Google の Gemini 2.5 ファミリー AI モデルは、生成 AI における重要なマイルストーンであり、2025 年 6 月 17 日をもってプレビュー版から一般提供に移行します。このリリースには、Gemini 2.5 Pro、Gemini 2.5 Flash、そして新しく導入された Gemini 2.5 Flash-Lite が含まれており、それぞれ推論能力、効率性、費用対効果を高めることで、開発者の多様なニーズに対応するように設計されています。これらのモデルは、本番環境での使用に安定しており、複雑なコーディングから大量のテキスト処理まで、幅広いタスクに対応する高度な機能を提供します。
Gemini 2.5 Pro: インテリジェンスの頂点
概要と機能
Gemini 2.5 Pro は、Gemini 2.5 ファミリーのフラッグシップモデルであり、深い推論とマルチモーダル処理を必要とするタスク向けに設計されています。大規模なデータセット、コードベース、複雑なドキュメントの処理に優れており、100万トークンのコンテキストウィンドウを持ち、まもなく 200万トークンに拡張される予定です。このモデルは、LMArena (1470 Elo スコア) や WebDevArena (1443 Elo スコア) などのベンチマークをリードし、コーディング、数学、科学、推論タスクにおけるその実力を示しています。
さらに、Gemini 2.5 Pro は設定可能な思考バジェットを導入しており、開発者は推論に使用されるトークン数（0～24,576トークン）を制御できます。この機能は、応答の質、コスト、レイテンシのバランスを最適化し、エンタープライズ規模のアプリケーションに最適です。例えば、開発者はエージェント的コーディングのような複雑なタスクには高い思考バジェットを設定し、よりシンプルなクエリにはコストを最小限に抑えるためにそれを減らすことができます。
パフォーマンス指標
困難なベンチマークにおけるモデルのパフォーマンスは、その技術的優位性を強調しています。
- Aider Polyglot: 82.2% のスコアを達成し、OpenAI の GPT-4 や Anthropic の Claude などの競合を上回っています。
- GPQA および Humanity’s Last Exam (HLE): 数学、科学、知識推論においてトップクラスの結果を示しており、ツールを使用しない HLE で 18.8% のスコアを記録しています。
- SWE-Bench Verified: カスタムエージェント設定で 63.8% のスコアを記録し、コード変換と編集におけるその強みを強調しています。
さらに、Gemini 2.5 Pro は 03-25 プレビューで指摘された以前の回帰に対処し、応答の創造性とフォーマットを改善しています。Google Search やコード実行などのツールとの統合により、実際のアプリケーションでの有用性がさらに向上しています。
ユースケース
開発者は Gemini 2.5 Pro を以下の目的で活用しています。
- フロントエンド Web 開発: 正確な CSS スタイリングで視覚的に魅力的な Web アプリを生成します。
- エージェントワークフロー: リクエストルーティングバックエンドのリファクタリングなど、複雑なコーディングタスクを自動化します。
- 学術研究: 大規模なデータセットを分析したり、研究論文から視覚化を生成したりします。
Gemini 2.5 Flash: スピードと推論の融合
概要と機能
Gemini 2.5 Flash は、スピード、コスト、インテリジェンスのバランスを求める開発者を対象としています。ハイブリッド推論モデルとして、前身である Gemini 2.0 Flash の低レイテンシを維持しつつ、高度な思考機能を導入しています。2025 年 4 月 17 日からプレビュー版として利用可能となり、05-20 ビルドからの変更なく一般提供に達し、本番環境での安定性を保証しています。
Gemini 2.5 Pro と同様に、思考バジェットをサポートしており、開発者は推論の深さを細かく調整できます。ゼロに設定すると、Gemini 2.5 Flash は Gemini 2.0 Flash のコストとレイテンシに匹敵しますが、パフォーマンスは向上しています。その 100万トークンのコンテキストウィンドウとマルチモーダル入力（テキスト、画像、音声）により、多様なアプリケーションに対応できます。
パフォーマンス指標
Gemini 2.5 Flash は、多段階推論を必要とするベンチマークで輝きを放ちます。
- LMArena Hard Prompts: Gemini 2.5 Pro に次ぐ 2位にランクされ、複雑なタスクで強力なパフォーマンスを示しています。
