Googleは人工知能戦略を固め、強力なGemini 2.5 Proおよび2.5 Flashモデルを生産使用のための一般的な可用性に動かし、同時にGemini 2.5 Flash-Liteという名前の新しい費用対効果の高いモデルでポートフォリオを拡大しました。同社は明確な3段の製品ファミリを確立しました。これは、開発者がパフォーマンス、速度、コストのバランスをとる予測可能でカスタマイズされたオプションのセットを提供するために設計された重要な動きです。 a キーワードのキーワードの投稿に投稿しているGoogleの公式ブログで”ターゲット=”_ blank”>キーワードの投稿、Googleの公式ブログ、googleの公式ブログ、シニアディレクターディレクターディレクターディレクターのTulsee Doshiは、戦略を描いたパフォーマンスを提供します。 「コストと速度のパレートフロンティア」
この成熟は、ジェミニ2.5フラッシュの価格設定の大規模な単純化によってさらに強調されています。 src=”data:image/svg+xml; nitro-empty-id=mtyzodoxmjy4-1; base64、phn2zyb2awv3qm94psiwidagmti4mcaxnda4 iib3awr0ad0imti4mcigagvpz2h0psixnda4iib4bwxucz0iahr0cdovl3d3d3d3d3d3d3d3dy5vvcmcvmjawmc9zdmcipjwvc3znpg==”>
すべてのミッションのモデル:Pro、Flash、およびFlash-Lite
Googleの公式ドキュメント。上部では、Gemini 2.5 Proは「最大応答精度と最先端のパフォーマンス」のために配置されており、最も複雑なコーディング、分析、およびエージェントタスクのエンジンになります。内部ベンチマークは、数学やコード編集などの困難なドメインをリードすることを示しています。
中央層を占めるのは、ジェミニ2.5フラッシュで、「低レイテンシ、思考を必要とする大量のタスク」に設計されています。ただし、階層は常に厳密に線形ではありません。 Google独自のテストからの顕著なニュアンスでは、思考を有効にするフラッシュモデルは、特定の長いコンテキスト検索ベンチマークのより強力なPROモデルを実際に上回り、アーキテクチャ内の特殊な最適化を示唆しています。プレビューで利用可能になりました。これは、大規模なデータ分類や要約などのリアルタイムアプリケーションの「高スループットをサポートする最も費用効率の高いモデル」と説明されています。 4月に始まったプレビューフェーズで、このモデルは、推論機能がアクティブであるかどうかに基づいて、混乱するデュアルプライシングシステムを特徴としていました。 Googleは現在、その複雑さを排除し、100万ドルあたり0.30ドル、100万ドルあたりの出力トークンあたり2.50ドルの単一レートを設定しています。
調整は、モデルの「例外的な価値」の特別な反映であると説明し、「最適なコスト-インテリジェンスが利用可能」を提供します。価格構造は、 gemini apiの「フリーティア」によってさらに明確になります。利点:2.5ファミリ全体の中心の制御可能なAI推論
は、「ハイブリッド推論」の概念です。これは、モデルがより深くマルチステップの論理検証を実行する前に実行できる制御可能な機能です。これは単純なトグル以上のものです。開発者は「思考予算」を設定する 料金。 5月にGemini 2.5 Proに拡張された2.5フラッシュプレビューで最初に導入された機能は、家族の建築の中心的な部分です。その影響は具体的です。たとえば、ジェミニ2.5フラッシュライトで「思考」を有効にすると、49.8％から63.1％の重要な数学ベンチマークのスコアを高め、開発者に必要なときに精度を向上させるためにレバーを与えます。 Gemini 2.5シリーズの最初のリリースを取り巻く雰囲気。 3月下旬、Googleは実験的な2.5 Proモデルをすべての無料ユーザーに、支払いの加入者に排他的に立ち上げてから数日後にプッシュしました。当時、同社のソーシャルメディアアカウントは、「チームは疾走しており、TPUは熱くなっています。最もインテリジェントなモデルをできるだけ早く手に入れたいと考えています。」
迅速な展開は、数週間後にAIガバナンスの専門家から批判を受けたときに批判を受けました。民主主義技術センターのケビン・バンクストンは、当時、企業がモデルを市場に出すための「AIの安全性と透明性に関する競争の厄介な物語」の一環として説明しました。 vertex aiリリースノート実験的なスプリントから安定した階層化された、予測可能な価格の製品ファミリーショーへのこのシフトは、Googleが最近のI/Oカンファレンスで完全に展示されていた幅広いAIの野望のためにより耐久性のある基盤を構築しています。