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Fiche modèle · édition du

Gemini 2.5 Pro (Jun 2025)

Google DeepMind · États-Unis · sorti le Google DeepMind · États-Unis · 5 juin 2025

  • Avec réflexion
  • Poids fermés
  • En ligne seulement
73,5de 70,5 à 76,4Rang 105 · 100 %?
Empreinte?
Raisonnement73,7Code74,3Agents76,9Usage76,7Maths73,7Sciences76,9Français76,1Vision76,9Écriture79,6Web67,1

Son bilan?

  • Au classement général, 105e sur 257, dans un groupe de 30 modèles trop proches pour être départagés.
  • Pas encore classé en tâches d'agent et compréhension d'images : trop peu de mesures.
L'application de l'éditeurGemini Ce modèle n'y est peut-être plus proposé. (nouvel onglet)

Estimationenviron 5,6 € pour 1 000 questions par l'API, en comptant 1 000 jetons lus et 500 écrits par question. Comment on l'estime

Score général?

73,5de 70,5 à 76,4

Rang105Groupe 8, ex æquoCouverture100 %35 mesures

Pourquoi ce score ? →Comment lire un score →

Peut-il tourner chez vous ?

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

Ces trois modèles ouverts ont le score le plus proche. Eux se téléchargent, et peuvent tourner sur votre machine ou sur votre serveur.

Fiche technique

Prix
1,11 € / 8,92 €entrée / sortie, par million de jetons
Fenêtre de contexte
1 048 576 jetonsenviron 786 000 mots
Entrées
Texte, image, son, vidéo, PDF
Réflexion
Non communiqué
Paramètres
Non communiqué
Licence
Propriétairepoids fermés, accès par l'éditeur
Classe énergétique
Non communiquée
Hébergement en Europe
Non communiqué
Connaissances jusqu'à
Janvier 2025

Où le trouver

Liens directs, sans affiliation

Dans les outils de code

Relevé du
Disponible dans
Aucun des outils relevés ne le propose dans sa liste.
Mesuré dans

Un modèle proposé par un outil figure dans la liste que son éditeur publie. Rien n'y est mesuré. Tous les outils et leurs modèles →

Selon l'outil

Le même modèle n'obtient pas le même score selon l'outil qui le pilote. Ces mesures viennent des classements publics, une par outil.

Gemini 2.5 Pro (Jun 2025) sur Terminal-Bench 2.0

4 outils · écart de 16,2 points
  1. Terminus 2 (outil de banc d'essai)32,6 %
  2. mini-SWE-agent (outil de banc d'essai)26,1 %
  3. Gemini CLI (outil grand public)19,6 %
  4. OpenHands (outil grand public)16,4 %

outil de banc d'essaioutil grand public

Modèle sorti le 17 juin 2025 · source : tbench.ai

Le classement Terminal-Bench date chaque ligne du jour de sortie du modèle et ne publie pas la date de chaque mesure.

