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Google Gemini 模型比较表

下表详细比较了 Google Gemini 系列的主要模型，帮助开发者根据需求选择合适的模型。

Pro vs Flash 系列比较

特性	Pro 系列	Flash 系列
主要优势	性能更强大，理解能力更好	速度更快，延迟更低
典型用例	复杂任务、深度理解、长上下文	实时应用、资源受限环境
代表模型	gemini-1.5-pro-002	gemini-1.5-flash-002
资源消耗	较高	较低
上下文窗口	更大 (Pro 最多支持 200 万 tokens)	较大 (Flash 最多支持 100 万 tokens)
适合场景	企业应用、研究、复杂问题解决	消费级应用、移动端集成、实时系统

Gemini 1.5 模型变体比较

模型名称	稳定性	特点	最大输入长度	推荐用途
gemini-1.5-pro-001	稳定版	最初的稳定版本	200 万 tokens	通用任务，已确定的生产环境
gemini-1.5-pro-002	稳定版	更新的稳定版本	200 万 tokens	性能要求高的生产环境
gemini-1.5-pro-latest	稳定版别名	自动更新到最新稳定版	200 万 tokens	想要自动获取最新功能的生产环境
gemini-1.5-flash-001	稳定版	最初的 Flash 稳定版	100 万 tokens	需要低延迟的生产环境
gemini-1.5-flash-002	稳定版	更新的 Flash 稳定版	100 万 tokens	更新的低延迟生产需求
gemini-1.5-flash-latest	稳定版别名	自动更新到最新稳定版	100 万 tokens	需要低延迟且自动更新的环境
gemini-1.5-flash-8b-001	稳定版	参数规模小的 Flash 版本	100 万 tokens	资源极其受限的环境
gemini-1.5-flash-001-tuning	特殊功能版	支持模型微调	16,384 tokens	需要针对特定领域或任务微调的场景

实验性和预览版本

模型名称	类型	特点	推荐用途	注意事项
gemini-2.5-pro-exp-03-25	实验版	最新的实验性能力	研发、测试最新特性	可能不稳定，不建议用于生产环境
gemini-2.0-flash-exp	实验版	Flash 系列实验版本	测试新版 Flash 特性	可能不稳定，API 可能变化
gemini-2.0-flash-thinking-exp	实验版	优化推理能力的 Flash 变体	需要特殊推理能力的研究场景	实验性功能，未来可能变化
gemini-2.0-flash-lite-preview	预览版	更轻量级的 Flash 预览版	评估轻量级模型性能	预览版，可能存在变化

选择模型的决策流程

1. 确定任务复杂性

   • 复杂任务、需要深度理解 → Pro 系列
   • 简单任务、需要快速响应 → Flash 系列

2. 考虑资源限制

   • 资源充足 → Pro 系列
   • 资源有限 → Flash 系列，特别是 8b 或 lite 变体

3. 稳定性需求

   • 生产环境 → 选择带数字编号的稳定版 (如 -001, -002)
   • 希望自动获取更新 → 使用 latest 别名
   • 研发环境 → 可考虑 exp 或 preview 版本

4. 特殊功能需求

   • 需要微调 → 选择支持 tuning 的变体
   • 需要嵌入功能 → 使用 embedding 专用模型

版本选择最佳实践

• 生产环境：使用 gemini-1.5-pro-002 或 gemini-1.5-flash-002 等稳定版本
• 自动更新：使用 gemini-1.5-pro-latest 或 gemini-1.5-flash-latest 别名
• 移动或边缘部署：考虑 gemini-1.5-flash-8b-001 等轻量级版本
• 研发测试：使用 gemini-2.5-pro-exp-03-25 等实验版本尝试最新功能