Gemini 2.5 Pro : la prochaine étape dans l'ambition de Google en matière d'IA

Imaginez une IA qui ne se contente pas de traiter les informations, mais qui réfléchit réellement avant de réagir. C'est l'affirmation audacieuse qui sous-tend le dernier modèle phare de Google, Gemini 2.5 Pro Expérimental. Lancé dans un environnement extrêmement concurrentiel où les avancées en matière d'IA apparaissent constamment, Google affirme qu'il ne s'agit pas simplement d'une mise à niveau, mais de son »modèle d'IA le plus intelligent« mais spécialement conçu pour améliorer le raisonnement.

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Cette affirmation a du poids, car Gemini 2.5 Pro Experimental affiche déjà des performances impressionnantes. Il a notamment a obtenu la première place sur des indices de référence cruciaux comme le Classement LMArena, le positionnant solidement par rapport aux principaux concurrents de IA ouverte et Anthropic.

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Mais qu'est-ce que cela signifie ? »penser« C'est vraiment méchant, et quelle est l'importance de cette performance ? Cet article va au-delà du buzz initial pour analyser en profondeur Gemini 2.5 Pro Experimental. Nous examinerons son architecture sous-jacente, examinerons ses données de performance dans le paysage concurrentiel de l'IA et explorerons ses utilisations et capacités potentielles.

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Notre objectif est de mieux comprendre ce nouveau modèle important, sa place dans l'évolution rapide de l'IA et les implications plus larges du déploiement d'une technologie expérimentale aussi avancée.

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I. Découvrez Gemini 2.5 Pro : une IA qui pense réellement

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Le nouveau Gemini 2.5 Pro de Google est arrivé (à commencer comme une expérience), et il est conçu différemment. Il est conçu pour « réfléchir » aux choses avant de vous donner une réponse. Découvrons ce qui le rend spécial.

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1. Il réfléchit avant de répondre (capacités de raisonnement améliorées)

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À la base, Gemini 2.5 Pro est conçu avec »capacités de réflexion.« Cela signifie qu'il ne se contente pas de repérer des modèles ou de faire des prédictions.

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Au lieu de cela, l'IA essaie de raisonnez les choses d'abord. Il analyse les informations, prend en compte le contexte et tire des conclusions logiques avant de générer une réponse. Cette étape de « réflexion » permet à l'IA de mieux fonctionner et de donner des réponses plus précises.

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Google intègre cette capacité de raisonnement à tous ses modèles Gemini 2.5. Cela leur permet de résoudre des problèmes plus complexes et agir de manière plus intelligente en fonction de la situation.

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Même si le nom n'inclut plus le mot « penser » (comme le faisait une ancienne version), cette capacité de raisonnement fondamentale est ce qui définit la génération Gemini 2.5.

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2. Des performances de pointe

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Est-ce que ça marche bien ? La première version, Gemini 2.5 Pro Experimental, est déjà disponible montrant d'excellents résultats lors de divers tests.

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Plus particulièrement, il a atteint la place #1 au classement de LMArena dans une large mesure. Ce classement classe les IA en fonction de la préférence des humains pour leurs réponses.

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Être classé #1 sur LMArena signifie que les utilisateurs trouvent le style de Gemini 2.5 Pro utile et de grande qualité, en particulier lorsqu'il s'agit de traiter des demandes complexes.

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Google affirme que cette IA est « à la pointe de la technologie » dans de nombreux benchmarks et confirme sa première place sur LMArena. Cela montre qu'il s'agit d'un modèle très performant que les humains évaluent très bien.

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3. Vraiment intelligent : excelle dans les tâches difficiles

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Expositions de Gemini 2.5 Pro une solide performance de premier plan dans les domaines universitaires fondamentaux.

Dans mathématiques, il mène au AIMÉ 2025 point de référence, et dans science, il affiche les meilleurs résultats sur le Diamant GPQA point de référence. Il est crucial que ces succès de référence soient atteints. »sans techniques de temps d'essai qui augmentent les coûts, comme le vote à la majorité«.

En outre, Gemini 2.5 Pro atteint un »18,8 % de pointe sur tous les modèles sans utilisation d'outils lors de Humanity's Last Exam«, un ensemble de données particulièrement difficile conçu par des centaines d'experts en la matière pour évaluer les »frontière humaine de la connaissance et du raisonnement«.

Cette performance au Humanity's Last Exam est considérée comme particulièrement significative, surpassant de nombreux modèles phares concurrents.

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4. Une aide précieuse pour les codeurs (capacités de codage avancées)

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Google a accordé une attention particulière à performances de codage avec Gemini 2.5, obtenant un »grand saut par rapport à la version 2.0« avec »d'autres améliorations à venir«.

