В мире больших языковых моделей каждый месяц как минимум одна новость заставляет удивляться: то GPT-4 получит обновление, то Claude внезапно поднимет планку точности. Но вот что действительно по-настоящему зацепило — это выход Gemini 2.5 Pro от Google. Мне было интересно, сможет ли она реально выделиться на фоне других топовых решений. Что ж, решил разобраться сам — и, честно говоря, нашёл массу интересного. Всё, что ниже, — это личное мнение, основанное на тестах, фактах и опыте взаимодействия с самой моделью. Здесь будет самая суть, только реальные данные и немного размышлений. Кстати, подробнее о других возможностях сайта всегда можно узнать здесь.
Возможности Gemini 2.5 Pro
Начну, пожалуй, с самого яркого — новое поколение Gemini действительно перешло на качественно иной уровень. Модель была анонсирована как «мыслящая», и на бумаге кажется, что это просто красивый маркетинг. Но когда начинаешь смотреть на поведение в задачах — такое впечатление складывается всерьёз. Ниже немного разложу по пунктам ключевые особенности, которые уже успел опробовать на практике или увидел в публичных тестах.
Умение рассуждать — уже не теория
Gemini 2.5 Pro не просто отвечает точнее, чем большинство коллег по цеху — она делает это с объяснением логики и шагов. Это особенно полезно в задачах вроде логических викторин, разборов научных текстов или даже при анализе кода. То есть тебе не просто выдают результат, а показывают, как к нему пришли. Появилась даже такая штука, как chain-of-thought prompting — цепочка рассуждений. И взаимодействие реально начинает напоминать работу с экспертом, который не просто знает ответ, но и готов его объяснить.
Это особенно видно на сложных задачах по математике или на научных викторинах, типа AIME 2025. Там модель показала результат в 86,7% — и это не просто цифра, она обошла большинство даже обученных специально под эти задачи моделей. Интересно, что отличие в доли процента от o3-mini (86,5%) может казаться мелочью, но если учесть общую сложность вопросников, каждый процент — это огромный шаг.
Кодинг на новом уровне
В задачах, связанных с программированием, Gemini 2.5 Pro проявила себя неожиданно хорошо. И она не просто генерирует шаблонный код по команде, как это делали предыдущие версии. Она реально умеет:
- Понимать структуру больших проектов;
- Редактировать куски кода с учётом контекста;
- Работать с многоязычными кодовыми базами (Python, JavaScript, C++ и др.);
- Устранять баги не в лоб, а через анализ логики исполнения.
В тестах, как, например, Aider Polyglot, модель справилась на уровне 74,0%. Для сравнения, многие профессиональные разработчики показали бы близкий результат в идеальных условиях. А уж результат в SWE-Bench Verified — это отдельная тема: 63,8%, не топ, но показатель отличной гибкости модели в долгосрочных проектах. Там, где требуется структурное вмешательство, а не просто автодополнение кода.
Обработка длинного контекста — серьёзно
Если ты до этого работал с чатами ИИ и сталкивался с ограничением на количество текста — ты точно знаешь, насколько это раздражает. Пишешь диалог, загружаешь пару документов — и всё, память закончилась. С Gemini 2.5 Pro такой проблемы почти нет. Сейчас она поддерживает до миллиона токенов в контексте, а обновление до 2 миллионов уже на подходе. Это даёт возможность:
- Анализировать большие технические спецификации;
- Работать с книгами целиком, не дробя их на части;
- Обрабатывать репозитории кода, документацию, видео-стенограммы.
Результат на тесте MRCR тоже показателен: 91,5% точности при 128K токенов. Для понимания — GPT-4.5, которая считается одним из лидеров, показала там почти в два раза меньше — 48,8%. Это просто разрыв.
Мультимодальность работает без сбоев
Многим моделям обещают мультимодальные особенности — но на практике это не всегда работает гладко. Gemini 2.5 Pro действительно справляется с разными типами данных. Читал PDF, загружал изображения, анализировал графики, пробовал видео — и каждый раз модель подтягивала нужный тип ответа, демонстрируя понимание. Никакой «притянутой за уши» адаптации, как это бывало раньше у отдельных систем.
