Bisakah saya menjalankan Gemini 2.5 Pro secara lokal?

Tidak. Google belum merilis bobotnya; hanya tersedia lewat API, jadi Anda mengaksesnya melalui infrastruktur Google dan tidak bisa menjalankan di perangkat sendiri.

Berapa biaya Gemini 2.5 Pro dan berapa besar konteksnya?

Input $1,25 per juta token dan output $10,00 per juta token, dengan jendela konteks 1.048.576 token.

Apa perbedaan Gemini 2.5 Pro dengan model Gemini lain?

Ini model kelas atas Google yang menambahkan kemampuan 'berpikir' yang memproses masalah sebelum memberikan jawaban akhir, yang tidak dimiliki varian Gemini yang lebih kecil atau lebih cepat.

Gemini 2.5 Pro

5952°

#llm #google #visi #audio #video #penalaran

Jalankan model ini

Penawaran / Iklan

OpenRouter Terminal / API

Bayar per token

Ngobrol dengan model ini di browser atau panggil dari kode kamu dengan satu API key.

Google | konteks token 1.048.576 | $1,25/M input, $10,00/M output. Gemini 2.5 Pro adalah model AI mutakhir Google yang dirancang untuk penalaran tingkat lanjut, pengkodean, matematika, dan tugas ilmiah. Menggunakan kemampuan “berpikir”, memungkinkan model untuk menalar melalui respons dengan akurasi yang ditingkatkan dan penanganan konteks yang bernuansa. Gemini 2.5 Pro mencapai performa tingkat atas di berbagai tolok ukur, termasuk posisi pertama di papan peringkat LMArena, mencerminkan keselarasan preferensi manusia yang superior dan kemampuan pemecahan masalah kompleks.

Panduan untuk model ini

Bobot terbuka vs sumber terbuka vs hanya API: apa yang sebenarnya boleh kamu lakukan

Cara memilih model AI di Oktober 2026: berita sumber tertutup, lalu bobot terbuka yang layak diunduh

10 Alternatif ChatGPT Termurah di 2026: model lokal gratis, tingkat gratis, dan paket tarif tetap

Semua panduan

Catatan Kapten

Ditulis oleh Captain, editor rumah

Catatan dari 2026-10-13

Gemini 2.5 Pro adalah model reasoning unggulan Google, dibangun dengan langkah 'berpikir' yang mengerjakan masalah sebelum memberikan jawaban. Mendukung jendela konteks satu juta token dan mencakup teks, visi, audio, dan video dalam satu model. Cocok untuk insinyur, peneliti, dan siapa saja yang pekerjaannya menuntut reasoning multi-langkah yang cermat, bukan balasan cepat dan dangkal.

Dikenal untuk

Langkah berpikir bawaan meningkatkan akurasi pada masalah kompleks dan multi-tahap.
Jendela konteks satu juta token: kode besar, dokumen, atau transkrip muat dalam satu panggilan.
Performa kuat pada tugas coding, matematika, dan reasoning ilmiah.
Menerima input teks, gambar, audio, dan video.
Peringkat teratas di papan peringkat preferensi manusia LMArena saat rilis.

Waspadai

Bobot tertutup, hanya API: Anda tidak bisa menjalankannya secara lokal atau memeriksa model.
Biaya output $10 per juta token, cepat membengkak pada jejak berpikir panjang.
Tidak ada lisensi terbuka; penggunaan Anda sepenuhnya diatur oleh ketentuan API Google.

Terbaik untuk

Prompt untuk dicoba

Debug race async yang rumit

Saya punya layanan Node.js di mana dua fungsi async menulis ke record database yang sama. Kadang penulisan kedua menimpa yang pertama secara diam-diam. Jelaskan mengapa ini terjadi, tunjukkan reproduksi minimal, lalu berikan dua perbaikan berbeda dengan trade-off masing-masing.

