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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}")
Détails du produit
✨ Présentation de Gemini 2.5 Flash : le modèle d’IA révolutionnaire de Google DeepMind
Google DeepMind a dévoilé Gemini 2.5 FlashCe modèle d'IA multimodal, extrêmement performant, économique et polyvalent, est conçu pour le raisonnement rapide et le codage. Doté d'une fenêtre de contexte d'un million de jetons, il excelle dans des domaines tels que le développement web, les mathématiques complexes et l'analyse scientifique. Accessible aux développeurs et aux entreprises via Google AI Studio et Vertex AI (en avant-première), il offre un équilibre optimal entre performance, coût d'exploitation et vitesse de traitement.
🔧 Spécifications techniques et analyse des performances
Gemini 2.5 Flash utilise une architecture de raisonnement hybride basée sur le modèle Transformer, permettant aux développeurs d'affiner sa profondeur de réflexion pour des performances optimales. Il prend en charge un large éventail d'entrées, notamment le texte, l'image, la vidéo et l'audio, et propose un post-entraînement avancé pour des capacités de raisonnement supérieures.
- 💰 Fenêtre contextuelle : 1 million de jetons, avec un projet d'expansion à 2 millions prochainement.
- 📝 Capacité de production : Génère jusqu'à 32 768 jetons par réponse.
- ⚡ Vitesse : Atteint une vitesse de sortie impressionnante de 180 jetons/seconde, avec une faible latence de 0,8 seconde (TTFT sans réflexion).
- 📈 Principaux indicateurs (avec réflexion) :
- AIME 2025 (Math): 78,3%
- Diamant GPQA (Sciences) : 76,5%
- Vérifié par SWE-Bench (Codage) : 58,2%
- MMLU : 0,783
- 💸 Tarification de l'API (par million de jetons) :
- Jetons d'entrée : 0,1575 $
- Jetons de sortie : 0,63 $
- Coût pour 1 000 jetons (entrée + sortie avec réflexion) : 0,0007875 $ total
💡 Principales caractéristiques qui distinguent Gemini 2.5 Flash
Gemini 2.5 Flash (un modèle axé sur le raisonnement expérimental) analyse les tâches avec minutie pour fournir des résultats précis et nuancés. Son traitement multimodal robuste permet une intégration fluide du texte, des images, de la vidéo et de l'audio, ce qui en fait un outil incroyablement polyvalent pour des flux de travail divers et complexes.
- 💻 Programmation avancée : Excellente solution de développement web, elle génère des applications web fonctionnelles dotées d'interfaces utilisateur esthétiques (lecteurs vidéo, applications de dictée, etc.). Elle prend en charge plus de 40 langages de programmation et permet un développement automatisé avec une supervision minimale.
- 🧠 Raisonnement et résolution de problèmes supérieurs : Obtient des scores élevés dans des domaines exigeants comme les mathématiques (AIME 2025 : 86,7 %) et les sciences (GPQA : 84 %), en tirant parti de processus de pensée intégrés pour des conclusions logiques.
- 🎥 Traitement multimodal : Obtient un score de 84,8 % sur VideoMME, facilitant les flux de travail innovants de conversion vidéo-code (par exemple, la création d'applications d'apprentissage directement à partir de vidéos YouTube).
- 🛠️ Utilisation des outils : S'intègre parfaitement aux outils et API externes grâce à l'appel de fonctions et à la structuration JSON, permettant des tâches en plusieurs étapes et des interactions complexes.
- 🌐 Expertise en développement web : Capable de générer des applications web réactives et visuellement attrayantes, dotées de fonctionnalités avancées telles que des animations de longueur d'onde et des effets de survol.
- 🎮 Simulations interactives : Crée du code exécutable pour les jeux (par exemple, les jeux de course sans fin) et les visualisations sophistiquées (par exemple, les fractales de Mandelbrot, les animations de boids).
- 📡 Fonctionnalités de l'API : Offre des capacités de streaming, des appels de fonctions robustes et une prise en charge multilingue pour le développement d'applications évolutives en temps réel.
🚀 Cas d'utilisation optimaux pour Gemini 2.5 Flash
- 📱 Développement web : Conception d'applications interactives avec des designs dynamiques et réactifs.