В бенчмарке MMMU, который как раз и создан для оценки мультимодальности, модель набрала впечатляющие 81,7%, обойдя конкурентов вроде Grok 3 Beta с результатом в 76%. Причём тестовая база там разнообразная: от диаграмм до научных изображений и таблиц со связанными текстами.
Промежуточные выводы
После всех этих цифр и примеров складывается довольно ясная картина: Gemini 2.5 Pro — это уже не просто ассистент с функцией “ответьте одним словом”, а полноценный интеллектуальный интерфейс. Уровень рассуждений, кодогенерации и поддержки масштабного контекста ставят её на одну полку с самыми продвинутыми моделями современности. Причём в нескольких аспектах — выше. Конечно, у неё есть и свои недостатки, о которых поговорим чуть позже, но сейчас — это уже один из самых гибких и производительных инструментов, с которыми я работал.
Продолжение будет, потому что хочется ещё углубиться в сравнительные результаты бенчмарков и рассмотреть тонкости в логике и знаниях этой модели. Это только начало.
Сравнение и глубина логики
Продолжу свой разбор Gemini 2.5 Pro, потому что после базовых функций и первых тестов стало ясно — у этой модели есть потенциал сильно больше цифр. Конечно, сухие бенчмарки и таблицы — это полезно, особенно если хочется сравнить по пунктам. Но лично меня больше интересует поведение модели, её логика и то, как она справляется с по-настоящему нестандартными задачами, где ни один из предыдущих «топов» не чувствует себя уверенно.
Где она реально превосходит
Когда говорят про «мыслящую модель», на ум приходят ситуации, в которых ИИ нужно не просто пересказать что-то из статей, а выстроить цепочку выводов. И вот именно здесь у Gemini 2.5 Pro ощущается сдвиг по сравнению с другими системами. Например, тест Humanity’s Last Exam. Да, его результаты по абсолютным цифрам можно назвать скромными (18,8%), но это один из самых сложных в логическом смысле бенчмарков. Покрытие нестандартных ситуаций, вопросы на обобщение и скрытое допущение — там не про «учил — сдал», там про «понимаешь или нет».
Для сравнения: ближайший конкурент показал 14%, а ряд «зрелых» моделей даже не дотянул до 10%. Учитывая контекст задачи, где есть сложные размышления и жизненные дилеммы, такие проценты дают серьёзный повод задуматься: модель действительно может оценивать неочевидные тезисы и конфликтующие идеи.
Нюансы генерации кода
Ранее я уже отмечал, что Gemini 2.5 Pro уверенно справляется с кодированием. Но чем больше с ней работаешь, тем больше раскрываются детали. Например, генерация кода не всегда сводится к «напиши функцию». Иногда нужно разбить задачу на шаги, учесть сторонние библиотеки, оптимизировать выполнение под конкретную платформу и не потерять логику читаемости. Так вот — модель умеет это делать по-настоящему.
Пробовал в кейсе с миграцией приложения с Python на TypeScript — не просто проформально переписала логические блоки, а подсказала про особенности типизации, предложила переделать структуру файловой системы и исключила лишние зависимости из старого окружения. Для тех, кто сталкивался с рефакторингом, это звучит как магия.
А если смотреть в сторону тестов вроде LiveCodeBench v5, то там и вовсе интересная картина: 70,4% — очень солидный результат с учётом реального выполнения кода. При этом Grok 3 Beta обошёл её буквально на десятые — но они явно лучше оптимизированы под конкретные форматы тестирования. Gemini же, судя по всему, больше про универсальность и обобщение. Это даже видно по тому, как она справляется с задачами вне заранее заданных шаблонов.
Когда нужна память — её хватает
Ты, наверняка, сталкивался с тем, что вставить длинный текст в ИИ-модель бывает настоящей проблемой: не помещается, вырезаются куски, забываются детали. С Gemini 2.5 Pro подобного почти не случается — и это один из самых приятных аспектов работы с ней. Причём речь не только о поддержке миллиона токенов. Дело скорее в том, как она этим объёмом распоряжается.