- 価格対パフォーマンス比: 主要なモデルをわずかなコストで上回り、コスト対品質の Google のパレートフロンティアに位置付けられています。
- レイテンシとスループット: Gemini 2.0 Flash と比較して、Time-to-first-token が低く、Tokens-per-second デコードが高くなっています。
その効率性は実際の評価で明らかであり、以前のモデルよりも 20-30% 少ないトークンを使用しており、これは高スループットタスクにおけるコスト削減につながります。
ユースケース
Gemini 2.5 Flash は以下の分野で優れています。
- 高スループットタスク: 大規模な要約、分類、翻訳。
- インタラクティブアプリケーション: 低レイテンシでチャットボットやリアルタイムデータ分析を強化。
- マルチモーダル処理: 動的なユーザーエクスペリエンスのために、テキスト、画像、音声入力を処理。
Gemini 2.5 Flash-Lite: 効率性の再定義
概要とイノベーション
2025 年 6 月 17 日に導入された Gemini 2.5 Flash-Lite は、現在プレビュー版として提供されている Gemini 2.5 ファミリーの中で最も費用対効果が高く、最速のモデルです。Gemini 2.0 Flash-Lite からのアップグレードとして設計されており、レイテンシに敏感な大量のタスクを対象としつつ、ファミリーの特長である推論能力を維持しています。そのサイズは小さいながらも、コーディング、数学、科学、推論、マルチモーダルベンチマークにおいて、その前身モデルを上回っています。
Gemini 2.5 Flash-Lite は、兄弟モデルと同様に 100万トークンのコンテキストウィンドウとマルチモーダル入力をサポートしており、コスト管理のための思考バジェットも備えています。その低レイテンシとコストは、品質を犠牲にすることなく効率性を優先する開発者にとって魅力的な選択肢となります。
パフォーマンス指標
主要な指標は、Gemini 2.5 Flash-Lite の効率性を強調しています。
- レイテンシ: 広範なプロンプトサンプルで Gemini 2.0 Flash-Lite および 2.0 Flash を上回ります。
- 品質: 推論およびマルチモーダルタスクで Gemini 2.0 Flash-Lite よりも高いスコアを達成しています。
- コスト: Gemini 2.5 ファミリーで最も低い運用コストを提供し、大規模展開に最適です。
翻訳や分類のような大量のタスクにおけるそのパフォーマンスは、最小限のリソース消費で集中的なワークロードを処理する能力を示しています。
ユースケース
Gemini 2.5 Flash-Lite は以下の目的に特化しています。
- コスト重視のアプリケーション: 大規模なテキスト処理やデータ分類。
- レイテンシが重要なタスク: リアルタイム翻訳や感情分析。
- 軽量な統合: リソースが限られた環境への AI 組み込み。
Gemini 2.5 ファミリー全体の技術的進歩
思考モデルと設定可能なバジェット
すべての Gemini 2.5 モデルは思考モデルであり、応答を生成する前にプロンプトを推論する能力があります。このプロセスには、クエリの分析、複雑なタスクの分解、出力の計画が含まれ、結果として精度と関連性が向上します。
思考バジェットの導入により、開発者はこのプロセスを細かく制御できるようになり、以下のことが可能になります。
- 数学の問題を解く、コードを生成するなど、深い推論が必要なタスクには高いバジェットを設定します。
- よりシンプルなタスクにはバジェットを減らし、コストとスピードを最適化します。
- 思考を完全に無効にして、以前の Flash モデルのパフォーマンスに合わせます。
この柔軟性により、開発者は特定のユースケースに合わせてモデルを調整し、品質、コスト、レイテンシのバランスを効果的に取ることができます。
マルチモーダル機能
Gemini 2.5 ファミリーは、テキスト、画像、音声、動画を含むネイティブなマルチモーダル入力をサポートしており、多様なアプリケーションを可能にします。例えば、Gemini 2.5 Pro はアプリのスタイルに合わせた動画プレイヤー UI を生成でき、Gemini 2.5 Flash は音声入力を処理してリアルタイムで文字起こしを行います。これらの機能は、100万トークンのコンテキストウィンドウによって強化されており、モデルが膨大なデータセットやコードリポジトリ全体を処理できるようになります。
セキュリティ強化