Gemini 2.5 Pro excelle dans la création d'applications Web visuellement attrayantes et d'applications de code agentic, ainsi que dans la transformation et l'édition de code.

Sur Vérifié par SWE-Bench, la référence du secteur pour l'évaluation des capacités du code agentic, Gemini 2.5 Pro obtient des scores 63,8 % avec une configuration d'agent personnalisée.

Ce score indique une amélioration substantielle de sa capacité à gérer des tâches de codage complexes nécessitant une résolution autonome des problèmes.

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5. Il se souvient de beaucoup (grande fenêtre contextuelle)

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Une caractéristique importante de Gemini 2.5 Pro est sa grande fenêtre contextuelle. À sa sortie, il est livré avec un Fenêtre contextuelle d'un million de jetons, et Google prévoit de étendre ce chiffre à 2 millions de jetons bientôt.

Cette fenêtre contextuelle étendue permet au modèle de comprendre de vastes ensembles de données et traiter des problèmes complexes qui s'appuient sur de nombreuses sources d'informations différentes.

La capacité de traiter une telle quantité d'informations en une seule entrée constitue un avantage clé pour des tâches telles que l'analyse de longs documents, la compréhension de bases de code étendues et le traitement de longs fichiers audio ou vidéo.

À titre de contexte, une fenêtre d'un million de jetons est décrite comme étant capable de comprendre environ 750 000 mots en une seule fois, soit plus que l'ensemble de la série de livres « Le Seigneur des Anneaux ».

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6. Vous avez besoin de réponses détaillées ? Il peut fournir (capacité de sortie élevée)

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Gemini 2.5 Pro dispose également d'un capacité de sortie maximale élevée de 65 000 jetons. Cette limite de sortie importante permet au modèle de générer des réponses détaillées et complètes, ce qui est particulièrement utile pour des tâches telles que la génération de code, la rédaction de longs formulaires et les rapports d'analyse détaillés.

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II. Déballage du cœur « pensant » de Gemini 2.5 Pro

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1. Définition du raisonnement amélioré dans Gemini 2.5 Pro

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Google souligne que le « raisonnement » au sein de la famille Gemini 2.5 transcende la simple classification et de la prédiction.

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La définition de Google de »raisonnement« dans Gemini 2.5 Pro inclut :

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La capacité de analyser efficacement les informations.

La capacité de tirer des conclusions logiques à partir des données.

La compétence pour intégrer le contexte et les nuances dans la compréhension.

L'aptitude à prendre des décisions éclairées sur la base d'analyses.

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Cette fonctionnalité fondamentale est intégrée directement à tous les modèles Gemini 2.5 afin de résoudre efficacement des problèmes plus complexes.

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Par conséquent, il s'agit de »des modèles de pensée, capables de raisonner à partir de leurs pensées avant de réagir, ce qui se traduit par des performances et une précision accrues«.

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2. Réaliser un raisonnement avancé grâce à l'amélioration des modèles

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Le raisonnement amélioré de Gemini 2.5 Pro est attribué à »un nouveau niveau de performance en combinant un modèle de base considérablement amélioré avec une amélioration après l'entraînement«. Bien que des modifications architecturales spécifiques ne soient pas divulguées, les améliorations s'appuient probablement sur des recherches antérieures, telles que l'architecture Transformer.

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Le »amélioration après l'entraînement« implique probablement des techniques avancées telles que l'apprentissage par renforcement et l'incitation par chaîne de pensée, qui encouragent le raisonnement étape par étape pour la résolution de problèmes complexes.

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3. L'intégration de la « pensée » en tant que fonctionnalité de base

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Contrairement à Gemini 2.0 Flash Thinking, où »Penser« était une étiquette explicite et une fonctionnalité optionnelle (»Faire preuve de réflexion«), Gemini 2.5 n'utilise plus cette désignation explicite.

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Ce changement indique que la capacité de « penser » est désormais partie intégrante de l'architecture du modèle sous-jacent. Par conséquent, le raisonnement avancé n'est plus un ajout mais une caractéristique fondamentale de l'ensemble de la famille de modèles Gemini 2.5.

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4. Raisonnement sous-tendant l'amélioration des critères de performance

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Cette capacité de raisonnement améliorée est directement responsable des solides performances de Gemini 2.5 Pro sur divers benchmarks exigeants.

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La capacité d'analyser efficacement les informations et de tirer des conclusions logiques conduit à une plus grande précision dans des domaines tels que mathématiques (FIN 2025), science (diamant GPQA), et connaissances générales (Le dernier examen de l'humanité).

