-preview-09-2025

Данные каталога получены .

Цена

Текстовый диалог · вход
37,98 ₽ / 1 млн токенов
Текстовый диалог · выход
316,37 ₽ / 1 млн токенов
Текстовый диалог · вход из кэша
3,80 ₽ / 1 млн токенов

Цена указана в рублях для выбранной операции и её параметров.

Перед оплачиваемым запросом создаётся резерв. Итоговый расход привязан к сохранённым параметрам и тарифу запроса. При неизвестном результате резерв удерживается до проверки; такой запрос не следует повторять с новым идентификатором.

О модели

Современная контрольная точка Gemini 2.5 Flash, настроенная для сложных задач рассуждения, программирования, математики и науки. Встроенный режим thinking для повышенной точности и тонкой работы с контекстом. Направляется к Gemini 2.5 Flash (стабильная).

Релиз

Характеристики

Тип модели
Текст
Вход модели
Текст, Изображения, Аудио

Данные, которые модель принимает вместе с запросом.

Выход модели
Текст

Форматы результата, которые создаёт модель.

Контекстное окно
1 048 576 токенов

Контекстное окно по данным каталога. Лимит ответа и допустимый объём запроса проверяйте отдельно.

Максимальный ответ
65 536 токенов

Максимальный размер ответа по данным каталога. Фактический предел запроса зависит от подключённой операции.

Операции
Текстовый диалог, Понимание изображений
Возможности модели
Потоковый ответ, Понимание изображений, Рассуждения, Вызов инструментов, Вызов функций, Структурированный ответ, Ответ в JSON, Входные изображения, Входное аудио, Входное видео

Контрольные показатели

Artificial Analysis

11 показателей · проверено

Источник ↗
Индекс интеллекта
12,4 индексСводная оценка Artificial Analysis по всем её тестам

Рассуждение по документу

  • AA-LCR v1.160 %

    Рассуждение на длинном контексте с обновлённой оценкой

Устаревшие тесты

  • AA-LCR (версия не указана, архивный)60 %

    Оценка рассуждений на длинном контексте

  • GPQA Diamond (архивный)76,6 %

    Научные рассуждения уровня выпускника

Рассуждения

  • AIME 202556,7 %
  • HLE8,7 %

    Humanity’s Last Exam — вопросы экспертного уровня

Рассуждение

  • IFBench43,5 %

    Тест на следование инструкциям

Программирование

  • LiveCodeBench62,5 %

    Бенчмарк по программированию без загрязнения данных

  • Terminal-Bench Hard (архивный)14,4 %

    Устаревший резервный вариант · Агентное программирование и работа в терминале

Знания

  • MMLU-Pro83,6 %

    Профессиональные и академические предметные знания

Агентная работа

  • T²-Bench Telecom (архивный)28,4 %

    Устаревший резервный вариант · Разговорные ИИ-агенты в сценариях с двойным управлением

Design Arena

12 показателей · проверено

Рейтинг Elo и доля побед в попарных сравнениях, оценённых людьми

Источник ↗

Модели

  • 3D · Elo1 089 Elo
  • 3D · доля побед47,4 %
  • Визуализация данных · Elo1 145 Elo
  • Визуализация данных · доля побед49,1 %
  • Разработка игр · Elo1 079 Elo
  • Разработка игр · доля побед44,3 %
  • SVG · Elo1 028 Elo
  • SVG · доля побед43,1 %
  • UI-компоненты · Elo1 102 Elo
  • UI-компоненты · доля побед48,9 %
  • Сайты · Elo1 123 Elo
  • Сайты · доля побед47,1 %

Оценки относятся к этой версии модели и методике источника. Качество и скорость конкретного запроса они не гарантируют.

API-запрос

Операция доступна через API. Ключ храните в переменной окружения на своём сервере. REQUEST_ID: уникальный идентификатор запроса. При повторе сохраняйте его и тело запроса.

import json
import os
from urllib.request import Request, HTTPRedirectHandler, build_opener

class NoRedirect(HTTPRedirectHandler):
    def redirect_request(self, req, fp, code, msg, headers, newurl):
        return None

opener = build_opener(NoRedirect)

def post(url, payload):
    request = Request(url, data=json.dumps(payload).encode("utf-8"), headers={
        "Authorization": "Bearer " + os.environ["KVANTORA_API_KEY"],
        "Content-Type": "application/json",
        "Idempotency-Key": os.environ["REQUEST_ID"],
    }, method="POST")
    with opener.open(request, timeout=120) as response:
        return json.load(response)

payload = {
  "model": "google/gemini-2.5-flash-preview-09-2025",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Объясни задачу кратко."
    }
  ]
}
print(post("https://api.kvantora.ai/v1/chat/completions", payload))
Документация APIСоздать API-ключ