Google は Gemini 2.5 ファミリーのセキュリティを強化しており、特にツール使用時の間接的なプロンプトインジェクション攻撃に対する対策を講じています。この改善により、これらのモデルは Google のポートフォリオの中で最も安全になり、エンタープライズでの導入にとって重要です。Automation Anywhere や UiPath のような企業は、AI 主導のワークフローを保護するためにこれらの安全対策を検討しています。
開発ツールとの統合
Gemini 2.5 モデルは、Google AI Studio および Vertex AI とシームレスに統合されており、簡単に導入できる API を提供しています。開発者は、透明性のために思考の要約にアクセスしたり、スライダーや API パラメータを介して思考バジェットを設定したり、Google Search やコード実行などのツールを活用したりできます。これらのプラットフォームで Gemini 2.5 Flash-Lite がプレビュー版として利用可能になったことで、本格的な本番展開の前に実験を行うことが奨励されます。
実践的な実装: はじめに
API 統合
Gemini 2.5 モデルを使用するには、開発者は Google AI Studio または Vertex AI を介して Gemini API にアクセスできます。以下は、Gemini 2.5 Flash とインタラクションするための Python コードスニペットの例です。
from google import genai
client = genai.Client(api_key="YOUR_GEMINI_API_KEY")
response = client.models.generate_content(
model="gemini-2.5-flash",
contents="Calculate the probability of rolling a 7 with two dice.",
config=genai.types.GenerateContentConfig(
thinking_config=genai.types.ThinkingConfig(thinking_budget=1024)
)
)
print(response.text)
このコードは、思考バジェットを 1024 トークンに設定しており、モデルが確率計算を推論して正確な結果を出すようにします。
デプロイに関する考慮事項
Gemini 2.5 モデルをデプロイする際は:
- 適切なモデルを選択する: 複雑なタスクには Gemini 2.5 Pro、バランスの取れたパフォーマンスには Flash、コスト重視のアプリケーションには Flash-Lite を使用します。
- 思考バジェットを最適化する: さまざまなバジェットを試して、ユースケースに最適なトレードオフを見つけます。
- コストを監視する: Flash および Flash-Lite の簡素化された料金体系を活用します。思考なしの Flash 出力の場合、100万トークンあたり 0.60 ドルのレートなどです。
- セキュリティを確保する: 特にエンタープライズアプリケーションでは、プロンプトインジェクションに対する安全対策を実装します。
プレビューモデルからの移行
プレビュー版（例: Gemini 2.5 Flash Preview 04-17 または Gemini 2.5 Pro Preview 05-06）を使用している開発者は、安定版モデルに移行する必要があります。
- Gemini 2.5 Flash: 05-20 プレビューからの変更はありません。API 呼び出しで「gemini-2.5-flash」に更新します。
- Gemini 2.5 Pro: 06-05 安定版を使用します。プレビューユーザー向けには 2025 年 6 月 19 日まで利用可能です。
- Gemini 2.5 Flash-Lite: テストのためにプレビューモデルを採用します。一般提供は間もなく予定されています。
結論
Gemini 2.5 Pro、Gemini 2.5 Flash、Gemini 2.5 Flash-Lite から構成される Gemini 2.5 ファミリーは、推論、効率性、開発者制御に焦点を当てることで、生成 AI を再定義します。プレビュー版から一般提供に移行したこれらのモデルは、コーディングや Web 開発から大量のテキスト処理まで、多様なアプリケーション向けに安定した本番環境対応ソリューションを提供します。思考バジェット、マルチモーダル機能、堅牢なセキュリティを統合することで、Google は Gemini 2.5 ファミリーを AI 分野のリーダーとして位置付けています。
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