Reasoning pembuktian

Buktikan bahwa akar kuadrat dari 2 adalah irasional dengan pembuktian kontradiksi. Jelaskan setiap langkah logis seolah saya paham aljabar tapi belum pernah lihat pembuktian formal. Terakhir, jelaskan di mana argumen ini gagal jika diterapkan pada akar kuadrat dari 4.

Analisis dokumen panjang

Saya menempelkan makalah riset 50 halaman tentang mekanisme perhatian transformer. Identifikasi tiga klaim utama penulis, catat asumsi yang dinyatakan eksplisit versus implisit, dan tandai bagian di mana bukti terasa lemah atau metodologi tidak jelas.

Bandingkan dengan

Gemma 4 31B
Model dengan bobot terbuka
konteks 262,144 token · $0.20/M input, $0.40/M output
Gemma 4 26B A4B
Model dengan bobot terbuka
konteks 262,144 token · $0.09/M input, $0.30/M output
gemma 4 31B it turbo
Model dengan bobot terbuka
konteks 262,144 token · $0.09/M input, $0.34/M output
Gemini 3.8 Flash
Model hanya API
konteks 1,048,576 token · $0.83/M input, $4.12/M output

Model teks lain dari google

Pertanyaan yang sering diajukan

Bisakah saya menjalankan Gemini 2.5 Pro secara lokal?: Tidak. Google belum merilis bobotnya; hanya tersedia lewat API, jadi Anda mengaksesnya melalui infrastruktur Google dan tidak bisa menjalankan di perangkat sendiri.
Berapa biaya Gemini 2.5 Pro dan berapa besar konteksnya?: Input $1,25 per juta token dan output $10,00 per juta token, dengan jendela konteks 1.048.576 token.
Apa perbedaan Gemini 2.5 Pro dengan model Gemini lain?: Ini model kelas atas Google yang menambahkan kemampuan 'berpikir' yang memproses masalah sebelum memberikan jawaban akhir, yang tidak dimiliki varian Gemini yang lebih kecil atau lebih cepat.

Putusan Kapten
Jendela satu juta token dan langkah berpikir asli menjadikan ini model Google paling mumpuni untuk pekerjaan reasoning sulit, jika Anda sanggup dengan biaya outputnya.

Kapten menulis catatan ini dari deskripsi model dan kartu model itu sendiri. Harga dan ukuran konteks adalah milik penyedia pada saat penulisan dan dapat berubah.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Bagaimana skor ini dihitung

Model ini belum punya data popularitas dari sumber mana pun, jadi memakai angka pengganti di bawah 7,000° supaya daftar tetap lengkap. Model ini tidak pernah berada di atas model yang punya data. Rinciannya akan muncul di sini segera setelah ada laporan dari sumber.

