Google, Gemini 2.5 Flash/Pro 정식 출시 및 `Flash-Lite` 모델 공개

• Gemini 2.5 Flash와 Pro 모델의 정식 출시와 함께, 가장 저렴하고 빠른 Flash-Lite 모델의 프리뷰 버전을 공개함
• Flash-Lite는 번역, 분류 등 지연에 민감한 작업에 특화되어 있으며, 2.0 Flash/Flash-Lite보다 낮은 지연 시간과 높은 전반적 품질을 제공함
• 모든 2.5 모델은 멀티모달 입력, 1M 토큰 컨텍스트 길이, 도구 연결(검색, 코드 실행 등), Thinking 모드 전환 가능 등의 기능을 지원
• 비용 대비 성능 최적화(Pareto Frontier) 를 고려한 설계로, 대규모 트래픽 처리에 적합한 제품군 구성을 갖춤
• Flash-Lite 및 Flash는 검색에도 커스터마이징되어 활용 중, 개발자는 Google AI Studio와 Vertex AI에서 프리뷰 혹은 정식 모델 사용 가능함

Flash-Lite의 특징

• 가장 저렴하고 빠른 모델로, 입력 100만 토큰당 $0.10, 출력 100만 토큰당 $0.40의 요금으로 제공됨
• 비용 대비 성능이 우수하여 번역, 분류 등 대량의 요청이 들어오는 작업에 특히 적합함
• 이전 2.0 Flash-Lite보다 전반적으로 품질이 향상되었으며, 과학(GPQA) 기준으로 64.6% → 66.7%, 수학(AIME 2025) 에서는 49.8% → 63.1%로 향상됨
• 코드 생성과 편집에서는 각각 34.3%, 27.1% 수준으로, 고성능 모델 대비 낮지만 비용 대비 효율적인 선택지임
• 멀티모달 처리 성능은 72.9%로 유지되며, 이미지 이해는 51.3%에서 57.5%로 개선됨
• 추론(Thinking) 모드를 활성화하면 전반적인 정확도가 상승하며, 예를 들어 HumanEval에서는 5.1% → 6.9%, SWE-bench multi-task에서는 42.6% → 44.9%로 증가함
• 사실성(SimpleQA), 긴 문맥 이해(MRCR) 등에서도 Thinking 모드에서 성능이 눈에 띄게 향상되며, 특히 1M 토큰 기준 긴 문맥 정확도는 5.4%에서 16.8%로 3배 이상 향상됨
• 다국어 능력(MMLU) 역시 높아져 Non-thinking에서는 81.1%, Thinking에서는 84.5%까지 도달함

• Gemini 2.5 모델 패밀리에 대한 기술적 세부 내용은 Gemini technical report에서 확인 가능