Gemini 2.0 Flash-Lite
Gemini 2.0 Flash-Lite est un LLM propriétaire de Google, lancé le 5 février 2025. Âgé d’environ un an, il appartient déjà à une génération ancienne à l’échelle de l’IA, dont les modèles sont probablement dépassés et souvent retirés des catalogues des éditeurs.
Gemini 2.0 Flash-Lite est un LLM propriétaire de Google, lancé le 5 février 2025. Âgé d’environ un an, il appartient déjà à une génération ancienne à l’échelle de l’IA, dont les modèles sont probablement dépassés et souvent retirés des catalogues des éditeurs.
Sa caractéristique majeure reste sa fenêtre de contexte de 1 048 576 tokens, soit environ un million de tokens. Ses connaissances s’arrêtent au 1er juin 2024. À sa sortie, son résultat sur GPQA le plaçait dans le top 35 % des 65 LLM de sa génération, une position solide sans relever du groupe de tête.
Caractéristiques
| Caractéristique | Valeur |
|---|---|
| Type | Grand modèle de langage (LLM) |
| Éditeur | |
| Poids | 🔒 Propriétaire |
| Date de sortie | 5 février 2025 |
| Connaissances jusqu'à | 2024-06-01 |
| Multimodal | oui |
| Fenêtre de contexte | 1 048 576 tokens (≈ 1,0 M) |
| Modalités (entrée → sortie) | text,image → text |
Performances (benchmarks)
| Benchmark | Score | Rang (LLM) | Source | Fiabilité |
|---|---|---|---|---|
| MATH | 86,8 % | 9ᵉ / 70 | llm-stats | Auto-déclaré |
| FACTS Grounding | 83,6 % | 4ᵉ / 13 | llm-stats | Auto-déclaré |
| Global-MMLU-Lite | 78,2 % | 5ᵉ / 14 | llm-stats | Auto-déclaré |
| MMLU-Pro | 71,6 % | 75ᵉ / 125 | llm-stats | Auto-déclaré |
| MMMU | 68,0 % | 34ᵉ / 61 | llm-stats | Auto-déclaré |
| EgoSchema | 67,2 % | 8ᵉ / 9 | llm-stats | Auto-déclaré |
| MRCR 1M | 58,0 % | 3ᵉ / 3 | llm-stats | Auto-déclaré |
| Bird-SQL (dev) | 57,4 % | 1ᵉ / 7 | llm-stats | Auto-déclaré |
| HiddenMath | 55,3 % | 3ᵉ / 13 | llm-stats | Auto-déclaré |
| GPQA | 51,5 % | 157ᵉ / 219 | llm-stats | Auto-déclaré |
| CoVoST2 | 38,4 % | 4ᵉ / 4 | llm-stats | Auto-déclaré |
| LiveCodeBench v5 | 28,9 % | 5ᵉ / 9 | llm-stats | Auto-déclaré |
| SimpleQA | 21,7 % | 34ᵉ / 45 | llm-stats | Auto-déclaré |
« Auto-déclaré » : score communiqué par l'éditeur, non rejoué indépendamment. « Mesuré » : évalué par un tiers (Epoch AI, LiveBench). Le rang est calculé parmi les LLM évalués sur le même benchmark.
Notre analyse
Forces. À son lancement, Gemini 2.0 Flash-Lite se situait dans la partie supérieure de sa génération sur GPQA, un benchmark consacré aux questions scientifiques complexes. Ce classement indique un niveau compétitif pour sa période, même s’il ne figurait pas parmi les modèles les plus performants. Sa fenêtre de contexte d’environ un million de tokens constituait son autre caractéristique notable, avec une capacité d’entrée particulièrement étendue. Les informations disponibles sur son positionnement concordent entre deux sources de données.
Limites et points d’attention. Son ancienneté pèse fortement sur sa pertinence actuelle : environ un an représente une durée très longue dans le cycle de renouvellement des LLM. Ses performances sont aujourd’hui largement dépassées par les générations plus récentes, et les modèles de cette période sont souvent retirés du catalogue de leur éditeur. La coupure des connaissances au 1er juin 2024 exclut en outre les événements et informations postérieurs. Enfin, sa licence propriétaire signifie que ses poids ne sont pas ouverts, ce qui limite l’examen direct et la réutilisation indépendante du modèle.
Sources des données : LLM-Stats (llm-stats.com) · OpenRouter (openrouter.ai).