Gemini 2.5 Pro Preview 06 05
6101°
Chạy mô hình này
Ưu đãi / Quảng cáo
Google | ngữ cảnh 1,048,576 token | $1.25/M đầu vào, $10.00/M đầu ra. Gemini 2.5 Pro là mô hình AI tiên tiến nhất của Google được thiết kế cho suy luận nâng cao, lập trình, toán học và các tác vụ khoa học. Nó sử dụng khả năng “suy nghĩ”, cho phép suy luận qua các phản hồi với độ chính xác cao hơn và xử lý ngữ cảnh tinh tế. Gemini 2.5 Pro đạt hiệu suất hàng đầu trên nhiều chuẩn mực, bao gồm vị trí đầu bảng trên bảng xếp hạng LMArena, phản ánh sự phù hợp ưu tiên con người vượt trội và khả năng giải quyết vấn đề phức tạp.
Hướng dẫn cho mô hình này
Cách chọn mô hình AI trong tháng 10 năm 2026: tin tức nguồn đóng, rồi đến các trọng số mở đáng tải về
Mở weights vs mã nguồn mở vs chỉ API: bạn thực sự được phép làm gì
10 lựa chọn thay thế ChatGPT rẻ nhất năm 2026: mô hình cục bộ miễn phí, gói miễn phí và gói trả phí cố định
Ghi chú của thuyền trưởng
Ghi chú từ 2026-10-13
Gemini 2.5 Pro Preview 06-05 là mô hình suy luận hàng đầu của Google, được xây dựng để giải quyết các vấn đề khó trong lập trình, toán học và khoa học. Chế độ 'suy nghĩ' của nó xử lý các bài toán nhiều bước trước khi đưa ra câu trả lời cuối cùng, điều này thể hiện rõ ở các nhiệm vụ phức tạp mà hầu hết mô hình khác thường gặp khó khăn. Nó phù hợp với các nhà phát triển và nhà nghiên cứu cần một mô hình có khả năng và ngữ cảnh lớn, và sẵn sàng chi trả cho điều đó.
Nổi tiếng với
- Suy nghĩ mở rộng giúp cải thiện độ chính xác trong các nhiệm vụ suy luận nhiều bước
- Hiệu suất hàng đầu về lập trình và toán học trong số các mô hình tiên tiến hiện nay
- Hỗ trợ đầu vào hình ảnh và âm thanh bên cạnh văn bản
- Cửa sổ ngữ cảnh hơn một triệu token
- Đứng đầu bảng xếp hạng ưu tiên con người LMArena
Cẩn thận với
- Trọng số đóng, chỉ dùng API: bạn không thể chạy cục bộ hoặc kiểm tra mô hình.
- Chi phí đầu ra là 10 USD cho mỗi triệu token, nhanh chóng tăng cao với các phản hồi suy nghĩ dài.
- Đây là bản xem trước; Google có thể thay đổi hành vi hoặc giá mà không báo trước.
Phù hợp nhất cho
Lời nhắc để thử
Gỡ lỗi tranh chấp bất đồng bộ khó khăn
Tôi có một hàm Node.js lấy dữ liệu người dùng và lịch sử đơn hàng song song, sau đó hợp nhất chúng. Thỉnh thoảng việc hợp nhất trả về dữ liệu đơn hàng cũ mặc dù cả hai promise đều được giải quyết. Hãy phân tích các điều kiện tranh chấp có thể xảy ra, giải thích tại sao mỗi điều kiện có thể gây ra lỗi này, và viết lại hàm để sửa lỗi.
Chứng minh bằng quy nạp
Chứng minh bằng quy nạp rằng tổng của n số lẻ đầu tiên bằng n bình phương. Hiển thị rõ từng bước: trường hợp cơ sở, giả thuyết quy nạp, bước quy nạp, và một ghi chú ngắn về lý do bước này hoàn thành chứng minh.
Phân tích một bài báo nghiên cứu
Tôi đính kèm một bài báo khoa học. Xác định luận điểm trung tâm, tóm tắt phương pháp trong ba câu, liệt kê bất kỳ điểm yếu thống kê hoặc logic nào bạn phát hiện, và cho tôi biết một nghiên cứu tiếp theo cần làm gì để khắc phục khoảng trống lớn nhất.
