Gemini od společnosti Google přináší výrazný posun v oblasti vývoje moderních AI systémů. Mezi dvě klíčové varianty, které se nově objevují, patří Gemini 2.5 Flash-Lite a Gemini 2.5 Pro.
Tyto modely se zásadně liší nejen výkonnostními charakteristikami, ale především způsobem, jakým je možné s nimi pracovat ve vývoji – zejména pokud upřednostňujete tzv. vibe coding, tedy přístup, kde vývoj neprobíhá podle striktní struktury, ale je veden iterací, kontextem a intuitivní prací s modelem.
Na rozdíl od klasického lineárního psaní kódu klade vibe coding důraz na průběžné testování, adaptaci, využití modelového kontextu a paralelní práci s proměnnými a výstupy. Gemini 2.5 poskytuje vývojářům dvě cesty: buď extrémně rychlý Flash-Lite, nebo hluboce kontextový a výpočetně náročnější model Pro.
Technologické parametry a vývojové možnosti
| Parametr |
Gemini 2.5 Flash-Lite |
Gemini 2.5 Pro |
| Kontextový limit |
1 milion tokenů |
1–2 miliony tokenů |
| Thinking režim |
Možné zapnout, výchozí stav vypnutý |
Aktivní, řízený výpočetní rozpočet |
| Podporované modality |
Text, obrázky, video, audio, URL |
Rozšířená multimodalita včetně PDF |
| Latence |
Velmi nízká |
Střední |
| Cena (input/output) |
~0,10 USD / ~0,10 USD |
1,25 USD / 10,00 USD |
Flash-Lite je vhodný zejména pro aplikace, kde potřebujete rychle iterovat, ladit logiku agenta nebo testovat reakce systému v reálném čase. Naproti tomu Pro model je zaměřen na složité scénáře s potřebou hlubokého porozumění, dlouhodobé paměti a komplexního řízení toku dat a rozhodování.
Výsledky benchmarků
Následující tabulka prezentuje výkonnostní metriky nových modelů Gemini ve srovnání s jejich předchůdci napříč klíčovými standardizovanými testy umělé inteligence:
| Test |
Gemini 2.5 Flash-Lite |
Flash-Lite 2.0 |
Gemini 2.5 Pro |
| AIME 2025 |
63 % |
29 % |
88 % |
| MMLU |
78 % |
– |
84 % |
| HumanEval |
54 % |
– |
90 % |
| GPQA / MMMU |
– |
– |
86 % / 83 % |
Co jednotlivé benchmarky měří?
AIME (American Invitational Mathematics Examination) testuje schopnost modelů řešit pokročilé matematické problémy na úrovni střední školy. Nárůst z 29 % na 63 % u Flash-Lite 2.0 dokumentuje výrazné zlepšení v matematickém uvažování a logickém myšlení.
MMLU (Massive Multitask Language Understanding) hodnotí znalosti modelu napříč 57 různými oblastmi včetně vědy, historie, práva a medicíny. Výsledek 78 % u Flash-Lite a 84 % u Pro verze potvrzuje širokou znalostní bázi obou modelů.
HumanEval měří schopnost generovat funkční programovací kód. Zatímco Flash-Lite dosahuje solidních 54 %, model Pro s 90 % úspěšností prokázal vynikající schopnosti v oblasti kódování a vývoje softwaru.
GPQA (Graduate-Level Google-Proof Q&A) a
MMMU (Massive Multi-discipline Multimodal Understanding) testují pokročilé multimodální porozumění a řešení komplexních problémů na univerzitní úrovni. Model Pro s výsledky 86 % a 83 % zde exceluje.
Interpretace výsledků
Tyto výsledky jasně ukazují, že Flash-Lite 2.0 je oproti své předchozí verzi výrazně výkonnější – zejména v matematickém uvažování, kde se výkon více než zdvojnásobil. Model je díky tomu dobře použitelný pro každodenní vývoj aplikací, automatizaci rutinních úloh a rychlé prototypování řešení, kde je kladen důraz na rychlost a efektivitu při zachování dostatečné přesnosti.
Model Pro pak exceluje v úlohách, které vyžadují sofistikované myšlení, dlouhodobé plánování a interpretaci různorodých vstupních dat. Jeho vysoké skóre v kódovacích testech (90 % v HumanEval) z něj činí ideálního partnera pro komplexní vývojové projekty. Vynikající výsledky v GPQA a MMMU benchmarcích potvrzují jeho schopnost pracovat s multimodálními daty a řešit problémy vyžadující hluboké porozumění kontextu.
Volba mezi Flash-Lite 2.0 a Pro verzí tak závisí na konkrétních požadavcích projektu – Flash-Lite nabízí vynikající poměr výkonu a rychlosti pro běžné úlohy, zatímco Pro verze je určena pro nejnáročnější aplikace vyžadující maximální přesnost a sofistikované analytické schopnosti.
Kdy použít který model z pohledu vývojáře
Gemini 2.5 Flash-Lite je vhodný, pokud:
- potřebujete rychle reagující prostředí pro prototypování,
- pracujete v nástrojích jako VS Code, Replit, nebo používáte kontextové proměnné,
- preferujete časté spouštění a testování bez výrazné latence,
- zaměřujete se na chatboty, sumarizaci, překlady nebo jednodušší nástroje s reaktivním chováním.
