জেমিনি 2.5 ফ্লেছ
Long-serving workhorse Flash model; broad multimodal input.
মুকলিৰ তাৰিখ: 17 জুন 2025
₹240.00
প্ৰতি 10 লাখ আউটপুট Tokens
ইনপুট: প্ৰতি 10 লাখ Tokens-ত ₹28.80
প্ৰতি মাৰ্কিন ডলাৰত ₹96 হাৰত ৰূপান্তৰিত, 0% মাৰ্কআপৰ সৈতে প্ৰভাইডাৰৰ নিৰ্ধাৰিত দৰত বিল কৰা হয়।
Specifications
- Context window
- 10,48,576 tokens
- সৰ্বাধিক আউটপুট
- 65,535 tokens
- গ্ৰহণ কৰে
- টেক্সট, ছবি, PDF ফাইল, অডিঅ', ভিডিঅ'
- Reasoning
- ডিফল্টভাৱে অন
- টুলৰ ব্যৱহাৰ
- হয়
- গঠনবদ্ধ আউটপুট
- হয়
- ক'ড কাৰ্যকৰীকৰণ
- হয়
- তথ্যৰ অন্তিম সীমা
- 2025-01-31
- বুদ্ধিমত্তাৰ ৰেংক
- 54 ৰ ভিতৰত #50
- ভ্যালু ৰেংক
- 54 ৰ ভিতৰত #52
মূল্য
Benchmarks
ৰেটিং হিচাপে উল্লেখ নথকালৈকে স্ক’ৰসমূহ শতাংশত দিয়া হৈছে। সকলো Benchmark স্বতন্ত্ৰভাৱে পৰীক্ষা কৰা হৈছে।
83.2%
MMLU-Pro
MMLU-Pro - multitask language understanding
79.0%
GPQA Diamond
GPQA Diamond - graduate-level science Q&A
12.1%
HLE
Humanity's Last Exam
69.5%
LiveCodeBench
LiveCodeBench - contamination-free coding
98.1%
MATH-500
MATH-500 - competition mathematics, 500 problems
82.3%
AIME 2024
AIME 2024 - competition mathematics
73.3%
AIME 2025
AIME 2025 - competition mathematics
50.3%
IFBench
IFBench - precise instruction following
65.3%
Long Context
Long Context Reasoning - reasoning over long inputs
13.6%
Terminal-Bench Hard
Terminal-Bench Hard - agentic terminal tasks
জেমিনি 2.5 ফ্লেছ-ৰ বিষয়ে
Google's price-performance workhorse of its generation, with well-rounded capabilities across reasoning, coding, mathematics and scientific tasks. It is best suited to large-scale processing, low-latency high-volume work and agentic use cases that still need thinking. Built-in thinking can be given a token budget or switched off entirely for speed.
This is the older, cheaper, thoroughly understood option in the catalog, and that is the reason to pick it. Gemini 2.5 Flash reached general availability alongside 2.5 Pro in the post cited here, unchanged from the preview many teams had already tuned against, and it has been in production ever since. Nothing about it is going to move under a workload that already works.
The interesting part of that announcement was the pricing, not the model. Google collapsed the separate thinking and non-thinking rates into one after developers found the split confusing, raised the input price and cut the output price, and kept a single tier regardless of how large the prompt is - so a long-context request costs the same per token as a short one. That last point is easy to miss and is worth checking against any newer model before switching.
Google's own placement of it is plain: Flash-Lite for high-volume cost-efficient work, Flash for fast performance on everyday tasks, Pro for coding and highly complex tasks. Every model in the 2.5 family is a thinking model whose budget the caller sets, and on Flash that budget can be turned down to nothing, which is what makes the same endpoint usable for both a reasoning step and a bulk classification pass.
What it is not is current. Google has shipped several Flash generations since, and measures each new one as cheaper per completed task and stronger on coding, document and agentic work than the one before it. 2.5 Flash is the right answer for a pipeline whose prompts are already calibrated to it, or for a job that needs a well-known model at a low, stable rate. It is the wrong answer for anything that needs the current state of the Flash line.
মুকলিৰ সময়ত Google-এ যি কৈছিল
- Stable, and deliberately so
- It went generally available with no change from the preview many teams had already built against, which is the whole argument for a model at this age: nothing shifts under a working prompt.
- One rate, one tier
- Google merged the separate thinking and non-thinking prices into a single rate after developers found the split confusing, and kept one price tier regardless of how large the input is.
- A thinking budget you set
- Every 2.5 model reasons before answering with a budget the caller controls, and on Flash that budget can be set to zero, which makes one endpoint serve both reasoning and bulk work.
- Where Google put it
- The lab's own ladder reads Flash-Lite for high-volume cost-efficient tasks, Flash for fast performance on everyday tasks, and Pro for coding and highly complex tasks.
