🧠 Gemini 2.5 Pro — что это за зверь, чем он удивляет и где всё ещё хромает честный обзор от техно-журналиста, который уже всё это крутил, мучил и ломал

Если ты следишь за AI-индустрией, то уже знаешь: 2025 — год, когда Google наконец-то собрался, встряхнулся и выкатил Gemini 2.5 Pro. И вот честно — после шумного Ultra, драмы вокруг «обучали на YouTube или не обучали», странных демо и ещё более странных утечек, лично я ждал что-то вроде «ну ок, ещё одна модель».

Но нет. Gemini 2.5 Pro оказался удивительно бодрым, особенно для разработчиков.

Давай разбираться, что там внутри, как он работает под капотом и стоит ли пересаживаться с ChatGPT-5, DeepSeek V3 или Qwen3, если ты работаешь с кодом, инфраструктурой или ML.

Наливай кофе — будет длинно, вкусно и с техническими подробностями.

Gemini 2.5 Pro — это новая версия middle-класса линейки Gemini, стоящая между Gemini 2.5 Flash и 2.5 Ultra. Если коротко:

По архитектуре это мультимодальный трансформер нового типа, умеющий:

Гугл продавливает концепцию «Native Multimodality». Не костыль как у OpenAI (отдельные визуальные модули), а единая модель, которая из коробки работает с картинками, кодом, схемами и звуком.

И надо признать — получилось неплохо.

Gemini 2.5 Pro получил несколько важных улучшений:

Да, это не шутка. Окно может расширяться динамически — чем проще задача, тем меньше память, чем сложнее — тем больше внимания.

Пример: длинный аудио-подкаст → текст → вопрос по первой минуте → ответ точный. Не теряет связь, даже если токены улетают за миллион.

Новый механизм внимания, который гугловцы тихо добавили: модель использует диффузионные принципы при анализе визуальных данных.

Это даёт:

Модуль для кода перетренировали на:

По сути, Gemini теперь гораздо ближе по коду к GPT-5.1 и DeepSeek-Coder.

Окей, самое вкусное. Вот честная таблица на основе открытых тестов + утечек + реального опыта.

🧠 Reasoning (MATH, BigBench, GPQA)

Gemini тут монстр, это его стихия:

Если тебе нужно анализировать:

— тут Gemini делает остальных как школьников.

Чтение PDF на уровне «юрист с двумя образованиями».

Гугл — бог таблиц. Модель читает BigQuery-like структуры без боли.

До 1.5M — и это реально работает.

Особенно Android/Java/Kotlin/Go/Python.

Реально понимает сцену, а не просто описывает.

По слухам — примерно на 25–40%.

Обычно отвечает правильно, но менее уверенно, чем GPT-5.1.

Гугл любит быть умнее пользователя.

Пример: загружаешь картинку → спрашиваешь про код → он считает, что картинка связана с кодом.

Мягкие, аккуратные… но всё же галлюцинации.

DeepSeek всё ещё лучший «кодовый лопатник».

GPT-5.1 → DeepSeek → Gemini → Qwen3

GPT-5.1 → Gemini → DeepSeek → Qwen3

Gemini → GPT-5.1 → DeepSeek → Qwen3

Gemini → GPT-5.1 → Qwen3 → DeepSeek

DeepSeek → Qwen3 → Gemini → GPT-5.1

Коротко — зависит от задач.

Буду рад лайку 💙 и комментарию — это помогает продвигать материалы и показывает, про что писать дальше.

А теперь скажи: какую модель ты считаешь номером один? GPT-5.1, DeepSeek, Qwen3 или Gemini?

#разработка #железо #искусственный_интеллект #ai