So sánh với
- Gemma 4 31BMô hình mở trọng sốngữ cảnh 262,144 token · Đầu vào $0.20/M, đầu ra $0.40/M
- Gemma 4 26B A4BMô hình mở trọng sốngữ cảnh 262,144 token · Đầu vào $0.09/M, đầu ra $0.30/M
- gemma 4 31B it turboMô hình mở trọng sốngữ cảnh 262,144 token · Đầu vào $0.09/M, đầu ra $0.34/M
- Gemini 3.8 FlashMô hình chỉ APIngữ cảnh 1,048,576 token · Đầu vào $0.83/M, đầu ra $4.12/M
Thêm mô hình văn bản từ google
Câu hỏi thường gặp
- Tôi có thể chạy Gemini 2.5 Pro cục bộ không?
- Không. Google chưa phát hành trọng số cho mô hình này; nó chỉ có sẵn qua API.
- Chi phí và độ dài ngữ cảnh là bao nhiêu?
- Đầu vào có giá 1,25 USD cho mỗi triệu token và đầu ra là 10,00 USD cho mỗi triệu token, với cửa sổ ngữ cảnh 1.048.576 token.
- Gemini 2.5 Pro khác gì so với các mô hình Gemini tiêu chuẩn?
- Dòng 2.5 Pro thêm khả năng 'suy nghĩ' giúp suy luận qua vấn đề trước khi đưa ra câu trả lời cuối cùng, Google cho biết điều này cải thiện độ chính xác trong các nhiệm vụ lập trình, toán học và khoa học phức tạp so với các phiên bản Gemini trước đó.
Phán quyết của thuyền trưởngChế độ suy nghĩ và cửa sổ ngữ cảnh một triệu token làm cho đây là mô hình có khả năng nhất của Google cho công việc kỹ thuật khó, nhưng chi phí đầu ra đòi hỏi sự cân nhắc kỹ lưỡng.
Thuyền trưởng viết những ghi chú này dựa trên mô tả và thẻ mô hình của mô hình. Giá cả và kích thước ngữ cảnh là của nhà cung cấp tại thời điểm viết và có thể thay đổi.
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.
Điểm số này được tính như thế nào
Mô hình này chưa có dữ liệu phổ biến từ bất kỳ nguồn nào, nên nó mang một số thay thế dưới 7,000° để giữ cho danh sách đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên một mô hình có dữ liệu. Phân tích chi tiết sẽ xuất hiện ở đây ngay khi có nguồn báo cáo.
Thuật ngữ: các từ dùng ở đây
- Điểm nhiệt
- Một số duy nhất cho biết mô hình được dùng và mong muốn thế nào hiện tại, từ 0° đến 9.999°. Mọi danh sách trên trang này nói về độ hot đều sắp xếp theo nó và không theo gì khác.
- Sàn điểm
- 7.000° là điểm bắt đầu cho mọi mô hình có dữ liệu thật. Thang điểm chạy từ 0° đến 9.999°; phần dưới sàn dành cho mô hình thay thế (mô hình không có dữ liệu), để mô hình có dữ liệu luôn xếp trên mô hình không có. Sàn điểm giống nhau cho tất cả và không quyết định gì; điểm trên sàn mới là thước đo.
- Tương đương lượt tải
- Tất cả những gì điểm số coi là lượt tải, cộng lại: lượt tải thật, mỗi người chia sẻ torrent tính 1.000, mỗi ảnh AI Horde và mỗi lượt chạy trên trang tạo ảnh tính một.
- Thang log
- Đếm theo chục, không phải theo đơn vị: từ 1.000 lên 10.000 lượt tải thêm cùng số điểm như từ 10.000 lên 100.000. Giúp tránh việc các mô hình lớn lấn át hết mọi thứ khác.
- Lượt thích
- Giơ ngón tay cái và lượt thích từ mọi nguồn, mỗi lượt bằng một nửa lượt tải trên thang log.
- Tỷ lệ áp dụng
- Bao nhiêu lượt tải mỗi ngày mà mô hình nhận được hiện tại, tính từ chênh lệch giữa hai lần đọc nguồn. Bằng một phần tư trọng số của lượt tải.
- Đã đo và ước tính
- Đã đo nghĩa là có hai lần đọc từ một nguồn và sự khác biệt là thật. Ước tính nghĩa là chỉ biết tổng số hôm nay và quá khứ được phân bổ trong suốt thời gian tồn tại của mô hình; trang web sẽ nói rõ đang hiển thị loại nào.