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En outre, ce processus de « réflexion » favorise également les tâches de codage complexes, en permettant une création supérieure d'applications Web et d'applications de code, comme en témoignent les Vérifié par SWE-Bench score.

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III. Gemini 2.5 Pro : comprendre les résultats des benchmarks

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Gemini 2.5 Pro est une IA puissante. Il a obtenu de bons résultats dans de nombreux tests, appelés benchmarks. Ces tests nous aident à voir ce que l'IA est capable de faire. Cependant, nous devons examiner chaque test de près. Nous devons également savoir ce que signifient réellement ces tests. Le simple fait de regarder les chiffres ne révélera peut-être pas toute l'histoire.

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1. Leader en matière de préférence humaine : ce que les gens aiment

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LMarena montre ce que les gens préfèrent : LMArena est un moyen de voir ce que pensent les humains. Les gens comparent les réponses de différentes IA. Ils disent quelle réponse ils préfèrent. Cela nous indique si les réponses d'une IA sont utiles et bonnes.

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Gemini 2.5 Pro est le numéro un : Gemini 2.5 Pro est en tête de la liste LMArena. Il n'y a pas qu'un petit peu d'avance. C'est »nettement en avance«.

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Bon dans de nombreux domaines qui intéressent les gens : Cette première place signifie qu'elle obtient de bons résultats dans de nombreux domaines qui intéressent les gens :

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Questions difficiles : Il peut comprendre et répondre à des questions délicates.

Code d'écriture : Il est bon pour créer et comprendre du code informatique.

Problèmes mathématiques : Il peut résoudre des mathématiques complexes.

Être créatif : Il peut écrire des choses intéressantes et nouvelles.

Instructions suivantes : Il peut faire ce qu'on lui dit.

Longues discussions : Cela peut permettre de poursuivre une conversation et de donner du sens à des échanges plus longs.

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Ce que cela signifie : Être au sommet de LMArena, c'est important. Cela signifie que les gens aiment les réponses données par Gemini 2.5 Pro. Cela montre qu'il est facile à utiliser et qu'il donne de bons résultats pour de nombreuses tâches différentes.

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Outre ce que les gens préfèrent, il existe également des tests standard. Ces tests nous donnent des notes dans des domaines spécifiques. Gemini 2.5 Pro s'en est également bien sorti sur ces points :

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2. Le dernier examen de l'humanité (HLE)

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À propos de ce test : Le HLE est un test très difficile. Des experts ont réussi à tester le plus haut niveau de connaissances en matière d'IA. Il comporte des questions sur les mathématiques, l'histoire et les sciences. Le score de Gemini 2.5 Pro est »sans utiliser d'outils supplémentaires«. Cela signifie qu'il n'a utilisé que ce qu'il savait déjà.

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Le score : Il a obtenu un »score très élevé de 18,8 %« sur HLE (sans outils). Cela montre qu'il est très doué pour comprendre les choses difficiles.

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Comparé à d'autres : D'autres IA comme o3-mini (14,0 % dans le texte, 6,4 % dans l'ensemble), Claude 3.7 Sonnet (8,9 %), Grok 3 Beta (8,6 % dans le texte) et DeepSeek R1 (8,6 % dans le texte) a obtenu une note inférieure. Cela signifie que Gemini 2.5 Pro est meilleur lors de ce test difficile. Il comprend de nombreux sujets différents et sait bien raisonner.

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3. Tests de mathématiques (AIME 2025 et GPQA diamond)

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ANNÉE 2025 : Il s'agit d'un test de mathématiques difficile pour les étudiants américains. Gemini 2.5 Pro a marqué »86,7 % dès le premier essai«. Il a obtenu de meilleurs résultats que o3-mini High (86,5 %), Claude 3,7 Sonnet (49,5 %) et DeepSeek R1 (70,0 %). Cela montre qu'il est très doué pour résoudre des problèmes mathématiques difficiles.

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Diamant GPA : Ce test comporte des questions scientifiques difficiles. Gemini 2.5 Pro a marqué »84,0 % dès le premier essai«. Il a obtenu de meilleurs résultats que o3-mini High (79,7 %), GPT-4,5 (71,4 %), Claude 3,7 Sonnet (78,2 %), Grok 3 Beta (80,2 %) et DeepSeek R1 (71,5 %).

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Bon sans aide supplémentaire : Google a déclaré que ces bons scores étaient »sans utiliser d'astuces qui coûtent plus cher, comme voter plusieurs fois«. Cela signifie que les compétences de base de Gemini 2.5 Pro sont solides.

