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选择合适的 AI 模型对项目成败至关重要。

Google 的 Gemini 2.5 系列——Gemini 2.5 Pro、Gemini 2.5 Flash 和 Gemini 2.5 Flash-Lite——提供了针对不同用例的独特功能。

每个模型在性能、成本和速度之间有着不同的平衡，因此理解它们的技术优势和局限性非常关键。

Gemini 2.5 模型系列概述

Google 的 Gemini 2.5 系列代表了 AI 模型设计的一次飞跃，专注于混合推理和任务特定优化。

该系列于 2025 年发布，包含三个模型：Gemini 2.5 Pro、Gemini 2.5 Flash 和新推出的 Gemini 2.5 Flash-Lite。

这些模型基于 Gemini 2.0 架构，提供了改进的推理、多模态和扩展性能力。每个模型都针对特定用例，从高复杂度任务到成本高效的高吞吐量操作。

因此，理解它们的技术规格对开发者、企业和研究人员来说至关重要。

所有三个模型都支持 100 万 token 的上下文窗口，其中 Gemini 2.5 Pro 即将扩展到 200 万 token。

它们还具有原生多模态功能，可处理文本、图像、音频和视频输入，并与 Google 搜索和代码执行等工具集成。然而，它们在推理能力、延迟和成本方面的差异使其适用于不同的应用场景。

Gemini 2.5 Pro：复杂任务的强力引擎

技术规格

Gemini 2.5 Pro 是 Google 在 2.5 系列中的旗舰模型，专为深度推理和复杂问题解决而设计。

它在 LMArena 和 WebDev Arena 等基准测试中领先，在 SWE-Bench Verified 智能编程任务中得分 63.8%。

其推理能力通过"思考"模式得到增强，能够分析提示、分解任务并提供精确输出。

该模型的 100 万 token 上下文窗口（200 万 tok