- 🔣 Génération de code : Programmation autonome pour les simulations complexes et les bases de code étendues.
- 🔬 Recherche scientifique : Analyse de données avancée et résolution de problèmes dans les domaines mathématiques et scientifiques.
- 🌈 Applications multimodales : Développement d'applications d'apprentissage innovantes à partir de contenu vidéo et création de visualisations riches.
- 💼 Automatisation des processus métier : Rationaliser les processus métier grâce à une intégration API transparente.
📊 Comparaison avec d'autres modèles leaders
Gemini 2.5 Flash se distingue dans plusieurs domaines clés par rapport à ses contemporains :
- ✅ vs. OpenAI o3-mini : Gemini 2.5 Flash est notamment plus rapide (180 contre ~100 jetons/seconde) et plus rentable sans réfléchir (0,15 $ contre 0,30 $ par million de jetons de production).
- ✅ contre Claude 3.7 Sonnet : Bien qu'affichant un score SWE-Bench légèrement inférieur (58,2 % contre environ 65 %), Gemini 2.5 Flash offre des performances supérieures. rapidité et rentabilité.
- ✅ vs. DeepSeek R1 : Possède un score AIME inférieur (78,3 % contre 93,3 %), mais excelle nettement dans capacités multimodales.
- ✅ contre Qwen3-235B-A22B : Offre beaucoup vitesse de sortie plus élevée (180 contre 40,1 jetons/seconde) et arrive à un coût inférieur.
💻 Exemples de code
// Exemple d'espace réservé pour l'intégration de l'API Gemini 2.5 Flash // Cette section contiendrait généralement des extraits de code interactifs // illustrant l'utilisation du modèle (par exemple, Python, Node.js, etc.) // Par exemple : // // 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 = "Écrivez une courte histoire sur une IA explorant les profondeurs marines."; // const result = await model.generateContent(prompt); // const response = await result.response; // const text = response.text(); // console.log(text); // } // // run(); ⚠️ Limitations importantes à prendre en compte
- ❌ Latence élevée : Une latence TTFT de 0,8 s en mode de réflexion peut avoir un impact sur les applications en temps réel.
- ❌ Statut expérimental : Le fait d'être en phase de prévisualisation/expérimentale peut affecter la stabilité et entraîner des changements.
- ❌ Aucune assistance pour le réglage fin : Ne prend actuellement pas en charge le réglage fin de modèles spécifiques.
- ❌ Augmentation des coûts : Le recours au mode « réflexion » entraînera des coûts opérationnels plus élevés.
🔗 Intégration API transparente
Gemini 2.5 Flash est facilement accessible via l'API AI/ML, offrant des capacités de streaming complètes, un appel de fonction robuste et une prise en charge multimodale complète pour permettre aux développeurs de créer des applications avancées et intelligentes.
❓ Foire aux questions (FAQ)
Q : À quoi est conçu Gemini 2.5 Flash ?
A: Gemini 2.5 Flash est conçu comme un modèle d'IA multimodal rapide et économique, optimisé pour les tâches de raisonnement et de codage, et excelle dans des domaines tels que le développement web, les mathématiques et l'analyse scientifique.
Q : Quelle est la taille de la fenêtre contextuelle de Gemini 2.5 Flash ?
A: Elle dispose d'une fenêtre de contexte d'un million de jetons, avec des projets d'extension à deux millions de jetons dans un avenir proche.
Q : Comment son prix se compare-t-il à celui des autres modèles ?
A: Gemini 2.5 Flash offre des prix compétitifs, avec des jetons d'entrée à 0,1575 $ et des jetons de sortie à 0,63 $ par million de jetons, ce qui le rend généralement plus rentable que certains concurrents comme OpenAI o3-mini pour la sortie.
Q : Le Gemini 2.5 Flash peut-il traiter différents types de supports ?
R : Oui, il possède de solides capacités multimodales, prenant en charge les entrées texte, image, vidéo et audio, et peut même faciliter les flux de travail vidéo-code.
Q : Quelles sont les limitations de Gemini 2.5 Flash ?
A : Les principales limitations comprennent une latence TTFT relativement élevée de 0,8 s avec la fonction « réflexion », son statut expérimental actuel, le manque de prise en charge du réglage fin et des coûts accrus lors de l'utilisation du mode « réflexion ».
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