OpenAI - ChatGPT, Sora
Google - Gemini, Nano Banane
Anthropic - Claude
xAI - Grok
Deepseek
Alibaba - Qwen
ByteDance – Das Beste von ByteDance
Alle Modelle
Unternehmenspläne
KI-Anwendungsentwicklung
KI-Übersetzer-API
KI-SEO/GEO-Dienst
Geooptimierter PR-Service
Web-Scraping-Dienst
Die besten KI-Tools
Top-KI-Roboter
Einloggen
const { OpenAI } = require('openai');
const api = new OpenAI({
baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
apiKey: '',
});
const main = async () => {
const result = await api.chat.completions.create({
model: 'google/gemini-2.5-flash',
messages: [
{
role: 'system',
content: 'You are an AI assistant who knows everything.',
},
{
role: 'user',
content: 'Tell me, why is the sky blue?'
}
],
});
const message = result.choices[0].message.content;
console.log(`Assistant: ${message}`);
};
main();
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.ai.cc/v1",
api_key="",
)
response = client.chat.completions.create(
model="google/gemini-2.5-flash",
messages=[
{
"role": "system",
"content": "You are an AI assistant who knows everything.",
},
{
"role": "user",
"content": "Tell me, why is the sky blue?"
},
],
)
message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
Produktdetails
✨ Wir stellen Gemini 2.5 Flash vor: Google DeepMinds bahnbrechendes KI-Modell
Google DeepMind hat vorgestellt Gemini 2.5 BlitzEin hocheffizientes, kostengünstiges und vielseitiges multimodales KI-Modell. Entwickelt für schnelles Schlussfolgern und Codieren, verfügt es über ein beeindruckendes Kontextfenster von 1 Million Token und ist daher besonders leistungsfähig in Bereichen wie Webentwicklung, komplexer Mathematik und wissenschaftlicher Analyse. Dieses Modell ist ab sofort für Entwickler und Unternehmen über Google AI Studio und Vertex AI (in der Vorschauphase) verfügbar und bietet ein optimales Verhältnis zwischen Leistung, Betriebskosten und Verarbeitungsgeschwindigkeit.
🔧 Technische Spezifikationen & Leistungseinblicke
Gemini 2.5 Flash nutzt eine auf Transformer basierende hybride Logikarchitektur, die es Entwicklern ermöglicht, die Denktiefe für optimale Leistung präzise anzupassen. Es unterstützt eine Vielzahl von Eingaben, darunter Text, Bilder, Videos und Audio, und bietet erweitertes Nachtraining für überlegene Logikfähigkeiten.
- 💰 Kontextfenster: 1 Million Token, mit Plänen, die Anzahl bald auf 2 Millionen zu erhöhen.
- 📝 Ausgangskapazität: Generiert bis zu 32.768 Token pro Antwort.
- ⚡ Geschwindigkeit: Erreicht eine beeindruckende Ausgabegeschwindigkeit von 180 Token pro Sekunde bei einer geringen Latenz von 0,8 Sekunden (TTFT ohne Nachdenken).
- 📈 Wichtige Kennzahlen (mit Denkanstößen):
- AIME 2025 (Mathematik): 78,3 %
- GPQA Diamond (Wissenschaft): 76,5 %
- SWE-Bench-Verifizierung (Codierung): 58,2 %
- MMLU: 0,783
- 💸 API-Preise (pro Million Token):
- Eingabetoken: 0,1575 USD
- Ausgabetoken: 0,63 $
- Kosten für 1.000 Token (Input + Output mit Denkprozessen): 0,0007875 USD gesamt
💡 Wichtigste Funktionen, die den Gemini 2.5 Blitz auszeichnen
Gemini 2.5 Flash (ein experimentelles, auf logisches Denken ausgerichtetes Modell) analysiert Aufgaben akribisch und liefert präzise und differenzierte Ergebnisse. Dank seiner robusten multimodalen Verarbeitung lassen sich Text, Bilder, Videos und Audio nahtlos integrieren, was es zu einem äußerst vielseitigen Werkzeug für diverse und komplexe Arbeitsabläufe macht.
- 💻 Fortgeschrittene Programmierung: Hervorragend in WebDev Arena: Es generiert funktionale Webanwendungen mit ästhetisch ansprechenden Benutzeroberflächen (z. B. Videoplayer, Diktier-Apps). Unterstützt über 40 Programmiersprachen und ermöglicht automatisiertes Programmieren mit minimaler Überwachung.
- 🧠 Überlegenes logisches Denken und Problemlösungsvermögen: Erzielt hohe Punktzahlen in anspruchsvollen Bereichen wie Mathematik (AIME 2025: 86,7 %) und Naturwissenschaften (GPQA: 84 %), indem er/sie eingebaute Denkprozesse für logische Schlussfolgerungen nutzt.
- 🎥 Multimodale Verarbeitung: Erreicht 84,8 % bei VideoMME und ermöglicht so innovative Video-zu-Code-Workflows (z. B. die Erstellung von Lernanwendungen direkt aus YouTube-Videos).
- 🛠️ Werkzeugnutzung: Lässt sich nahtlos durch Funktionsaufrufe und JSON-Strukturierung in externe Tools und APIs integrieren und ermöglicht so mehrstufige Aufgaben und komplexe Interaktionen.
- 🌐 Webentwicklungskompetenz: Kann responsive, visuell ansprechende Webanwendungen mit erweiterten Funktionen wie Wellenlängenanimationen und Hover-Effekten generieren.
- 🎮 Interaktive Simulationen: Erzeugt ausführbaren Code für Spiele (z. B. Endlos-Runner) und anspruchsvolle Visualisierungen (z. B. Mandelbrot-Fraktale, Boid-Animationen).