- Seeder
- Người giữ bản sao trọng số trực tuyến để người khác tải qua torrent, hoặc một bản sao lưu trữ làm điều tương tự. Mỗi người được tính là 1.000 lượt tải.
- AI Horde
- Một mạng lưới tình nguyện tạo ảnh miễn phí trên máy tính được hiến tặng. Số ảnh nó đã tạo với một mô hình được công khai, và mỗi ảnh được tính là một lượt tải.
- Trang tạo ảnh
- Các trang lưu trữ bản sao mô hình riêng và cho phép người dùng tạo ảnh, như PixAI, SeaArt và Yodayo. Lượt tải của họ được tính giống như Civitai và mỗi lần tạo ảnh được tính là một lượt tải.
- Token OpenRouter
- Mô hình văn bản phục vụ qua API, như Claude hoặc GPT, không có trọng số để tải xuống, nên sử dụng token để đo lường: các đoạn văn bản nó đọc và viết qua OpenRouter, một cổng kết nối nhiều ứng dụng sử dụng, trong 30 ngày qua. Mỗi 10,000,000 token tính là một lượt tải. Nguồn: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Mô hình đầy đủ (checkpoint)
- Chính là trọng số, file tự tạo ảnh. Nó được cộng thêm điểm vì các add-on phụ thuộc vào nó.
- LoRA và embedding
- Các file add-on nhỏ giúp điều chỉnh trọng số của người khác theo phong cách, nhân vật hoặc ý tưởng. Chúng không thể chạy riêng.
- Gia đình và trọng số
- Nền tảng mà mô hình xây dựng trên đó, như SD 1.5, SDXL, Flux hoặc Wan. Mỗi mô hình kế thừa ngày phát hành của trọng số gia đình nó.
- Tuổi
- Điểm trừ dựa trên thời gian trọng số gia đình được phát hành: 150° mỗi năm, tối đa 750°. Nó giữ lại lượt tải cũ đã tích tụ nhiều năm bằng cách đóng băng đầu danh sách.
- Tăng gia đình
- Một đẩy nhỏ có giới hạn cho LoRA của một gia đình mà trang này đang ưu tiên, luôn được liệt kê trong phần phân tích.
- Điểm thay thế
- Một số ổn định dưới mức tối thiểu dành cho mô hình chưa có báo cáo nguồn, để danh sách luôn đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên mô hình có dữ liệu.
- Mới! (giai đoạn thử nghiệm)
- Mô hình dưới 7 ngày tuổi hiển thị Mới! thay vì điểm số và không được xếp hạng. Điểm số được tính từ ngày đầu tiên, nhưng mô hình mới một ngày tăng trưởng nhanh nhất, nên nếu không chờ đợi thì #1 tuần này sẽ luôn là mô hình mới ra hôm qua thay vì mô hình giữ vững trong tuần.
- Xu hướng
- Tốc độ tăng trưởng của mô hình trong một khoảng thời gian so với tốc độ tăng trưởng trung bình của mô hình khác trong cùng khoảng thời gian. Nhanh hơn trung bình là tăng, chậm hơn là giảm.
- Mô hình điển hình
- Giữa danh mục: một nửa mô hình có số liệu tăng nhanh hơn trong khoảng thời gian, một nửa tăng chậm hơn.
Gemini 2.5 Pro Preview 06 05 là một mô hình văn bản thuộc họ Text / LLM được liệt kê trên ModelTrends.ai, danh mục chỉ đọc về các mô hình AI hình ảnh, video và văn bản mã nguồn mở. So sánh nó với các mô hình Text / LLM khác và xem điểm độ hot để biết xu hướng.
Thêm mô hình Text / LLMThêm Văn bản / LLM Text / LLMllmgooglethị giácâm thanhlý luậnlập trìnhtoán họcnghiên cứu
Duyệt theo họ mô hình
Mô hình Text / LLM
434
Mô hình Anima
528
Mô hình Chroma
19
Mô hình Fibo
2
Mô hình Flux
1,496
Mô hình Flux 2 / Klein
1,239
Mô hình Flux 3
3
Mô hình Moss
3
Mô hình Iris
1
Mô hình MiniMax H3
364
Mô hình Hunyuan
204
Mô hình Ideogram
20
Mô hình Krea2
717
Mô hình Qwen
20
Mô hình Qwen2
47
Mô hình Ltx2
153