Gemini 2.5 Flash-Lite Preview (Sep '25) (Reasoning)
Google द्वारा · जारी 2025-09-25 (12 महीने) · स्नैपशॉट 2026-10-24
- बुद्धि सूचकांक
- 10.40
- मूल्य प्रति 1M टोकन (अंदर/बाहर)
- $0.10 / $0.40
इस मॉडल परिवार के नाम की आम वर्तनियाँ: जेमिनी / जैमिनी।
क्या Pareto frontier पर Gemini 2.5 Flash-Lite Preview (Sep '25) (Reasoning) है, और इससे बेहतर क्या है?
रैंक नहीं किया गया · बेंचमार्क डेटा गायब है
Gemini 2.5 Flash-Lite Preview (Sep '25) (Reasoning) दोनों चयनित अक्ष मेट्रिक्स की रिपोर्ट नहीं करता है।
पिकर में खोलें रोज़ाना जाँच का URL: फ्रंटियर पर हो तो 200, बेहतर विकल्प मिलने पर 409
आज Gemini 2.5 Flash-Lite Preview (Sep '25) (Reasoning)
परीक्षण डेटा अधूरा है
इस मॉडल को फ्रंटियर पर स्थापित करने के लिए इंटेलिजेंस और बेंचमार्क लागत दोनों की आवश्यकता है। गुम डेटा प्रदर्शन का निर्णय नहीं है.
- बुद्धि सूचकांक
- 10.40
- बेंचमार्क चलाने की लागत
- जानकारी उपलब्ध नहीं
- इनपुट / दस लाख टोकन
- 0.10
- आउटपुट / दस लाख टोकन
- 0.40
- एक साथ समझे जा सकने वाले टेक्स्ट की सीमा (context window)
- 1000k
इंटेलिजेंस: Artificial Analysis Intelligence Index. लागत: उस बेंचमार्क को चलाने की कुल लागत, इसलिए तर्कशील टोकन की गिनती होती है। API आईडी: gemini-2-5-flash-lite-preview-09-2025-reasoning.
आमने-सामने तुलना करें
सुझाव: इसमें क्या बेहतर है, इसके प्रयास का स्तर और इसकी कीमत के निकट अग्रणी मॉडल।
Gemini 2.5 Flash-Lite Preview (Sep '25) (Reasoning) की मापे गए मॉडलों से तुलना करें
क्या आपको Gemini 2.5 Flash-Lite Preview (Sep '25) (Reasoning) का उपयोग करना चाहिए?
क्या आपको Gemini 2.5 Flash-Lite Preview (Sep '25) (Reasoning) का उपयोग करना चाहिए?
कोई निर्णय नहीं: यह बुद्धिमत्ता और बेंचमार्क लागत दोनों की रिपोर्ट नहीं करता है।
Gemini 2.5 Flash-Lite Preview (Sep '25) (Reasoning) से बेहतर और सस्ता क्या है?
बुद्धिमत्ता-बनाम-लागत फ्रंटियर पर अन्य मॉडल
Gemini 2.5 Flash-Lite Preview (Sep '25) (Reasoning) की कीमत कितनी है?
$0.10/$0.40 इन/आउट प्रति 1M टोकन, और - पूर्ण Artificial Analysis Intelligence Index चलाने के लिए, तर्क मॉडल के लिए ईमानदार ऑल-इन नंबर।
चुने गए मापदंडों के अनुसार स्थिति
अन्य अक्ष युग्म जहां Gemini 2.5 Flash-Lite Preview (Sep '25) (Reasoning) Pareto-optimal है।
| ऊर्ध्वाधर अक्ष | क्षैतिज अक्ष | फ्रंटियर पर |
|---|---|---|
| क्षमता स्कोर | बेंचमार्क लागत (USD) | कोई डेटा नहीं |
| क्षमता स्कोर | पूरा जवाब मिलने का समय | कोई डेटा नहीं |
| क्षमता स्कोर | आउटपुट स्पीड | कोई डेटा नहीं |
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