Gemini 2.0 Flash

Texte et chatRetiréNon disponible
par Google DeepMindID du modèle: gemini-2-flash

Google's fastest multimodal model. Supports text, images, audio, and video input.

Statut
Non disponible
Contexte
1 000 000 tokens
Max. sortie
8 192 tokens
Entrée → Sortie
Texte → Texte
Développeur
Google DeepMind
Mis à jour
23 septembre 2026

Gemini 2.0 Flash n'est actuellement pas disponible

Vous pouvez toujours consulter les détails sur cette page. Choisissez l'une des alternatives disponibles ci-dessous pour exécuter immédiatement un modèle comparable.

Voir les alternatives

Le fournisseur a retiré ce modèle.

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Modèles comparables

Tous dans cette catégorie
02

Playground

Essayer Gemini 2.0 Flash

Chat

Actuellement indisponible

Actuellement indisponible.

Le playground est désactivé. Vous pouvez trouver des modèles comparables dans la même catégorie : Parcourir les alternatives

Essayer Gemini 2.0 Flash

Envoyez un message. La réponse arrive complète une fois que le modèle a terminé (sans streaming).

Longueur max. de la réponse (tokens)

Cette exécution

Pas de prix – actuellement indisponible.

Nouveau par ici ?

10 crédits gratuits (0,10 $US) lors de l'inscription avec Google

Utilisable 24 heures après l'inscription, jusqu'à 5 exécutions par jour et au maximum 2 crédits par exécution. Les autres méthodes de connexion commencent sans crédits.

03

À propos de Gemini 2.0 Flash

RésuméAu 23 septembre 2026

Gemini 2.0 Flash est un modèle de Google DeepMind dans la catégorie Texte et chat. Gemini 2.0 Flash n'est actuellement pas disponible sur Railwail. La fenêtre de contexte contient 1 000 000 tokens, et une réponse peut faire jusqu'à 8 192 tokens.

Arrière-plan

À propos de Google DeepMind

Fondée 2010 · Mountain View, USA / London, UK

Google DeepMind was created in April 2023 by merging Google Brain (founded 2011 inside Google) with DeepMind (founded 2010 in London by Demis Hassabis, Shane Legg and Mustafa Suleyman; acquired by Google in 2014). CEO Demis Hassabis leads the combined unit. The lab is responsible for some of the most influential papers in AI: 'Attention Is All You Need' (Vaswani et al., 2017), AlphaGo (2016), AlphaFold (2018-2021), Chinchilla scaling laws (2022) and the Gemini Technical Report (2023). The Gemini product line started in December 2023 with Gemini 1.0 Ultra/Pro/Nano, expanded with Gemini 1.5 (long context, MoE) in early 2024, Gemini 2.0 Flash announced in December 2024 and generally available in February 2025, Gemini 2.0 Pro Experimental and the Gemini 2.5 family (Pro and Flash) in 2025. Google DeepMind also produces Imagen, Veo, Lyria and the AlphaProteo/AlphaFold series in life sciences. Gemini powers AI Overviews in Google Search, Gemini in Google Workspace and on Pixel/Android devices.

Visiter Google DeepMind

Architecture

Sparse Mixture-of-Experts Transformer (natively multimodal, fast tier)

Gemini 2.0 Flash is the speed- and cost-optimised tier of the Gemini 2.0 family, announced in December 2024 and generally available in February 2025. It is a natively multimodal Sparse Mixture-of-Experts Transformer that accepts text, image, audio and video inputs and can emit text plus, in the Flash Experimental variants, images and audio. The model was pretrained on Google's TPU v5p infrastructure on a multi-trillion-token mixture of web text, code, books, image-text pairs and YouTube video frames with a knowledge cutoff in August 2024. Post-training combines supervised fine-tuning, RLHF and reinforcement learning against verifiable rewards, with optimisation focused on making the model 2x faster than Gemini 1.5 Pro while exceeding it on most benchmarks. Gemini 2.0 Flash is the first generally available model in the family with built-in tool use including Code Execution, Google Search grounding and the new Live API for low-latency bidirectional streaming of voice and video. Flash also supports a 1M token context window in production, native image output via the Flash Image (Imagen-integrated) endpoint and structured function calling. The model is the default for the Gemini app's chat experience and is widely used in Google Workspace AI features for summarisation, drafting and meeting notes.

Paramètres
Undisclosed (sparse MoE, smaller than Gemini 2.5 Pro)
Contexte
1 048 576 tokens

Capacités

  • 1,048,576 token context window in production
  • Natively multimodal: text, image, audio, video input
  • Low-latency Live API for streaming voice/video conversations
  • Built-in tools: Google Search grounding, Code Execution
  • Function calling and parallel tool calls
  • Roughly 2x faster than Gemini 1.5 Pro at lower cost
  • Native image generation via Flash Image variant
  • Multilingual coverage across 100+ languages
  • Audio output with multi-voice support in Live API
  • Strong long-document Q&A and summarisation
  • Best for: real-time voice agents, high-throughput multimodal chat, long-document RAG, mobile assistants.

