# Gemini 2.5 Flash

Éditeur : Google (États-Unis). Poids fermés (selon Artificial Analysis).

En bref : 43e sur 51 en transcription en anglais (Artificial Analysis).

Page : https://quelleia.com/voix/modeles/google-gemini-2-5-flash/. Classements de la voix de QUELLE IA, à part du score des modèles de langage, relevé du 19 octobre 2026.

## Présentation

Modèle de langage multimodal de Google, servi par l'API Gemini, qui accepte l'audio en entrée et peut en produire la transcription ou la traduction sur demande. Google le présente comme son modèle 2.5 au meilleur rapport prix-performances, pensé pour les gros volumes et la faible latence. (lu sur https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-2.5-flash, https://ai.google.dev/gemini-api/docs/audio)

- Sortie : 17 juin 2025 (lu sur la page de l'éditeur, https://ai.google.dev/gemini-api/docs/changelog)

## Langues

- Annoncées par l'éditeur : liste de langues comprises par tous les modèles Gemini, dont le français.
- Évaluées par nos sources : anglais.
- Le français : annoncé par l'éditeur ; pas évalué en français par nos sources.
- Source des langues annoncées : https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/learn/models

## Ses classements

- Transcription en anglais, indice AA-WER : 43e sur 51, taux d'erreur par mot 5,14 % ; prix : 6,66 $ pour 1 000 minutes de parole ; par jeu de test : AA-AgentTalk 4,44 %, Earnings22 8,96 %, VoxPopuli 2,73 %. Source : Artificial Analysis, https://artificialanalysis.ai/speech-to-text/models/gemini (relevé du 19 octobre 2026).

## Modèles proches

- Transcription en anglais, indice AA-WER : [Speechmatics Standard](https://quelleia.com/voix/modeles/speechmatics-standard/), 42e (5,12 %), juste devant
- Transcription en anglais, indice AA-WER : [Gemini 2.5 Lite](https://quelleia.com/voix/modeles/google-gemini-2-5-lite/), 44e (5,17 %), juste derrière

## Comment lire ces chiffres

- Transcription : Le taux d'erreur par mot compte les mots mal transcrits, oubliés ou ajoutés, pour cent mots prononcés : plus il est bas, mieux c'est. Chaque tableau vient d'une seule source, sur ses propres enregistrements : deux tableaux ne se comparent pas chiffre à chiffre.

## Noms dans les sources

- Artificial Analysis : Gemini 2.5 Flash

## Liens

- Page de l'éditeur : https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-2.5-flash
- L'essayer : https://aistudio.google.com/

## Pages lues

- https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-2.5-flash (« Our best model in terms of price-performance, offering well-rounded capabilities. 2.5 Flash is best for large scale processing, low-latency, high volume tasks that require thinking, and agentic use cases. »), 17/10/2026
- https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-2.5-flash (« Inputs Text, images, video, audio Output Text »), 17/10/2026
- https://ai.google.dev/gemini-api/docs/audio (« Transcription and translation (speech to text) »), 17/10/2026
- https://ai.google.dev/gemini-api/docs/changelog (« June 17, 2025 Released gemini-2.5-pro , the stable version of our most powerful model »), 17/10/2026
- https://ai.google.dev/gemini-api/docs/changelog (« Released gemini-2.5-flash , our first stable 2.5 Flash model. »), 17/10/2026
- https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/learn/models (« All Gemini models can understand the following languages. »), 17/10/2026
- https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/learn/models (« Finnish ( fi ), French ( fr ), Frisian ( fy ) »), 17/10/2026