Gemini 2.5 Flash

¿Qué es Gemini 2.5 Flash?

Gemini 2.5 Flash es un modelo de lenguaje grande (LLM) avanzado desarrollado por Google, diseñado para desarrolladores. Es un "modelo de pensamiento" que puede realizar un proceso de razonamiento antes de generar una respuesta, lo que le permite comprender mejor los prompts complejos, desglosar tareas y planificar respuestas más precisas y completas. Se basa en la base de 2.0 Flash, mejorando significativamente el razonamiento mientras mantiene la velocidad y la eficiencia de costos, lo que lo convierte en el modelo de pensamiento más rentable de Google con una sólida relación precio-rendimiento.

Cómo usar Gemini 2.5 Flash

Los desarrolladores pueden comenzar a construir con Gemini 2.5 Flash accediendo a él en vista previa a través de la API de Gemini, Google AI Studio y Vertex AI. Los usuarios pueden controlar el proceso de razonamiento del modelo estableciendo un "presupuesto de pensamiento" a través de parámetros de API o deslizadores en Google AI Studio y Vertex AI, que van de 0 a 24576 tokens, lo que les permite equilibrar la calidad, el costo y la latencia según su caso de uso específico. El modelo ajusta automáticamente la duración de su pensamiento en función de la complejidad percibida de la tarea.

Características principales de Gemini 2.5 Flash

Capacidades de razonamiento mejoradas para tareas complejas

Modelo de razonamiento híbrido con capacidad para activar o desactivar el "pensamiento"

Control preciso sobre el presupuesto de pensamiento (0 a 24576 tokens)

Optimizado para velocidad y eficiencia de costos, ofreciendo una sólida relación precio-rendendimiento

Ajuste automático de la duración del pensamiento basado en la complejidad percibida del prompt

Fuerte rendimiento en benchmarks de razonamiento complejos como Hard Prompts en LMArena

Accesible a través de Gemini API, Google AI Studio y Vertex AI

Casos de uso de Gemini 2.5 Flash

Resolución de problemas matemáticos de varios pasos

Análisis de preguntas de investigación complejas

Creación de horarios detallados con múltiples restricciones

Desarrollo de funciones que requieren resolución de dependencias y precedencia de operadores (por ejemplo, evaluación de celdas de hoja de cálculo)

Generación de respuestas precisas y completas para prompts que requieren una comprensión profunda

Optimización del rendimiento del modelo de IA para compensaciones específicas de calidad, costo y latencia