Google

Google: Gemini 2.5 Flash

google/gemini-2.5-flash
Rozumování Matematika
48 /100
Průměrný
💰
Vstup
$0.3/1M
📤
Výstup
$2.5/1M
📏
Kontext
1048576
📝
Max výstup
65535
Vstup: file image text audio video → Výstup: text

💪 Silné stránky

Matematika Vynikající v matematických úlohách, dosahuje 93.2% v MATH-500 a 60.3% v AIME 2025.
Rychlost Vysoká rychlost zpracování s TPS 235.4 a nízkou latencí TTFT 0.359s.

⚠️ Slabé stránky

Logické myšlení Slabé výsledky v HLE (5.1%) a ifbench (39.0%) naznačují omezení v úlohách vyžadujících složité logické operace.
Čeština MMMLU skóre pro češtinu není k dispozici, což ztěžuje posouzení použitelnosti pro české uživatele.

Hodnocení podle kategorií

🧮
Věda & Matematika
66.0
Dobrý
💻
Programování
49.5
Průměrný
🤖
Agenti & Nástroje
14.9
Slabý
🧠
Obecná inteligence
52.5
Průměrný
⚡
Rychlost
82.0
Výborný

Expertní hodnocení

🎯
Killer Feature
Vynikající matematické schopnosti
⚡
Skryté riziko
Slabé logické myšlení a neznámá kvalita češtiny
✅
Doporučený scénář
Rychlé řešení matematických úloh a vědeckých výpočtů

Gemini 2.5 Flash je špičkový pracovní model od Googlu, speciálně navržený pro pokročilé usuzování, kódování, matematiku a vědecké úlohy. Zahrnuje vestavěné “myšlenkové” schopnosti, které mu umožňují poskytovat odpovědi s vyšší přesností a nuancovanějším zpracováním kontextu.

Navíc je Gemini 2.5 Flash konfigurovatelný prostřednictvím parametru “max tokens for reasoning” (maximální počet tokenů pro usuzování), jak je popsáno v dokumentaci (https://openrouter.ai/docs/use-cases/reasoning-tokens#max-tokens-for-reasoning).

Unikátní charakteristiky

Gemini 2.5 Flash je navržen pro pokročilé úlohy vyžadující rozumování, kódování, matematiku a vědecké výpočty. Model vyniká v matematických úlohách, což dokazuje vysoké skóre 93.2% v MATH-500. Díky konfigurovatelnému parametru ‘max tokens for reasoning’ umožňuje jemné doladění pro specifické use case.

Silné stránky

Matematika

Vynikající v matematických úlohách, dosahuje 93.2% v MATH-500 a 60.3% v AIME 2025.

Rychlost

Vysoká rychlost zpracování s TPS 235.4 a nízkou latencí TTFT 0.359s.

Slabé stránky

Logické myšlení

Slabé výsledky v HLE (5.1%) a ifbench (39.0%) naznačují omezení v úlohách vyžadujících složité logické operace.

Čeština

MMMLU skóre pro češtinu není k dispozici, což ztěžuje posouzení použitelnosti pro české uživatele.

Srovnání s konkurencí

ANTHROPIC anthropic/claude-sonnet-4.5
10x dražší vstup, 6x dražší výstup

Claude Sonnet 4.5 má větší kontext (1M tokenů), ale je výrazně dražší. Může být lepší pro úlohy vyžadující rozsáhlý kontext a vyšší kvalitu výstupu.

X-AI x-ai/grok-4-fast
Levnější vstup i výstup

Grok-4-fast je výrazně levnější a má větší kontext (2M tokenů), ale benchmarky naznačují nižší kvalitu v matematice a logice.

DEEPSEEK deepseek/deepseek-v3.2
Podobná cena vstupu, levnější výstup

Deepseek v3.2 nabízí podobnou cenu vstupu a levnější výstup, ale má menší kontext (163,840 tokenů). Může být vhodný pro úlohy s menším kontextem a důrazem na cenu.

MISTRALAI mistralai/ministral-14b-2512
Levnější vstup i výstup

Ministral-14b-2512 je levnější, ale benchmarky naznačují nižší kvalitu v matematice a logice. Kontext je menší (262,144 tokenů).

Doporučení

Cílová skupina

  • Výzkumníci
  • Data scientisti
  • Vývojáři

Vhodné pro

  • Matematické modelování
  • Vědecké simulace
  • Rychlé prototypování

Nevhodné pro

  • Složité logické úlohy
  • Aplikace vyžadující silnou češtinu

Verdikt

Gemini 2.5 Flash je vhodný pro uživatele, kteří potřebují rychlý a efektivní model pro matematické a vědecké úlohy, ale měli by se vyhnout úlohám vyžadujícím složité logické myšlení nebo silnou podporu češtiny.