- What it is not for
- It is a generation behind. Google measures its newer Flash models as cheaper per completed task and stronger on coding, document and agentic work, and points new builds at those instead.
ভাৰতীয় ভাষাসমূহ
জেমিনি 2.5 ফ্লেছ-এ 14 টা ভাৰতীয় ভাষাত উত্তৰ দিয়ে। মেচেজ বক্সৰ কাষৰ ভাষা মেনুৰ পৰা বাছক আৰু সেই ভাষাতে উত্তৰ লাভ কৰক।
Frequently Asked Questions
জেমিনি 2.5 ফ্লেছ সম্পৰ্কে সঘনাই সোধা প্ৰশ্নসমূহ।
জেমিনি 2.5 ফ্লেছ কেতিয়া মুকলি কৰা হৈছিল?
Google-এ জেমিনি 2.5 ফ্লেছ মডেলটো 17 জুন 2025 তাৰিখে মুকলি কৰিছিল।
জেমিনি 2.5 ফ্লেছ কোনে তৈয়াৰ কৰিছে?
জেমিনি 2.5 ফ্লেছ-ক AI লেব Google-এ নিৰ্মাণ কৰিছে। 99Models AI-য়ে প্ৰভাইডাৰৰ নিৰ্ধাৰিত দৰতে ইয়াৰ পোনপটীয়া সংযোগ প্ৰদান কৰে।
জেমিনি 2.5 ফ্লেছ কিমান বুদ্ধিমান?
Intelligence তালিকাত 54 টা Chat Model-ৰ ভিতৰত ইয়াৰ স্থান 50, যিটো স্বতন্ত্ৰ Benchmark স্কোৰৰ দ্বাৰা নিৰ্ধাৰিত। ওপৰৰ Benchmarks তালিকাত ইয়াৰ সম্পূৰ্ণ স্কোৰ উপলব্ধ।
জেমিনি 2.5 ফ্লেছ-ৰ খৰচ কিমান?
প্ৰতি 10 লাখ Input Tokens-ত ₹28.80 আৰু Output Tokens-ত ₹240.00, 0% মাৰ্কআপসহ প্ৰভাইডাৰৰ দৰত চাৰ্জ কৰা হয়। কোনো চাবস্ক্ৰিপশ্বন নাই; ব্যৱহাৰ অনুসৰি পেমেন্ট কৰক।
মাৰ্কিন ডলাৰত জেমিনি 2.5 ফ্লেছ-ৰ API মূল্য কিমান?
প্ৰভাইডাৰে প্ৰতি 10 লাখ Input Tokens-ত $0.30 আৰু Output Tokens-ত $2.50 চাৰ্জ কৰে। ₹96 ডলাৰ বিনিময় হাৰত টকালৈ ৰূপান্তৰ কৰা হৈছে।
জেমিনি 2.5 ফ্লেছ-এ কিমান দীঘলীয়া কথা-বতৰা মনত ৰাখিব পাৰে?
ইয়াৰ Context Window হ'ল 10.5 lakh Tokens। এটা ৰিকুৱেষ্টত এতিয়ালৈকে হোৱা কথোপকথন আৰু সংলগ্ন ফাইলসমূহ ই একেলগে প্ৰক্ৰিয়াকৰণ কৰিব পাৰে।
মূল্য আৰু পাৰদৰ্শিতাৰ ফালৰ পৰা জেমিনি 2.5 ফ্লেছ কিমান লাভজনক?
Value তালিকাত 54 টা Model-ৰ ভিতৰত ইয়াৰ স্থান 52। এই ৰেংকিং Benchmark বুদ্ধিমত্তা আৰু প্ৰকৃত Tokens খৰচৰ তুলনা কৰি নিৰ্ধাৰণ কৰা হয়।
জেমিনি 2.5 ফ্লেছ-এ উত্তৰ দিয়াৰ পূৰ্বে Reasoning কৰেনে?
ডিফল্টভাৱে অন। য'ত Reasoning সমৰ্থিত, তাত আপুনি পোনপটীয়াকৈ মেচেজ কম্পোজাৰত চিন্তাৰ গভীৰতা বাছি ল'ব পাৰিব।
জেমিনি 2.5 ফ্লেছ-এ কোন কোন ভাৰতীয় ভাষাত উত্তৰ দিয়ে?
ই 14 টা ভাৰতীয় ভাষাত উত্তৰ দিয়ে। মেচেজ বক্সৰ কাষৰ ভাষা মেনুৰ পৰা বাছি ল'লে সেই ভাষাতে উত্তৰ লাভ কৰিব।
Google-ৰ অন্যান্য Models
কেটেলগ আপডেট কৰা হৈছে 9 ছেপ্তে 2026