2025年2月6日、Googleは新たな大規模言語モデルファミリー「Gemini 2.0」の最新アップデートを発表しました。

従来モデルから大幅に性能向上した「Gemini 2.0 Flash」が正式版として一般提供され、コスト効率に特化した「Gemini 2.0 Flash-Lite」と、複雑なプロンプトやコーディング作業に強みを持つ実験的モデル「Gemini 2.0 Pro」も同時にリリースされました。

Gemini 2.0 Flashの一般提供開始

すでに一部環境でプレビューされていた「Gemini 2.0 Flash」が、ついに正式版として提供されます。

主な強化点

• 100万トークンのコンテキストウィンドウに対応

• マルチモーダル入力（テキスト以外の形式も扱える機能）を備え、今後は画像・音声出力にも対応予定

• Thinking Experimental機能により、一部の質問に対して事前推論を行ってから回答を返すモードが実装済み（実験段階）

• 高いレートリミットで大規模なトラフィックにも対応可能

Gemini 2.0 Flash-Lite

同日に公開された「Gemini 2.0 Flash-Lite」は、最もコスト効率の高いモデルです。

特徴
① 同じく100万トークンのコンテキストウィンドウをサポート
② 大量のテキストを短時間で処理できる
③ 価格が抑えられているため、大量のデータを扱うケースなどに最適

Gemini 2.0 Pro（実験的モデル）

今回のアップデートで最もハイエンドな性能を示すモデルが「Gemini 2.0 Pro」です。

コーディングや複雑なプロンプトへの対応力が強化され、テスト段階ながら高い評価を受けています。

主な強み

• 2,000,000トークンのコンテキストウィンドウを搭載

• より高度な世界知識と推論能力

• Google Searchやコード実行などの外部ツールを呼び出して回答する機能もテスト中

実験的な位置付け

• 一部機能は暫定版として提供

• コーディングの補助や長文解析など、高度な開発ニーズがある場面で活躍

Geminiシリーズの性能比較

以下は、Gemini 1.5／2.0ファミリーの各モデルのベンチマークテスト結果です：

全般的に、2.0系のモデルは1.5系よりも幅広い分野で性能が向上しており、特にコーディング（LiveCodeBench）や数学（MATHなど）で顕著な改善が見られます。

Flash-Liteはコスト重視の立ち位置にもかかわらず、1.5シリーズより高いスコアをマークしており、実用的なベースラインとして注目できます。

Flash（2.0）は安定した性能を示し、ベンチマークによってはLite版よりも数ポイント高い精度を記録。

Pro（実験版）は特に難易度の高いベンチマーク（コード生成、複雑な推論など）で優位性を示しています。

提供開始時期

Gemini 2.0 Flash
本日より一般提供（GA）を開始。Google AI StudioやVertex AIで正式版を利用できます。

Gemini 2.0 Flash-Lite
パブリックプレビューとしてリリースされ、同じくGoogle AI StudioおよびVertex AIから試せます。

Gemini 2.0 Pro（実験的モデル）
実験版として公開され、開発者向けに一部機能が提供されています。

Gemini Developer API 料金概要（100万トークン当たり）

以下は、Googleが公開したGemini Developer APIの料金表です。

各モデル（Flash、Flash-Liteなど）ごとに、入力や出力、コンテキストキャッシングの料金が示されています。

今後の展開

Googleは、Gemini 2.0ファミリーのさらなる機能強化と最適化を計画しています。

• マルチモーダル出力の一般公開
  画像や音声を含む複数の出力形式を順次サポート予定

• Multimodal Live API
  開発者向けに公開し、よりスムーズなリアルタイム処理を実現する見込み

• 大規模企業向けのAPI機能拡充
  セキュリティや監査ログなど、エンタープライズ環境を念頭に置いた機能を強化

• Gemini 2.0 Pro独自機能の拡張
  計算集約型タスクや特定ドメインへの最適化を推進

まとめ

• Gemini 2.0 Flash: バランスの取れた高性能モデル。

• Gemini 2.0 Flash-Lite: コスト効率に特化し、大量のデータ処理に適する。

• Gemini 1.5 Flash: 旧モデルとして参考価格を提示。

以下の画像はそれぞれ3つのモデルの比較表です：

特にFlash-Liteは費用を抑えつつ、1ミリオントークンあたりのコストが低めに設定されています。

一方、FlashやProは高い推論性能を備え、用途によって使い分けが可能です。

参考

• https://blog.google/technology/google-deepmind/gemini-model-updates-february-2025

• https://developers.googleblog.com/en/gemini-2-family-expands/