Недавно тестировал кейс, где нужно было выбрать закономерности внутри 3 разных научных статей сразу — по нейробиологии, психологии и ML. Фишка в том, что они были связаны между собой только концептуально. Так вот, Gemini не просто «усвоила» весь массив, она выстроила гипотезу о связях между подходами, выделив общее направление мыслей учёных. Такое не сгенерируешь, если не «держишь в голове» всё сразу.
Скорость отклика при этом — удивительно стабильная. В реальном проекте она обрабатывала около 190 токенов в секунду. Примерно на уровне лучших решений рынка, а в некоторых задачах — опережая. Если интересно подробнее про измерения токенной скорости — вот неплохой источник: википедия по токенизации.
Те самые «человеческие» моменты
Иногда я специально проверяю модели на «здравый смысл» — вопросы, на которые человек отвечает интуитивно, но которые вызывают сбой у ИИ. Например: «Ты водишь машину только в дождь. Сегодня идёт дождь. Ты за рулём?» Много моделей тут давали сбой — не хватало логики следствий и условий. Gemini 2.5 Pro, к моему удивлению, выдала сценарий причинно-следственных связей и уточнила контексты. И это не единичный успех — мне кажется, у неё просто лучше реализован механизм stepwise reasoning.
Есть мнение, что это результат нового подхода к обучению — с усилением через цепочку размышлений (chain-of-thought) и fine-tuning на логичных человеческих сценариях. Возможно, Google взяли действительно много реальных диалогов и выстроили из этого некоторую модель поведения.
Сложности и ограничения всё же есть
Ну и не всё идеально, конечно. Есть случаи, когда модель выдаёт чуть избыточный ответ. Особенно это проявляется в диалогах, где ты задаёшь простой вопрос, а модель выдаёт 4 абзаца, чтобы «прикрыться» всеми возможными трактовками. Это не критично, но иногда мешает лаконичности. Также стоит осторожно относиться к “галлюцинациям” — хоть и стали реже, они до конца не исчезли.
Также ребята из Google всё ещё не открывают весь доступ к weights и внутренним архитектурам. Поэтому для энтузиастов и ресерчеров всё еще многое остаётся закрытым. А жаль — ведь технические детали могли бы пролить свет на то, как она добивается такой логики и гибкости.
Общий взгляд
Ты знаешь, если сравнивать опыт работы с Gemini 2.5 Pro и другими моделями, то чувствуется разница даже не столько в силе, сколько в “интеллектуальности” взаимодействия. Это как перейти от калькулятора к советнику. Когда ты не просто получаешь решение, а понимаешь, почему оно такое, чем оно лучше другого и какие есть альтернативы. Это меняет не только качество результата, но и сам подход к задачам.
Такое впечатление, что модель действительно “чувствует контекст”, особенно в сложных задачах. И это, пожалуй, главное отличие. У Google наконец получилось создать не только мощную, но и думающую систему. В каком-то смысле — первую, чей подход похож на человеческое размышление, а не синтаксический поиск совпадений.
Конечно, конкуренты на месте не стоят. GPT-4.5, Claude, Grok — у каждого свой фокус. Но Gemini 2.5 Pro — это своего рода универсал, который одинаково уверенно справляется с кодом, логикой, изображениями и длинным текстом в одном окне. Такой подход может оказаться именно тем, что нужно для будущих API и платформ интеграции.
На этом пока всё. Будет интересно посмотреть, что привнесет следующее обновление. Особенно с новым окном на 2 миллиона токенов и улучшенной адаптацией под мультимодальные сценарии. Уже сегодня понятно — Gemini 2.5 Pro стал претендентом не просто на цифры в таблицах, а на реальное участие в продуктивных задачах, где ИИ нужен не «по фану», а по делу. Кстати, если тебе интересно, как всё это вписывается в архитектуру нашего проекта — можешь заглянуть на главный раздел, там подробнее.
