جیمنی 2.5 فلیش
Long-serving workhorse Flash model; broad multimodal input.
تاریخ اجراء: 17 جون، 2025
₹240.00
فی 10 لاکھ آؤٹ پٹ Tokens
ان پٹ: ₹28.80 فی 10 لاکھ Tokens
فراہم کنندہ کے نرخ کے مطابق ₹96 فی امریکی ڈالر پر تبدیل شدہ، بغیر کسی اضافی مارک اپ کے۔
تکنیکی تفصیلات
- Context ونڈو
- 10,48,576 Tokens
- زیادہ سے زیادہ آؤٹ پٹ
- 65,535 Tokens
- سپورٹ
- ٹیکسٹ, تصاویر, PDF فائلیں, آڈیو, ویڈیو
- Reasoning
- پہلے سے آن
- ٹول کا استعمال
- ہاں
- سٹرکچرڈ آؤٹ پٹ
- ہاں
- کوڈ ایگزیکیوشن
- ہاں
- نالج کٹ آف
- 2025-01-31
- ذہانت کا درجہ
- 54 میں سے #50
- ویلیو کا درجہ
- 54 میں سے #52
قیمتیں
Benchmarks
تمام اسکورز فیصد میں ہیں، ماسوائے جہاں ریٹنگ درج ہو۔ یہ تمام پیمائشیں آزادانہ طور پر کی گئی ہیں۔
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
جیمنی 2.5 فلیش کے بارے میں
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.
لانچ کے وقت Google کا بیان
- 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.
ہندوستانی زبانیں
جیمنی 2.5 فلیش 14 ہندوستانی زبانوں میں جواب دیتا ہے۔ میسج باکس کے ساتھ والے مینو سے زبان کا انتخاب کریں۔
Frequently Asked Questions
جیمنی 2.5 فلیش کے بارے میں اکثر پوچھے جانے والے سوالات۔
جیمنی 2.5 فلیش کب جاری ہوا تھا؟
Google نے جیمنی 2.5 فلیش کو 17 جون، 2025 کو جاری کیا۔
جیمنی 2.5 فلیش کس نے بنایا ہے؟
جیمنی 2.5 فلیش کو Google نے تیار کیا ہے۔ 99Models AI فراہم کنندہ کے اصل نرخ پر اس سے براہ راست جوڑتا ہے۔
جیمنی 2.5 فلیش کتنا ذہین ہے؟
یہ ذہانت کی درجہ بندی میں 54 چیٹ ماڈلز میں سے 50 نمبر پر ہے۔ اس کے تمام بینچ مارک اسکور اوپر والے ٹیبل میں دیکھے جا سکتے ہیں۔
جیمنی 2.5 فلیش کا کتنا خرچ آتا ہے؟
استعمال کی لاگت ₹28.80 فی 10 لاکھ ان پٹ Tokens اور ₹240.00 فی 10 لاکھ آؤٹ پٹ Tokens ہے، بغیر کسی اضافی فیس کے۔ کوئی سبسکرپشن نہیں؛ صرف استعمال کی ادائیگی کریں۔
امریکی ڈالر میں جیمنی 2.5 فلیش کی قیمت کیا ہے؟
فراہم کنندہ $0.30 فی 10 لاکھ ان پٹ Tokens اور $2.50 فی 10 لاکھ آؤٹ پٹ Tokens لیتا ہے۔ روپے کے نرخ ₹96 فی امریکی ڈالر کے حساب سے تبدیل کیے گئے ہیں۔
جیمنی 2.5 فلیش کتنی لمبی گفتگو یاد رکھ سکتا ہے؟
اس کی Context حد 10.5 lakh Tokens ہے، یعنی وہ تمام متن اور فائلیں جو یہ ایک ہی میسج میں پڑھ سکتا ہے۔
کیا جیمنی 2.5 فلیش مناسب قیمت میں بہترین کارکردگی دیتا ہے؟
یہ بہترین قیمت کی درجہ بندی میں 54 ماڈلز میں سے 52 نمبر پر ہے، جس میں ذہانت اور ٹوکن کی لاگت کا موازنہ کیا گیا ہے۔
کیا جیمنی 2.5 فلیش جواب دینے سے پہلے سوچتا ہے؟
پہلے سے آن۔ جہاں Reasoning کی سہولت موجود ہو، وہاں آپ میسج باکس میں سوچنے کی سطح خود طے کر سکتے ہیں۔
جیمنی 2.5 فلیش کن ہندوستانی زبانوں میں جواب دیتا ہے؟
یہ 14 ہندوستانی زبانوں میں جواب دیتا ہے۔ میسج باکس کے ساتھ والے مینو سے اپنی زبان منتخب کریں۔
Google کے مزید ماڈلز
کیٹلاگ اپ ڈیٹ: 9 ستمبر، 2026