Google: Gemini 2.5 Flash

Google: Gemini 2.5 Flash to model tekstowy od Google, wymieniony na api14 pod identyfikatorem modelu google/gemini-2.5-flash. Należy do kategorii tekstowych i jest opisywany przez Google jako jego najnowocześniejszy model roboczy, stworzony do zaawansowanego rozumowania, kodowania, matematyki i zadań naukowych. Zawiera wbudowane możliwości myślenia, co oznacza, że model może przepracować problem wewnętrznie, zanim wygeneruje odpowiedź. Data wydania przez dostawcę to 2025-06-17, a granica wiedzy to 2025-01-31.

Model przyjmuje dane wejściowe w postaci tekstu, obrazu, dźwięku, wideo i plików, a zwraca wyłącznie tekst. Jego okno kontekstowe wynosi 1 048 576 tokenów, co wystarcza na bardzo długie dokumenty, transkrypcje lub bazy kodu w jednym żądaniu. Maksymalna długość wyjścia to 65 535 tokenów, więc długie generacje są możliwe w ramach tego limitu. Ponieważ dane wejściowe są multimodalne, możesz wysłać zrzut ekranu, nagranie lub plik PDF wraz z instrukcjami i poprosić o wynik w formie tekstu.

Te możliwości wskazują na kilka praktycznych wzorców użycia. Praca z długim kontekstem, taka jak streszczanie dużych zbiorów dokumentów, przeglądanie długich umów lub przeszukiwanie repozytorium, dobrze pasuje do okna kontekstowego. Zadania związane z kodowaniem i matematyką odpowiadają naciskowi na rozumowanie, zwłaszcza gdy model korzysta z myślenia przed udzieleniem odpowiedzi. Multimodalne dane wejściowe otwierają przypadki użycia, takie jak opisywanie lub wyodrębnianie informacji z obrazów, transkrybowanie i analizowanie dźwięku albo przeglądanie treści wideo i zwracanie notatek tekstowych. Strukturalne wyodrębnianie z mediów mieszanych to kolejna opcja, ponieważ model obsługuje ustrukturyzowane wyniki.

Aby wywołać go przez api14, użyj punktu końcowego zgodnego z OpenAI z identyfikatorem modelu google/gemini-2.5-flash. Obsługiwane parametry żądania to include_reasoning, max_tokens, reasoning, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools i top_p. W praktyce oznacza to, że możesz kontrolować próbkowanie za pomocą temperature i top_p, ograniczać długość wyjścia za pomocą max_tokens, ustawiać sekwencje stop, zapewniać powtarzalność uruchomień za pomocą seed, żądać odpowiedzi w formacie JSON przez response_format lub structured_outputs oraz udostępniać modelowi funkcje za pomocą tools i tool_choice. Parametry reasoning i include_reasoning odnoszą się do zachowania modelu związanego z myśleniem, więc możesz wpływać na ten proces lub go ujawniać, zależnie od potrzeb.

Jedna rzecz do zapamiętania: wyjście jest wyłącznie tekstowe, więc jeśli potrzebujesz generowanych obrazów, dźwięku lub wideo, ten model ich nie wygeneruje. Może odczytywać te formaty jako dane wejściowe, ale odpowiada tekstem. Jeśli Twoje obciążenie to wyłącznie krótkie wymiany tekstowe bez potrzeby rozumowania, multimodalnych danych wejściowych lub bardzo dużego kontekstu, mniejszy lub szybszy model może być lepszym wyborem. W przypadku zadań łączących długie dane wejściowe, media mieszane i wieloetapowe rozumowanie, ten model jest rozsądnym domyślnym wyborem do oceny w pierwszej kolejności.