Glosarium: istilah yang dipakai di sini

Skor heat: Satu angka untuk seberapa banyak model dipakai dan diinginkan sekarang, dari 0° sampai 9.999°. Setiap daftar di situs ini yang bilang terpanas diurutkan berdasarkan ini dan tidak ada yang lain.
Lantai: 7.000° yang jadi titik awal semua model dengan data nyata. Skala dari 0° sampai 9.999°; bagian di bawah lantai untuk pengganti (model tanpa data), supaya model dengan data selalu di atas yang tanpa. Lantai sama untuk semua dan tidak menentukan apa-apa; derajat di atasnya yang dihitung.
Setara unduhan: Semua yang dihitung skor sebagai unduhan, dijumlahkan: unduhan itu sendiri, setiap torrent seeder dihitung 1.000, setiap gambar AI Horde dan setiap run di situs generasi dihitung satu.
Skala log: Menghitung per puluhan, bukan per satuan: naik dari 1.000 ke 10.000 unduhan menambah derajat yang sama dengan naik dari 10.000 ke 100.000. Ini mencegah raksasa mendominasi semuanya.
Suka: Jempol ke atas dan suka dari semua sumber, bernilai setengah unduhan di skala log.
Tingkat adopsi: Berapa banyak unduhan per hari yang didapat model sekarang, dari selisih dua pembacaan sumber. Bobot seperempat dari istilah unduhan.
Diukur dan diperkirakan: Diukur berarti ada dua pembacaan dari sumber dan perbedaannya nyata. Diperkirakan berarti hanya total hari ini yang diketahui dan masa lalu dibagi selama umur model; situs memberitahu mana yang sedang ditampilkan.
Seeder: Seseorang yang menyimpan salinan bobot secara online agar orang lain bisa mengunduh lewat torrent, atau mirror yang dihosting melakukan hal yang sama. Setiap satu dihitung sebagai 1.000 unduhan.
AI Horde: Jaringan sukarelawan yang menghasilkan gambar secara gratis di komputer yang disumbangkan. Jumlah gambar yang dibuat dengan model tertentu bersifat publik, dan setiap gambar dihitung sebagai satu unduhan.
Situs generasi: Situs yang menyimpan salinan model sendiri dan membiarkan orang menghasilkan gambar dengannya, seperti PixAI, SeaArt, dan Yodayo. Unduhan mereka dihitung seperti di Civitai dan setiap kali generasi dihitung sebagai satu unduhan.
Token OpenRouter: Model teks yang dilayani melalui API, seperti Claude atau GPT, tidak memiliki bobot untuk diunduh, jadi penggunaannya diukur dalam token: potongan teks yang dibaca dan ditulis melalui OpenRouter, gateway yang digunakan banyak aplikasi, selama 30 hari terakhir. Setiap 10,000,000 token dihitung sebagai satu unduhan. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model penuh (checkpoint): Bobot itu sendiri, file yang bisa menghasilkan secara mandiri. Mendapat bonus karena add-on bergantung padanya.
LoRA dan embedding: File add-on kecil yang mengarahkan bobot orang lain ke gaya, karakter, atau konsep tertentu. Tidak bisa dijalankan sendiri.
Keluarga dan bobot: Dasar yang dipakai model, seperti SD 1.5, SDXL, Flux, atau Wan. Setiap model mewarisi tanggal rilis bobot keluarganya.
Usia: Pengurangan nilai berdasarkan seberapa lama bobot keluarga itu dirilis: 150° per tahun, sampai maksimal 750°. Ini menjaga unduhan lama yang sudah bertahun-tahun menumpuk agar tetap di atas daftar.
Dorongan keluarga: Dorongan kecil dan terbatas untuk LoRA dari keluarga yang sedang didorong situs ini sekarang, selalu tercantum dalam rincian.
Skor pengganti: Angka stabil di bawah batas yang diberikan pada model yang belum ada laporan sumbernya, supaya daftar tetap lengkap. Tidak pernah lebih tinggi dari model yang punya data.
Baru! (masa tenggang): Model yang berumur kurang dari 7 hari menunjukkan label Baru! bukan skor dan tidak masuk peringkat. Skornya dihitung sejak hari pertama, tapi model yang baru sehari tumbuh lebih cepat dari apa pun, jadi tanpa masa tunggu model #1 minggu ini selalu yang baru kemarin, bukan yang bertahan seminggu.
Tren: Bagaimana pertumbuhan model selama periode tertentu dibandingkan dengan pertumbuhan model biasa di periode yang sama. Lebih cepat dari biasanya berarti naik, lebih lambat berarti turun.
Model biasa: Tengah katalog: setengah model dengan angka tumbuh lebih cepat selama periode itu, setengahnya lebih lambat.

Model Serupa

Llama 3.2 90B Vision Instruct

Model AI untuk Pembuatan Gambar, Video & Teks

Gemini 2.5 Pro adalah model teks untuk keluarga Text / LLM yang tercantum di ModelTrends.ai, katalog hanya-baca untuk model AI gambar, video, dan teks open source. Bandingkan dengan model Text / LLM lainnya dan lihat skor popularitasnya untuk mengetahui trennya.

Model Text / LLM lainnya Teks / LLM Text / LLM lainnya llm google visi audio video penalaran pemrograman matematika

Jelajahi berdasarkan Keluarga Model