Gemini 2.5 Pro — флагманская модель от Google, которая объединила в себе скорость и глубокое понимание. Это не просто текстовая модель, а полноценный аналитик, исследователь, писатель и помощник, способный обрабатывать документы на тысячи страниц, изображения, коды и табличные данные в едином запросе.
В тестах на общее понимание информации модель Gemini 2.5 Pro занимает лидирующие позиции. Возьмем, к примеру, бенчмарк MMLU-Pro – это система оценки, которая проверяет способности ИИ, предлагая решить 12 тысяч задач по 14 разным темам. Здесь модель добилась внушительного результата – показателя успеха в 86%, обходя таких конкурентов, как o3, DeepSeek R1 и Claude 3.7 Sonnet Thinking.
Модель Gemini 2.5 Pro входит в число лидеров по качеству программирования, набрав результат 99% в бенчмарке HumanEval. Модель превосходит большинство конкурентов и остается на одном уровне с такими нейросетями, как o3 и o4-mini-high.
Gemini 2.5 Pro отлично справляется с решением математических задач. В тесте MATH‑500, где модели необходимо решить 500 задач повышенной сложности по алгебре, геометрии, арифметике и другим разделам математики, модель продемонстрировала результат в 99% правильно решённых заданий.
В другом тесте — AIME 2025, основанном на задачах Американской математической олимпиады (American Invitational Mathematics Examination), Gemini показал точность 87%, заняв 4‑е место в общем зачёте. Этот тест включает 14 сложнейших олимпиадных задач с числовыми ответами без вариантов на выбор и проверяет способность модели к творческому решению, выходящему за рамки стандартных методов.
Gemini 2.5 Pro развивает скорость вывода до 154 токена в секунду, что делает её третьей по скорости среди всех моделей в тесте Artificial Analysis Speed. Это означает, что модель может применяться в real-time‑сценариях — чатах, клиентской поддержке через Jivo, генерации текстов.
Gemini 2.5 Pro показывает хорошие результаты, когда ей чётко указано: «объясни по шагам», «раздели задачу на этапы» или «выводи промежуточные рассуждения». Это активирует режим планирования и приводит к более логичным и прозрачным ответам. Особенно важно это при работе с аналитикой, математикой и юридическими текстами.
Даже при поддержке контекста до 1 миллиона токенов, Gemini работает эффективнее, если вы выделяете ключевые данные. Используйте заголовки, списки, поясняющие блоки. Это помогает модели сконцентрироваться на главной задаче, а не «распыляться» на второстепенные фрагменты текста.
Помогает использование форматирования (JSON, Markdown, XML) и элементов промпта: роль, контекст, задача, формат результата. Читайте здесь о том, как формулировать промпт.
Совет: Дайте краткое резюме перед большим вложением, особенно если вы добавляете PDF, код или длинный диалог.
Чем чётче построен запрос, тем выше точность. Если в вопросе встречаются неопределённые термины или «размытые» формулировки, Gemini может сгенерировать менее релевантный ответ — особенно при мультимодальности. В нашем гайде мы собрали и объяснили все основные элементы, из которых складывается промпт.
Совет: Формулируйте инструкции, как для ассистента: You are a financial analyst, Return a 3-bullet summary in Markdown и т.д.
Эта сильная сторона подчеркивает способность модели к структурированному мышлению, объяснению своих шагов и предоставлению обоснованных ответов, особенно в сложных темах.
Промпт 1:
Проанализируй, пожалуйста, следующую этическую дилемму: 'Компания обнаружила, что один из ее популярных продуктов имеет небольшой, но реальный риск для здоровья небольшой группы потребителей. Отзыв продукта будет стоить миллионы и подорвет доверие. Сокрытие информации может привести к судебным искам и репутационному ущербу в будущем.' Представь аргументы 'за' и 'против' каждого возможного решения (отозвать продукт, не отзывать продукт, проинформировать ограниченно). Объясни логику каждого шага в своих рассуждениях и предложи наиболее этически обоснованное решение, пояснив свой выбор. Читать результат генерации →
Комментарий: Этот промпт требует от модели не просто дать ответ, а провести глубокий анализ сложной ситуации с несколькими переменными. Он задействует способность к структурированному мышлению и обоснованию выводов, что критически важно для сложных научных или юридических тем.
Промпт 2:
Объясни концепцию 'квантовой запутанности' так, как будто ты объясняешь ее студенту первого курса гуманитарного факультета, не имеющему предварительных знаний в физике. Раздели объяснение на ключевые идеи, используя аналогии или примеры для каждой. Важно, чтобы объяснение было последовательным и каждый новый пункт логически вытекал из предыдущего. Читать результат генерации →
Комментарий: Этот промпт нацелен на способность модели адаптировать сложные научные концепции для неподготовленной аудитории, сохраняя при этом логическую структуру и последовательность изложения. Это демонстрирует глубокое понимание и способность объяснять свои шаги.
Эта характеристика (154 токена в секунду) делает модель подходящей для интерактивных задач, где требуется быстрый и подробный ответ.
Промпт 1:
Я готовлю презентацию о трендах в искусственном интеллекте на 2025 год. Сгенерируй, пожалуйста, 15 тезисов для слайдов, охватывающих различные аспекты: от технических прорывов до этических вопросов. Мне нужен быстрый набросок для начала работы. Читать результат генерации →
Комментарий: Промпт запрашивает генерацию множества идей в сжатые сроки. Высокая скорость ответа позволяет быстро получить материал для дальнейшей работы, что идеально для интерактивных ассистентов и кейсов, когда важно быстро получить точный и подробный ответ.
Промпт 2:
Суммируй содержание этой статьи [вставить полный текст статьи про искусственный интеллект из Википедии в формате Markdown] в пяти основных пунктах. Мне нужно очень быстро понять ключевые выводы. Читать результат генерации →
Комментарий: Этот промпт демонстрирует применение высокой скорости и большого контекстного окна для оперативного извлечения сути из текста. Это полезно в ситуациях, когда нет времени на чтение полного материала.
Эта инновационная способность позволяет модели анализировать огромные объемы информации (до 1 000 000 токенов) в одном запросе, такие как книги, техническая документация или большие переписки.
Промпт с большим текстом:
[Вставить файл с полным текстом гайда по промптингу в GPT-4.1 от OpenAI]. Проанализируй этот документ и подготовь подробное резюме (примерно 800 слов), выделив ключевые методологии, результаты, выводы и рекомендации. Также укажи на возможные ограничения исследования, упомянутые авторами. Читать результат генерации →
Комментарий: Этот промпт напрямую использует способность обрабатывать документы. Модель должна помнить и анализировать весь объем текста для создания осмысленного резюме. Можно добавить краткое резюме перед большим вложением, например: Это исследование о влиянии климата на сельское хозяйство. Мне нужно его детальное резюме.
Многогранность Gemini 2.5 Pro открывает поистине широкие горизонты для пользователей из самых разных сфер. Модель понимает и анализирует колоссальные объемы данных, включая текст, код и файлы. Это отличный инструмент для исследователей, аналитиков и разработчиков.
Возможность получать логически выстроенные и обоснованные ответы, подкрепленные пошаговым объяснением рассуждений, особенно ценна в сложных научных, технических и юридических задачах, где точность и последовательность играют ключевую роль.