Entraînement et licence

Pretrained on Google's multi-trillion-token corpus of web text, code, books, image-text pairs, audio waveforms and video frames. Knowledge cutoff August 2024. Post-training uses supervised fine-tuning, RLHF and RL against verifiable rewards, with a focus on inference efficiency.

Licence: Proprietary commercial license via Google AI Studio, Vertex AI and the Gemini app. Commercial use permitted under Google Cloud terms.

Tests de sécurité: Reviewed under Google DeepMind's Frontier Safety Framework with internal and external red-teaming, including dedicated tests for the Live API audio/video modalities.

Limitations connues

  • Weaker on hardest reasoning benchmarks than Gemini 2.5 Pro
  • Live API regional availability is limited
  • Long-context recall degrades beyond ~500K tokens
  • Image generation variant has separate quota and limits
  • Knowledge cutoff August 2024
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Tarification

Actuellement indisponible. Il n'y a actuellement pas de prix pour ce modèle, il ne peut donc pas être exécuté.

05

API

Appelez Gemini 2.0 Flash avec votre clé API Railwail. Utilisez cet ID de modèle dans la requête :

Actuellement indisponible

Le modèle n'a pas de prix vérifié ou est désactivé ; les appels API sont refusés.

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Spécifications

ID du modèle
gemini-2-flash
Développeur
Google DeepMind
Catégorie
Texte et chat
Entrée
Texte
Sortie
Texte
Fenêtre de contexte
1 000 000 tokens
Sortie max.
8 192 tokens
Cycle de vie
Retiré
Taille du modèle
Undisclosed (sparse MoE, smaller than Gemini 2.5 Pro)
Licence
Proprietary commercial license via Google AI Studio, Vertex AI and the Gemini app. Commercial use permitted under Google Cloud terms.
Entrée du catalogue mise à jour
23 septembre 2026

Étiquettes

  • fast
  • multimodal
  • affordable
07

Prompts d'exemple

Exemples du catalogue Railwail. Ils n'ont pas été générés en direct sur cette page.
  • Data Extraction

    Extract all dates, names, and locations from this text: 'On March 15, 2024, Dr. Sarah Mitchell presented her findings at the Berlin Conference Center. Her colleague James Wu joined via video from Tokyo.'
    Afficher la réponse d'exemple

    Dates: March 15, 2024 Names: Dr. Sarah Mitchell, James Wu Locations: Berlin Conference Center (Berlin), Tokyo

  • Brainstorming

    Give me 5 unique app ideas that combine fitness with social gaming
    Afficher la réponse d'exemple

    1) StepQuest – An RPG where your real-world steps power your character through dungeons, and friends can join as party members. 2) PulseRacer – Heart rate-based racing game where your cardio intensity controls your car's speed in real-time multiplayer. 3) FlexTown – Build a virtual city where each building unlocks only after completing specific workout challenges with friends. 4) GymBounty – A bounty-hunter game where players earn rewards by completing fitness challenges posted by other users. 5) TrailTales – Collaborative storytelling app where each chapter unlocks after your running group collectively logs enough miles.

08

Cas d'usage

À quoi ça sert

  • Real-time voice and video agents
  • Mobile-grade chat assistants
  • High-volume document summarisation
  • Multimodal data extraction
  • Search-grounded Q&A
  • Meeting note generation
09

Questions fréquemment posées

Qu'est-ce que Gemini 2.0 Flash ?

Gemini 2.0 Flash est un modèle de Google DeepMind dans la catégorie Texte et chat. Il est répertorié sur Railwail mais ne peut pas être exécuté pour le moment.

Combien coûte Gemini 2.0 Flash sur Railwail ?

Gemini 2.0 Flash ne peut pas être exécuté sur Railwail pour le moment, il n'y a donc pas de prix actuel. Les alternatives disponibles avec leurs prix sont listées plus bas sur cette page.

Quelle est la fenêtre de contexte de Gemini 2.0 Flash ?

La fenêtre de contexte de Gemini 2.0 Flash contient 1 000 000 tokens. Une réponse peut faire jusqu'à 8 192 tokens.

Quelle est la vitesse de Gemini 2.0 Flash ?

Il n'y a pas encore assez d'exécutions mesurées de Gemini 2.0 Flash sur Railwail pour indiquer un temps d'exécution. Cela dépend de l'entrée, des paramètres et de la charge chez le fournisseur.

Gemini 2.0 Flash est-il meilleur que Claude Fable 5.1 ?

Cela dépend de la tâche. Gemini 2.0 Flash (Google DeepMind) et Claude Fable 5.1 (Anthropic) sont tous deux des modèles de la catégorie Texte et chat. La page de comparaison affiche leurs prix et spécifications côte à côte.

Comparer Gemini 2.0 Flash et Claude Fable 5.1

Puis-je utiliser Gemini 2.0 Flash maintenant ?

Actuellement indisponible. La page reste en ligne ; les alternatives disponibles de la même catégorie sont listées plus bas.

Tous les modèles via une seule API

Une clé API pour tous les modèles sur Railwail. L'utilisation est facturée à partir de crédits prépayés, 1 crédit = 0,01 $US.