Google: Gemini 2.5 Flash Lite
google/gemini-2.5-flash-lite
💪 Silné stránky
⚠️ Slabé stránky
Expertní hodnocení
Gemini 2.5 Flash-Lite je odlehčený model pro usuzování z rodiny Gemini 2.5, optimalizovaný pro ultra-nízkou latenci a nákladovou efektivitu. Nabízí vylepšenou propustnost, rychlejší generování tokenů a lepší výkon v běžných benchmarkách ve srovnání s dřívějšími modely Flash. Ve výchozím nastavení je “myšlení” (tj. víceprůchodové usuzování) deaktivováno, aby se upřednostnila rychlost, ale vývojáři jej mohou povolit prostřednictvím parametru Reasoning API a selektivně tak vyměnit náklady za inteligenci.
Unikátní charakteristiky
Gemini 2.5 Flash Lite je odlehčený model optimalizovaný pro ultra-nízkou latenci a nákladovou efektivitu. Nabízí vyšší propustnost a rychlejší generování tokenů. Multi-pass reasoning je ve výchozím nastavení vypnutý, ale lze jej zapnout pomocí Reasoning API parametru.
Silné stránky
Cena
Velmi nízká cena za vstup a výstup, vhodná pro aplikace s velkým objemem dat.
Rychlost
Optimalizovaný pro nízkou latenci a rychlé generování tokenů.
Slabé stránky
Benchmarky
Benchmark data nejsou k dispozici, takže nelze objektivně posoudit výkon v různých úlohách.
Funkce
Multi-pass reasoning je ve výchozím nastavení vypnutý, což omezuje schopnost modelu řešit složitější problémy.
Srovnání s konkurencí
Grok má větší kontext (2M tokenů), ale Gemini 2.5 Flash Lite může být rychlejší.
Mistral má menší kontext (131k tokenů), ale může mít lepší výkon v některých úlohách.
Deepseek má menší kontext (163k tokenů), ale může mít lepší výkon v kódovacích úlohách.
Gemini 2.5 Flash Image má menší kontext (32k tokenů), ale podporuje obrázky.
Doporučení
Cílová skupina
- Vývojáři
- Firmy s velkým objemem dat
Vhodné pro
- Chatboti
- Rychlé generování textu
- Zpracování velkého množství dat
Nevhodné pro
- Složité úkoly vyžadující reasoning
- Aplikace vyžadující vysokou přesnost
- Úkoly vyžadující detailní porozumění kontextu
Verdikt
Gemini 2.5 Flash Lite je vhodný pro uživatele, kteří hledají rychlý a levný model pro jednoduché úkoly s velkým objemem dat. Pro složitější úkoly je lepší zvolit jiný model.