Gemini 1.5 Pro (Sep '24)
GoogleGeminiProprietary
説明
Gemini 1.5 Pro is a mid-size multimodal model optimized for a wide range of reasoning tasks. It can process large amounts of data at once, including 2 hours of video, 19 hours of audio, codebases with 60,000 lines of code, or 2,000 pages of text.
リリース日
2024-09-24
パラメータ
—
コンテキスト長
—
モダリティ
image, text
能力レーダー
28
general
27
coding
50
reasoning
42
science
43
agents
80
multimodal
ランキング
| ドメイン | #順位 | スコア | ソース |
|---|---|---|---|
| コーディングランキング | 417 | 31.0 | AA |
| 総合ランキング | 417 | 33.0 | AA |
| マルチモーダルランキング | 91 | 48.0 | LS |
| 科学 | 444 | 32.0 | AA |
ベンチマークスコア (LLM Stats)
(LLM Stats (zeroeval))General
MMLU
85.9%自己申告
Language
FLEURS
93.3%自己申告
MMLU-Pro
75.8%自己申告
WMT23
75.1%自己申告
Long Context
MRCR
82.6%自己申告
Math
GSM8k
90.8%自己申告
MGSM
87.5%自己申告
MATH
86.5%自己申告
MathVista
68.1%自己申告
FunctionalMATH
64.6%自己申告
HiddenMath
52.0%自己申告
AMC_2022_23
46.4%自己申告
Multimodal
Video-MME
78.6%自己申告
MMMU
65.9%自己申告
Vibe-Eval
53.9%自己申告
Physics
PhysicsFinals
63.9%自己申告
Reasoning
HellaSwagAI2 (2019)
93.3%自己申告
BIG-Bench Hard
89.2%自己申告
Natural2Code
85.4%自己申告
HumanEvalOpenAI (2021)
84.1%自己申告
DROP
74.9%自己申告
GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)
59.1%自己申告
Safety
XSTest
98.8%自己申告
AA評価指数
(Artificial Analysis)Math 500(OpenAI (2024), subset of Hendrycks et al. MATH (2021))87.6
Mmlu Pro(TIGER-Lab (Univ. of Waterloo, Toronto, CMU, 2024))75.0
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))58.9
Livecodebench(UC Berkeley + MIT + Cornell (2024))31.6
Coding Index(Artificial Analysis)23.6
Aime(MAA (Mathematical Association of America))23.0
Intelligence Index(Artificial Analysis)7.9
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))4.6
LLM Statsカテゴリスコア
(LLM Stats (zeroeval))Safety100
Speech To Text90
Language80
Legal80
Long Context80
Math80
Reasoning80
Finance80
General80
Healthcare80
Code80
Multimodal70
Vision70
Physics60
Biology60
Chemistry60
価格設定
入力価格無料
出力価格無料
混合価格（3:1）無料
速度
トークン/秒0.0
初トークン遅延0.00s
初回答遅延0.00s
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