# Gemini 2.5 Flash-Lite (Jun 2025)

> Fiche du modèle de langage Gemini 2.5 Flash-Lite (Jun 2025) sur Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. Gemini 2.5 Flash-Lite (Jun 2025) (Google DeepMind) : score IA de 61,8, 148e sur 246. Scores par tâche, prix, exécution locale et liens pour le télécharger ou l'essayer.

Page : https://quelleia.com/modeles/gemini-2-5-flash-lite-jun-2025/
Origine : Google DeepMind · États-Unis · sorti le 17 juin 2025

## Score général

- Score IA : 61,8 (marge à 90 % : de 56,0 à 67,5)
- Rang : 148 (Groupe 11, ex æquo)
- Couverture : 80 % du poids des tâches, 18 mesures
- Échelle : 100 pour le meilleur modèle au lancement du site, 50 pour GPT-4o de novembre 2024.

## Scores par tâche

| Tâche | Score | Détail |
| --- | --- | --- |
| Raisonnement | 57,1 | Provisoire · 22 % |
| Code | 62,5 | Provisoire · 15 % |
| Agents | non mesuré | Non mesuré |
| Usage | 62,5 | Rang 155 · 100 % |
| Maths | 61,8 | Provisoire · 12 % |
| Sciences | 61,2 | Provisoire · 20 % |
| Français | 64,9 | Rang 79 · 75 % |
| Vision | 63,8 | Provisoire · 33 % |
| Écriture | 65,7 | Rang 144 · 100 % |
| Web | non mesuré | Non mesuré |

## Exécution locale

Non. Gemini 2.5 Flash-Lite (Jun 2025) est un modèle fermé : il s'utilise en ligne, par l'application de son éditeur ou par API.

## Fiche technique

- Prix : 0,09 € / 0,35 € (entrée / sortie, par million de jetons)
- Fenêtre de contexte : 1 048 576 jetons (environ 786 000 mots)
- Entrées : Texte, image, son, vidéo, PDF
- Réflexion : Non communiqué
- Paramètres : Non communiqué
- Licence : Propriétaire (poids fermés, accès par l'éditeur)
- Classe énergétique : Non communiquée
- Hébergement en Europe : Non communiqué
- Connaissances jusqu'à : Janvier 2025

## Où le trouver

- Par API : [OpenRouter](https://openrouter.ai/google/gemini-2.5-flash-lite)
- Par API : [API Google DeepMind](https://ai.google.dev)
- L'essayer : [Gemini](https://gemini.google.com)

## Mesures

| Benchmark | Tâche | Publié | Niveau suggéré | État | Source |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| EuroEval, Allociné (sentiment) | Français | 93,1 % | 41,3 | saturé | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, Allociné (sentiment) | Français | 93,1 % | 41,3 | saturé | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, Allociné (sentiment) | Français | 92,1 % | 34,3 | saturé | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, Allociné (sentiment) | Français | 92,1 % | 34,3 | saturé | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, FQuAD (compréhension) | Français | 67,4 % | 55,9 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, FQuAD (compréhension) | Français | 67,4 % | 55,9 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, INCLUDE (connaissances) | Français | 66,9 % | 66,3 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, FQuAD (compréhension) | Français | 65,3 % | 44,5 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, FQuAD (compréhension) | Français | 65,3 % | 44,5 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, ELTeC (noms propres) | Français | 64,8 % | 60,9 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, ELTeC (noms propres) | Français | 64,8 % | 60,9 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, HellaSwag (bon sens) | Français | 58,9 % | 49,7 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, HellaSwag (bon sens) | Français | 58,9 % | 49,7 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, HellaSwag (bon sens) | Français | 57 % | 47,1 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, HellaSwag (bon sens) | Français | 57 % | 47,1 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, ELTeC (noms propres) | Français | 51,6 % | 18,4 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, ELTeC (noms propres) | Français | 51,6 % | 18,4 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| Arena, écriture créative | Écriture | 1 371,9 Elo | 70,3 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| EuroEval, INCLUDE (connaissances) | Français | 49,7 % | 40,5 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| Fiction.LiveBench | Données | 47,2 % | 57,7 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| Arena, texte | Usage | 1 374,8 Elo | 63,6 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions en français | Français | 1 395,4 Elo | 64,4 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, vision | Vision | 1 188,2 Elo | 66,5 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de maths | Maths | 1 363,4 Elo | 61,9 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions d'experts | Sciences | 1 371,3 Elo | 60,8 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| EuroEval, MultiLoKo (connaissances locales) | Français | 41,9 % | 73,6 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, ScaLA (grammaire) | Français | 41,8 % | 49,5 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, ScaLA (grammaire) | Français | 41,8 % | 49,5 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| Arena, questions de code | Code | 1 382,4 Elo | 55,8 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| EuroEval, OrangeSum (résumé) | Français | 38,6 % | 90,1 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| DTBench | Raisonnement | 62,8 % | 55,2 | saturé | https://conceptualreasoning.ai/dtbench |
| EuroEval, OrangeSum (résumé) | Français | 37,7 % | 67,2 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, ScaLA (grammaire) | Français | 36,3 % | 37,3 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, ScaLA (grammaire) | Français | 36,3 % | 37,3 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| WeirdML (v2) | Code | 35,2 % | 64,3 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| WeirdML (v2) | Code | 35,2 % | 64,3 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, MultiLoKo (connaissances locales) | Français | 28,9 % | 63,6 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| LMCA | Raisonnement | 18,07 | 60,4 | actif | https://conceptualreasoning.ai/lmca |

## En bref

**Quel est le score de Gemini 2.5 Flash-Lite (Jun 2025) ?** Gemini 2.5 Flash-Lite (Jun 2025) obtient un score IA de 61,8, avec une marge de 56,0 à 67,5, dans l'édition du 28 septembre 2026. Il est classé 148e sur 246 modèles, à partir de 18 mesures.

**Dans quelles tâches Gemini 2.5 Flash-Lite (Jun 2025) est-il le plus fort ?** Ses deux meilleures tâches sont écriture (65,7) et français (64,9). Sa tâche la plus faible est raisonnement (57,1).

**Gemini 2.5 Flash-Lite (Jun 2025) peut-il tourner en local ?** Non. Gemini 2.5 Flash-Lite (Jun 2025) est un modèle fermé : il s'utilise en ligne, par l'application de son éditeur ou par API.

**Combien coûte Gemini 2.5 Flash-Lite (Jun 2025) ?** 0,09 € par million de jetons en entrée et 0,35 € en sortie, au tarif affiché par les fournisseurs. Le coût réel d'une tâche dépend du nombre de jetons que le modèle consomme.

**Qui édite Gemini 2.5 Flash-Lite (Jun 2025) ?** Gemini 2.5 Flash-Lite (Jun 2025) est édité par Google DeepMind (États-Unis), et il est sorti le 17 juin 2025. C'est un modèle fermé.

Source : Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. https://quelleia.com