Gemini 2.5 Pro Preview
Gemini 2.5 Pro Preview est un LLM de Google sorti le 5 juin 2025. Son ancienneté d’environ un an le place déjà dans une génération passée à l’échelle de l’IA, où les cycles de remplacement sont très courts.
Gemini 2.5 Pro Preview est un LLM de Google sorti le 5 juin 2025. Son ancienneté d’environ un an le place déjà dans une génération passée à l’échelle de l’IA, où les cycles de remplacement sont très courts.
À sa sortie, le modèle se distinguait surtout par son niveau scientifique : sur GPQA diamond, il figurait dans le top 4% des LLM de sa génération. La fiche doit donc le lire comme un modèle haut de gamme de sa période, davantage que comme une référence actuelle.
Caractéristiques
| Caractéristique | Valeur |
|---|---|
| Type | Grand modèle de langage (LLM) |
| Éditeur | |
| Date de sortie | 5 juin 2025 |
Performances (benchmarks)
| Benchmark | Score | Rang (LLM) | Source | Fiabilité |
|---|---|---|---|---|
| Epoch: MATH level 5 | 95,9 % | 10ᵉ / 84 | epoch | ✅ Mesuré |
| Epoch: GPQA diamond | 84,8 % | 30ᵉ / 132 | epoch | ✅ Mesuré |
| Epoch: FrontierMath-2025-02-28-Public | 30,0 % | 25ᵉ / 64 | epoch | ✅ Mesuré |
| Epoch: FrontierMath-2025-02-28-Private | 10,3 % | 37ᵉ / 69 | epoch | ✅ Mesuré |
| Epoch: FrontierMath-Tier-4-2025-07-01-Private | 2,1 % | 39ᵉ / 55 | epoch | ✅ Mesuré |
| Epoch: FrontierMath-Tier-4-2025-07-01-Public | 0,0 % | 3ᵉ / 36 | epoch | ✅ Mesuré |
Comment se situe-t-il ?
Le modèle (en orange) comparé aux meilleurs modèles « grand public » sur chaque dimension, et à ses voisins de classement.
Epoch: MATH level 5
Epoch: GPQA diamond
Notre analyse
Forces. Gemini 2.5 Pro Preview affichait un profil solide en raisonnement mathématique et scientifique. MATH level 5 le plaçait dans le top 10 du classement Epoch, signe d’une très bonne maîtrise des problèmes mathématiques structurés. Sur GPQA diamond, qui évalue des questions scientifiques de niveau doctorat, il se situait dans le haut du panier de sa génération au moment de sa sortie. Sur FrontierMath, benchmark de mathématiques de recherche très difficiles, ses résultats publics montraient encore une capacité réelle à traiter des problèmes avancés, même si le niveau restait loin d’une résolution systématique.
Limites et points d’attention. Son âge est le principal facteur à retenir : environ un an représente déjà un cycle long pour un LLM, et ses performances doivent être comparées aux modèles de sa période plutôt qu’aux modèles frontière actuels. Les variantes privées et les niveaux les plus exigeants de FrontierMath révèlent une chute nette, avec des scores très faibles sur les tâches de recherche les plus difficiles. Les données disponibles reposent sur une seule source concordante, ce qui limite la profondeur de l’évaluation publique. Comme beaucoup de modèles Preview anciens, il peut aussi être dépassé ou ne plus être proposé activement dans le catalogue de l’éditeur.
Sources des données : Epoch AI (epoch.ai), CC-BY-4.0.