Tous les modèles mesurés dans plusieurs outils →

Toutes les mesures

63 mesures · d'où vient le score
BenchmarkRésultatÉquivaut à?RéflexionÉtatSource
Fiction.LiveBench91,7 %87,4InconnueARCHIVÉepoch.ai
OTIS Mock AIME 2024-202584,7 %74,0InconnueSATURÉepoch.ai
Lech Mazur Writing8,3881,2InconnueARCHIVÉepoch.ai
GPQA Diamond85,3 %77,3InconnueSATURÉepoch.ai
GPQA Diamond84,8 %76,8InconnueSATURÉepoch.ai
Aider Polyglot83,1 %77,8BudgetARCHIVÉaider.chat
Aider Polyglot79,1 %75,7InconnueARCHIVÉaider.chat
DTBench82,4 %74,5InconnueSATURÉconceptualreasoning.ai
Voir les 51 autres mesures
Arena, écriture créative1 443,2 Elo87,4InconnueACTIFarena.ai
SWE-bench Verified57,6 %68,0InconnueACTIFepoch.ai
Arena, texte1 445,5 Elo80,8InconnueACTIFarena.ai
Arena, questions en français1 467,0 Elo80,7InconnueACTIFarena.ai
Arena, questions d'experts1 458,7 Elo77,9InconnueACTIFarena.ai
Arena, questions de maths1 439,2 Elo78,1InconnueACTIFarena.ai
SimpleBench62,4 %85,0InconnueACTIFlmcouncil.ai
WeirdML (v2)54 %77,2BudgetACTIFepoch.ai
Arena, vision1 247,5 Elo81,8InconnueACTIFarena.ai
Arena, questions de code1 464,2 Elo74,3InconnueACTIFarena.ai
SciCode46,3 %78,3InconnueACTIFartificialanalysis.ai
SpatialViz-Bench44,7 %90,7InconnueARCHIVÉarxiv.org
Vending-Bench 2574 $80,5InconnueACTIFepoch.ai
DeepResearch Bench42,8 %67,1InconnueACTIFepoch.ai
ARC-AGI-141 %71,9BudgetSATURÉepoch.ai
LMCA34,7776,1InconnueACTIFconceptualreasoning.ai
ARC-AGI-137 %70,9BudgetSATURÉepoch.ai
Terminal-Bench 2.032,6 %72,3Inconnue · Terminus 2ARCHIVÉtbench.ai
Terminal-Bench 2.032,6 %72,3Inconnue · Terminus 2ARCHIVÉtbench.ai
ARC-AGI-131,3 %69,4BudgetSATURÉepoch.ai
ARC-AGI-129,5 %68,9BudgetSATURÉepoch.ai
ForecastBench64,2 %80,6InconnueACTIFepoch.ai
Terminal-Bench 2.026,1 %69,8Inconnue · mini-SWE-agentARCHIVÉtbench.ai
Terminal-Bench 2.026,1 %69,8Inconnue · mini-SWE-agentARCHIVÉtbench.ai
GDPval23,3 %68,1InconnueARCHIVÉepoch.ai
Code Arena, WebDev1 227,7 Elo65,9InconnueACTIFarena.ai
Terminal-Bench 2.019,6 %66,8Inconnue · Gemini CLIARCHIVÉtbench.ai
Terminal-Bench 2.019,6 %66,8Inconnue · Gemini CLIARCHIVÉtbench.ai
Humanity's Last Exam21,6 %78,8InconnueACTIFepoch.ai
Terminal-Bench 2.016,4 %65,1Inconnue · OpenHandsARCHIVÉtbench.ai
Terminal-Bench 2.016,4 %65,1Inconnue · OpenHandsARCHIVÉtbench.ai
ARC-AGI-116 %64,2BudgetSATURÉarcprize.org
EnigmaEval5,6 %72,4InconnueACTIFlabs.scale.com
ARC-AGI-24,9 %71,7BudgetSATURÉepoch.ai
ARC-AGI-24 %70,9BudgetSATURÉepoch.ai
GSO3,9 %74,7Inconnue · OpenHandsACTIFgso-bench.github.io
GSO3,9 %74,7Inconnue · OpenHandsACTIFepoch.ai
ARC-AGI-22,9 %69,4BudgetSATURÉepoch.ai
CritPt2 %66,2InconnueACTIFepoch.ai
Remote Labor Index0,8 %76,0InconnueACTIFepoch.ai
FrontierMath, palier 4 (v2)0 %70,9InconnueSATURÉepoch.ai
ARC-AGI-20 %64,5BudgetSATURÉepoch.ai

Source : Artificial Analysis pour CritPt et SciCode. Ces mesures, relayées par Epoch AI, comptent dans le score IA avec leur accord.

En bref

Quel est le score de Gemini 2.5 Pro (Jun 2025) ?
Gemini 2.5 Pro (Jun 2025) obtient un score IA de 73,5, avec une marge de 70,5 à 76,4, dans l'édition du 9 novembre 2026. Il est classé 105e sur 257 modèles, à partir de 35 mesures.?
Dans quelles tâches Gemini 2.5 Pro (Jun 2025) est-il le plus fort ?
Ses deux meilleures tâches sont écriture (79,6) et agents (76,9). Sa tâche la plus faible est web (67,1).
Gemini 2.5 Pro (Jun 2025) peut-il tourner en local ?
Non. Gemini 2.5 Pro (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 Pro (Jun 2025) ?
1,11 € par million de jetons en entrée et 8,92 € en sortie, au tarif affiché par les fournisseurs. Pour fixer les idées, 1 000 questions de 1 000 jetons, avec des réponses de 500 jetons, coûteraient environ 5,6 € par l'API : c'est une estimation, pas un tarif. Le coût réel d'une tâche dépend du nombre de jetons que le modèle consomme.
Qui édite Gemini 2.5 Pro (Jun 2025) ?
Gemini 2.5 Pro (Jun 2025) est édité par Google DeepMind (États-Unis), et il est sorti le 5 juin 2025. C'est un modèle fermé.

Ses voisins?