Gemini 2.5 Flash

O que é Gemini 2.5 Flash?

Gemini 2.5 Flash é um modelo de linguagem grande (LLM) avançado desenvolvido pelo Google, projetado para desenvolvedores. É um "modelo pensante" que pode realizar um processo de raciocínio antes de gerar uma resposta, permitindo-lhe compreender melhor prompts complexos, dividir tarefas e planejar respostas mais precisas e abrangentes. Ele se baseia na fundação do 2.0 Flash, atualizando significativamente o raciocínio enquanto mantém a velocidade e a eficiência de custo, tornando-o o modelo pensante mais econômico do Google com uma forte relação preço-desempenho.

Como usar Gemini 2.5 Flash

Os desenvolvedores podem começar a construir com o Gemini 2.5 Flash acessando-o em prévia através da Gemini API, Google AI Studio e Vertex AI. Os usuários podem controlar o processo de raciocínio do modelo definindo um "orçamento de pensamento" via parâmetros da API ou controles deslizantes no Google AI Studio e Vertex AI, variando de 0 a 24576 tokens, permitindo-lhes equilibrar qualidade, custo e latência de acordo com seu caso de uso específico. O modelo ajusta automaticamente a duração do seu pensamento com base na complexidade percebida da tarefa.

Recursos principais de Gemini 2.5 Flash

Capacidades de raciocínio aprimoradas para tarefas complexas

Modelo de raciocínio híbrido com capacidade de ligar ou desligar o "pensamento"

Controle granular sobre o orçamento de pensamento (0 a 24576 tokens)

Otimizado para velocidade e eficiência de custo, oferecendo uma forte relação preço-desempenho

Ajuste automático da duração do pensamento com base na complexidade percebida do prompt

Forte desempenho em benchmarks de raciocínio complexo, como Hard Prompts no LMArena

Acessível via Gemini API, Google AI Studio e Vertex AI

Casos de uso de Gemini 2.5 Flash

Resolução de problemas matemáticos de várias etapas

Análise de questões de pesquisa complexas

Criação de cronogramas detalhados com múltiplas restrições

Desenvolvimento de funções que exigem resolução de dependências e precedência de operadores (por exemplo, avaliação de células de planilha)

Geração de respostas precisas e abrangentes para prompts que exigem compreensão profunda

Otimização do desempenho do modelo de IA para compensações específicas de qualidade, custo e latência