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大模型列表Gemini 2.0 Pro Experimental
GE

Gemini 2.0 Pro Experimental

聊天大模型

Gemini 2.0 Pro Experimental

发布时间: 2025-02-05更新于: 2025-03-26 07:24:32880
在线体验GitHubHugging FaceCompare
模型参数
未披露
上下文长度
2000K
中文支持
支持
推理能力

Gemini 2.0 Pro Experimental 是由 DeepMind 发布的 AI 模型,发布时间为 2025-02-05,定位为 聊天大模型,上下文长度为 2000K,模型文件大小约 0GB,采用 不开源 许可。

数据优先来自官方发布(GitHub、Hugging Face、论文),其次为评测基准官方结果,最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法

Gemini 2.0 Pro Experimental

模型基本信息

推理过程
不支持
思考模式
不支持思考模式
上下文长度
2000K tokens
最大输出长度
8192 tokens
模型类型
聊天大模型
发布时间
2025-02-05
模型文件大小
0GB
MoE架构
否
总参数 / 激活参数
暂无数据 / 不涉及
知识截止
暂无数据
Gemini 2.0 Pro Experimental

开源和体验地址

代码开源状态
不开源
预训练权重开源
不开源- 不开源
GitHub 源码
暂无GitHub开源地址
Hugging Face
暂无开源HuggingFace地址
在线体验
https://gemini.google.com/
Gemini 2.0 Pro Experimental

官方介绍与博客

官方论文
Gemini 2.0: Flash, Flash-Lite and Pro
DataLearnerAI博客
Google发布Gemini 2.0 Pro:MMLU Pro评测超过DeepSeek V3略低于DeepSeek R1,最高上下文长度支持200万tokens!开发者每天免费50次请求!
Gemini 2.0 Pro Experimental

API接口信息

接口速度
4/5
暂无公开的 API 定价信息。
Gemini 2.0 Pro Experimental

评测结果

Gemini 2.0 Pro Experimental 当前已收录的代表性评测结果包括 MATH(4 / 42,得分 91.80)、SimpleQA(15 / 45,得分 44.30)、MMLU(28 / 65,得分 86.50)。 本页还汇总了参数规模、上下文长度与 API 价格,便于结合评测结果与部署约束一起判断模型适配度。

思考模式
全部常规

综合评估

共 3 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
MMLU
常规模式
86.50
28 / 65
MMLU Pro
常规模式
79.10
60 / 124
GPQA Diamond
常规模式
64.70
131 / 175

数学推理

共 2 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
MATH
常规模式
91.80
4 / 42
AIME 2024
常规模式
36
54 / 62

常识问答

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
SimpleQA
常规模式
44.30
15 / 45
查看评测深度分析与其他模型对比
Gemini 2.0 Pro Experimental

发布机构

DeepMind
DeepMind
查看发布机构详情
Gemini 2.0 Pro Experimental

模型解读

2025年2月5日,Google AI团队发布了Gemini 2.0系列模型,其中包括Gemini 2.0 Flash、Gemini 2.0 Flash-Lite以及Gemini 2.0 Pro。作为Gemini 2.0系列中的实验性模型,Gemini 2.0 Pro专注于编码和复杂提示处理,具备多模态支持和强大的性能优化。以下是对其核心能力和功能的详细解析。

核心能力

  1. 复杂任务处理Gemini 2.0 Pro专为处理复杂任务设计,尤其在编码和复杂提示生成方面表现出色。它能够理解并生成高质量的代码,同时处理多步骤、多层次的逻辑任务,适用于需要高精度和深度推理的应用场景。
  2. 多模态支持该模型支持多模态输入,包括文本、图像和音频。虽然目前主要输出文本,但其多模态能力为未来的扩展奠定了基础。计划推出的Multimodal Live API将进一步增强其在图像和音频生成方面的能力。
  3. 原生工具使用Gemini 2.0 Pro具备原生工具使用能力,开发者可以将其无缝集成到现有应用中。这一特性使其在自动化工具、智能助手和复杂工作流中具有广泛的应用潜力。

功能特性

  1. 大上下文窗口Gemini 2.0 Pro支持高达100万token的上下文窗口,能够处理长文本和复杂任务。这一特性使其在文档分析、代码生成和多轮对话等场景中表现优异。
  2. 性能优化相比Gemini 1.5,Gemini 2.0 Pro在多个基准测试中实现了显著性能提升。其响应速度和准确性均有所提高,尤其是在处理复杂提示和编码任务时表现更为突出。
  3. 灵活的提示风格模型默认采用简洁的输出风格,以降低使用成本。同时,开发者可以通过提示调整输出风格,使其更适合聊天场景或需要详细解释的任务。

成本与定价

Gemini 2.0 Pro采用了简化的定价策略,取消了短上下文和长上下文的费用区分,统一按输入类型收费。这一调整降低了混合上下文工作负载的成本,同时保持了高性能输出。

开发者支持

开发者可以通过Google AI Studio和Vertex AI平台快速接入Gemini 2.0 Pro。Google提供了详细的文档和示例代码,帮助开发者快速上手。此外,平台还提供免费层级和可扩展的速率限制,支持从小规模实验到大规模生产的无缝过渡。

总结

Gemini 2.0 Pro是一款专注于复杂任务和多模态处理的AI模型,具备强大的编码能力、多模态支持和性能优化。其大上下文窗口、原生工具使用能力以及灵活的提示风格使其在多种应用场景中具有广泛潜力。对于开发者而言,Gemini 2.0 Pro提供了一个功能强大且易于集成的工具,能够满足复杂任务处理的需求。

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