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Gemini 2.5 Flash-Lite-Preview-09-2025
发布时间: 2025-09-25更新于: 2025-09-26 07:35:34468
模型参数
未披露
上下文长度
1000K
中文支持
支持
推理能力
Gemini 2.5 Flash-Lite-Preview-09-2025 是由 Google Deep Mind 发布的 AI 模型，发布时间为 2025-09-25，定位为 聊天大模型，上下文长度为 1000K，采用 不开源 许可，在 DocVQA 上取得 92.00 分。
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 2.5 Flash-Lite-Preview-09-2025
模型基本信息
推理过程
支持
思考模式
不支持思考模式
上下文长度
1000K tokens
最大输出长度
64K tokens
模型类型
聊天大模型
输入/输出模态
文本、图像 → 文本
发布时间
2025-09-25
模型文件大小
暂无数据
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 2.5 Flash-Lite-Preview-09-2025
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
GitHub 源码
暂无GitHub开源地址
Hugging Face
暂无开源HuggingFace地址
Gemini 2.5 Flash-Lite-Preview-09-2025
官方介绍与博客
官方论文
DataLearnerAI博客
暂无介绍博客
Gemini 2.5 Flash-Lite-Preview-09-2025
API接口信息
接口速度
3/5
💡默认单位：$/100万 tokens。若计费单位不同，则以供应商公开的原始标注为准。
Gemini 2.5 Flash-Lite-Preview-09-2025
评测结果
和其他模型对比
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Gemini 2.5 Flash-Lite-Preview-09-2025
发布机构
Google Deep Mind
查看发布机构详情 Gemini 2.5 Flash-Lite-Preview-09-2025
模型解读
Gemini 2.5 Flash-Lite-Preview-09-2025 是 Gemini 模型家族中专注于超低延迟、高并发和最高性价比的一个子模型。它是为那些对延迟和成本有极其严格要求的任务而设计。
定位与特点
Flash-Lite 版本是在保持 Gemini 2.5 Flash 核心能力的基础上，通过进一步的优化来追求极致的效率，其核心定位是：
- 超低延迟： 它针对需要快速响应的应用场景进行了优化，能提供 Gemini 模型家族中最快的响应速度。
- 最高效率/性价比： 在成本控制方面表现出色，使其成为大规模、高并发部署的首选。
- 核心智能保持： 尽管追求效率，但它依然保持了进行推理、编码、函数调用和搜索增强等核心任务的能力。
主要改进亮点（针对 09-2025 预览版）
与 Gemini 2.5 Flash 09-2025 的更新类似，Flash-Lite 预览版也在效率方面进行了加强：
- 更高的 Token 效率： 模型在开启“思考（Thinking）”功能时，能以更少的 Token 完成任务，进一步降低延迟和运行成本。
- 持续的 Agentic 能力支持： 尽管它是“Lite”版本，但仍然支持工具调用（Tool Use）和 Agentic 工作流，使其适用于需要快速集成外部功能的轻量级智能体应用。
应用场景
Gemini 2.5 Flash-Lite 适用于以下需要“速度优先”的场景：
| 类别 | 典型应用 |
|---|---|
| 实时交互 | 快速响应的聊天机器人、客户服务系统中的即时回复。 |
| 大规模数据处理 | 需要在极短时间内对海量数据进行分类、过滤或标签化的任务。 |
| 高并发 API 调用 | 网站或应用后端对模型的 API 调用频率极高，对每秒事务数（TPS）要求严格。 |
| 轻量级智能体 | 需要快速使用 Function Calling（函数调用）来执行简单但关键操作的 Agentic 任务。 |
如何使用
- 预览模型 ID： 开发者可以使用
gemini-2.5-flash-lite-preview-09-2025模型字符串在 Google AI Studio 和 Vertex AI 上进行测试。 - 最新版本别名： Google 也为它推出了
-latest别名 (gemini-flash-lite-latest)，始终指向该系列最新的优化版本，方便开发者持续进行试验。
简而言之，Gemini 2.5 Flash-Lite 是为追求极致速度和最低成本的开发者提供的版本，它在效率上做到了最优，同时保持了执行核心智能任务的能力。
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