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4. Tests de codage (SWE-Bench vérifié, Aider Polyglot, LiveCodeBench v5)

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Vérifié par SWE-Bench

Ce test permet de vérifier dans quelle mesure une IA peut agir comme un codeur et résoudre les problèmes logiciels. Gemini 2.5 Pro a marqué »63,8 % en utilisant certains paramètres spéciaux«.

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Il a obtenu de meilleurs résultats que o3-mini (49,3 %) et DeepSeek R1 (49,2 %). Claude 3,7 Sonnet (70,3 %) s'est toutefois légèrement amélioré. Cela suggère que Gemini 2.5 Pro est efficace pour les tâches de codage, mais qu'il reste encore beaucoup à faire.

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Aider Polyglot

Ce test examine dans quelle mesure une IA peut modifier le code existant. Gemini 2.5 Pro a marqué »74,0 % (total) et 68,6 % (variations)«. Il a obtenu de meilleurs résultats que o3-mini (changements de 60,4 %), GPT-4.5 (changements de 44,9 %), Claude 3.7 Sonnet (changements de 64,9 %) et DeepSeek R1 (changements de 56,9 %).

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Cela montre qu'il est très bon pour modifier et améliorer le code. Les différents pourcentages peuvent indiquer dans quelle mesure il a modifié l'ensemble du code par rapport aux seules parties à modifier.

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LiveCodeBench v5

Ce test vérifie si une IA peut écrire un nouveau code à partir de zéro. Gemini 2.5 Pro a marqué »70,4 % dès le premier essai«. C'est à peu près le même que Claude 3.7 Sonnet (70,6 %) et mieux que DeepSeek R1 (64,3 %). Cela montre qu'il est efficace pour créer du nouveau code.

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IV. Mise en pratique de Gemini 2.5 Pro : le raisonnement en action

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Voyons voir Gemini 2.5 Pro Experimental mettre à l'épreuve son raisonnement amélioré. Voici des exemples pratiques illustrant sa capacité à générer des simulations interactives et du code sophistiqué, souvent à partir de commandes étonnamment simples :

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1. Raisonnement et résolution de problèmes

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Gemini 2.5 a démontré d'impressionnantes capacités de raisonnement et de résolution de problèmes lors de divers tests informels. Par exemple, cela pourrait identifier un motif complexe en moins de 15 secondes, nettement plus rapide que les autres modèles phares.

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De plus, dans un scénario de codage réel, Gemini 2.5 a correctement diagnostiqué un bogue dans une base de code importante de la bibliothèque Dart, une tâche qui s'est révélée difficile pour d'autres modèles d'IA avancés.

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2. Animation interactive de poissons cosmiques

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Découvrez comment Gemini 2.5 Pro interprète une instruction de base pour créer une animation interactive captivante de « poissons cosmiques », démontrant un raisonnement visuel créatif.

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Rapide: Créez une magnifique démo interactive de p5js (pas de code HTML). J'aime les poissons et les nébuleuses. Montre-moi à quoi pensent les poissons

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3. Création instantanée d'un jeu de dinosaures

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Regardez Gemini 2.5 Pro générer du code exécutable pour un jeu de course sans fin complet, démontrant sa capacité à transformer un concept d'une seule ligne en un logiciel fonctionnel.

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Rapide: Faites-moi un jeu de course sans fin captivant. Instructions clés à l'écran. Scène p5js, pas de code HTML. J'aime les dinosaures pixélisés et les arrière-plans intéressants.

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4. Exploration visuelle des fractales

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Découvrez la capacité du modèle à générer des simulations complexes, comme cette visualisation qui permet aux utilisateurs d'explorer de manière interactive les motifs complexes d'un ensemble Mandelbrot.

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Rapide: p5js pour explorer un set de Mandelbrot.

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5. Simulation d'un comportement boïde complexe

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Observez Gemini 2.5 Pro aborder des dynamiques de groupe complexes en créant une animation JavaScript interactive de « boïdes » colorés se déplaçant intelligemment dans un hexagone en rotation.

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Rapide: p5js (pas de HTML) essaim de 30 vides colorés nageant à l'intérieur d'un hexagone en rotation. J'aime les nébuleuses de supernova.

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6. Codage d'une simulation de nébuleuse de particules

Regardez le modèle appliquer ses capacités de raisonnement avancées pour générer une simulation interactive illustrant la physique des particules dans une nébuleuse par réflexion.

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Rapide: Veuillez me donner un fichier HTML contenant une simulation de particules colorées d'une nébuleuse par réflexion.

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7. Génération de graphiques économiques interactifs

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Observez Gemini 2.5 Pro transformer les données économiques brutes en tableaux et graphiques interactifs, permettant une exploration dynamique des tendances et des informations financières.