- 📡 API-Funktionen: Bietet Streaming-Funktionen, robuste Funktionsaufrufe und mehrsprachige Unterstützung für die Entwicklung skalierbarer Echtzeitanwendungen.
🚀 Optimale Anwendungsfälle für Gemini 2.5 Blitz
- 📱 Webentwicklung: Entwicklung interaktiver Anwendungen mit dynamischen und responsiven Designs.
- 🔣 Codegenerierung: Autonome Codierung für komplexe Simulationen und umfangreiche Codebasen.
- 🔬 Wissenschaftliche Forschung: Fortgeschrittene Datenanalyse und Problemlösung in mathematischen und naturwissenschaftlichen Bereichen.
- 🌈 Multimodale Anwendungen: Entwicklung innovativer Lern-Apps aus Videoinhalten und Erstellung aussagekräftiger Visualisierungen.
- 💼 Geschäftsautomatisierung: Optimierung von Geschäftsprozessen durch nahtlose API-Integration.
📊 Vergleich mit anderen führenden Modellen
Gemini 2.5 Flash hebt sich im Vergleich zu seinen Konkurrenten in mehreren Schlüsselbereichen hervor:
- ✅ vs. OpenAI o3-mini: Gemini 2.5 Flash ist insbesondere Schneller (180 vs. ~100 Token/Sekunde) und kostengünstiger ohne nachzudenken (0,15 $ gegenüber 0,30 $ pro Million ausgegebener Token).
- ✅ vs. Claude 3.7 Sonett: Obwohl der Gemini 2.5 Flash einen etwas niedrigeren SWE-Bench-Wert aufweist (58,2 % gegenüber ca. 65 %), bietet er eine überlegene Leistung. Geschwindigkeit und KosteneffizienzDie
- ✅ vs. DeepSeek R1: Besitzt einen niedrigeren AIME-Wert (78,3 % gegenüber 93,3 %), zeichnet sich aber in folgenden Bereichen deutlich aus: multimodale FähigkeitenDie
- ✅ vs. Qwen3-235B-A22B: Liefert viel höhere Ausgabegeschwindigkeit (180 gegenüber 40,1 Token/Sekunde) und kommt zu einem niedrigere KostenDie
💻 Codebeispiele
// Beispielplatzhalter für die Gemini 2.5 Flash API-Integration // Dieser Abschnitt enthält typischerweise interaktive Code-Snippets, // die die Modellverwendung veranschaulichen (z. B. Python, Node.js usw.) // Zum Beispiel: // // import { GoogleGenerativeAI } from "@google/generative-ai"; // // const genAI = new GoogleGenerativeAI(API_KEY); // const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "gemini-2.5-flash" }); // // async function run() { // const prompt = "Schreibe eine Kurzgeschichte über eine KI, die die Tiefsee erforscht."; // const result = await model.generateContent(prompt); // const response = await result.response; // const text = response.text(); // console.log(text); // } // // run(); ⚠️ Wichtige Einschränkungen zu beachten
- ❌ Hohe Latenz: Eine TTFT-Latenz von 0,8 s im Denkmodus kann sich auf Echtzeitanwendungen auswirken.
- ❌ Experimenteller Status: Der Status als Vorschau-/Experimentalversion kann die Stabilität beeinträchtigen und zu Änderungen führen.
- ❌ Keine Unterstützung für Feineinstellungen: Aktuell fehlt die Unterstützung für die Feinabstimmung spezifischer Modelle.
- ❌ Erhöhte Kosten: Die Nutzung des „Denkmodus“ wird zu höheren Betriebskosten führen.
🔗 Nahtlose API-Integration
Gemini 2.5 Flash ist über die AI/ML-API leicht zugänglich und bietet umfassende Streaming-Funktionen, robuste Funktionsaufrufe und volle multimodale Unterstützung, um Entwickler beim Erstellen fortschrittlicher, intelligenter Anwendungen zu unterstützen.
❓ Häufig gestellte Fragen (FAQ)
F: Wofür ist Gemini 2.5 Flash konzipiert?
A: Gemini 2.5 Flash ist als schnelles, kostengünstiges multimodales KI-Modell konzipiert, das für logisches Denken und Codierungsaufgaben optimiert ist und sich in Bereichen wie Webentwicklung, Mathematik und wissenschaftlicher Analyse auszeichnet.
F: Welche Größe hat das Kontextfenster von Gemini 2.5 Flash?
A: Es verfügt über ein Kontextfenster für 1 Million Token, wobei eine Erweiterung auf 2 Millionen Token in naher Zukunft geplant ist.
F: Wie verhält sich die Preisgestaltung im Vergleich zu anderen Modellen?
A: Gemini 2.5 Flash bietet wettbewerbsfähige Preise mit Input-Tokens zu 0,1575 US-Dollar und Output-Tokens zu 0,63 US-Dollar pro Million Tokens, was es im Allgemeinen kostengünstiger macht als einige Konkurrenten wie OpenAI o3-mini für den Output.
F: Kann Gemini 2.5 Flash verschiedene Medientypen verarbeiten?
A: Ja, es verfügt über robuste multimodale Funktionen, unterstützt Text-, Bild-, Video- und Audioeingaben und kann sogar Video-zu-Code-Workflows ermöglichen.
F: Welche Einschränkungen hat Gemini 2.5 Flash?
A: Zu den wichtigsten Einschränkungen gehören eine relativ hohe Latenz von 0,8s TTFT beim Denken, der derzeitige experimentelle Status, das Fehlen von Feinabstimmungsmöglichkeiten und die erhöhten Kosten bei Verwendung des "Denkmodus".
KI-Spielplatz