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Rapide: créez un graphique à bulles animé à l'aide de Plotly Express illustrant l'évolution des indicateurs économiques et sanitaires au fil des ans pour chaque continent.

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V. Multimodalité et capacité à comprendre des données diverses

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1. Compréhension multimodale améliorée

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Gemini 2.5 Pro s'appuie sur la force de la famille Gemini dans multimodalité native. Il peut comprendre et traiter divers types de données, notamment texte, audio, images, vidéo et code.

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2. Applications multimodales synergiques

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Cette fonctionnalité permet de mettre en place de puissantes applications synergiques :

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Analyse vidéo: analyse des présentations vidéo pour répondre à des questions basées à la fois sur le contenu visuel et oral.

Débogage de code: Fourniture de captures d'écran du code et des messages d'erreur pour un débogage plus efficace.

Création d'applications Web: Comprendre les descriptions textuelles ainsi que des exemples de mise en page d'images pour créer des images visuellement convaincantes applications Web.

Résumé de la réunion: traitement des enregistrements audio des réunions et intégration des discussions clés à tous les documents partagés.

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3. Capacités multimodales précoces

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Les modèles Gemini précédents ont démontré leur capacité à gérer les images, en particulier pour les requêtes liées à l'ingénierie, surpassant certains concurrents dans ces domaines. Gemini 2.5 Pro devrait encore améliorer ces capacités multimodales.

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VI. Accessibilité, prix et parcours vers la production

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1. Disponibilité actuelle

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Gemini 2.5 Pro Experimental est actuellement accessible aux développeurs via Google AI Studio et à Utilisateurs de Gemini Advanced via l'application Gemini sur ordinateur et mobile. Il sera disponible sur Vertex AI dans les semaines à venir.

2. Prix et limites tarifaires futurs

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Google a annoncé son intention de introduire les prix dans les semaines à venir pour permettre aux utilisateurs d'utiliser Gemini 2.5 Pro avec limites de débit plus élevées pour une utilisation en production à grande échelle. Actuellement, bien que le modèle soit expérimental, il est disponible gratuitement dans Google AI Studio et via l'API, mais des informations font état d'un taux limité de 50 demandes par jour.

3. Comparaison avec les versions précédentes de Gemini

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Cette version marque un changement en tant que Gemini 2.5 Pro Experimental est le premier modèle expérimental qui devrait être facturé en cas d'utilisation accrue. Cela suggère une évolution vers la mise à disposition de ces fonctionnalités avancées pour des cas d'utilisation de production plus larges au-delà de la phase expérimentale initiale.

4. Intégration avec les outils de développement

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La disponibilité immédiate de Gemini 2.5 Pro Experimental en Google AI Studio et par le biais du API Gemini fournit aux développeurs les outils nécessaires pour commencer à expérimenter et à créer applications innovantes en tirant parti des capacités avancées de raisonnement et de codage du modèle.

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Conclusion

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Alors, quel est le résultat final de Gemini 2.5 Pro ?

Gemini 2.5 Pro constitue clairement une avancée majeure pour l'IA de Google. Son cœur. »penser« architecture l'aide à fournir des réponses réellement plus intelligentes. Des résultats de tests impressionnants le confirment, en particulier atteindre la première place du classement LMArena, montrant que les utilisateurs préfèrent sa sortie.

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Une caractéristique remarquable est sa immense fenêtre contextuelle — à partir de 1 million de jetons et prévoyait d'atteindre bientôt 2 millions. Cette énorme mémoire lui permet de traiter des livres entiers ou de grandes bases de code à la fois. De plus, sa multimodalité native signifie comprend parfaitement le texte, le son, les images et les vidéos.

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Encore expérimental, mais en évolution rapide

N'oubliez pas que cette version est toujours étiquetée « expérimentale ». Google l'affine activement. Une plus grande disponibilité est à venir, y compris son arrivée prévue sur la plateforme Vertex AI.

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Bien que de bons résultats de référence (comme au Humanity's Last Exam) soient prometteurs, l'utilisation dans le monde réel constitue le véritable test. Voir comment sa fenêtre contextuelle massive et sa multimodalité se comportent dans des situations pratiques démontrera vraiment sa valeur par rapport à ses concurrents.

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Quelle est la prochaine étape pour vous ?

C'est le moment idéal pour réfléchir aux avantages que ces avancées pourraient vous apporter. Déterminer comment les compétences uniques de Gemini 2.5 Pro s'appliquent à vos défis ou objectifs commerciaux spécifiques peut être complexe.

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