Gemini 2.5 Pro: functies, tests, toegang, benchmarks en meer

Best cool voor slechts één prompt! De generatie was snel (binnen 30 seconden) en ik vond de gedetailleerde instructies om deze code uit te voeren ook prettig—het bood me twee manieren om het te draaien:

Ik vond het niet fijn dat het spel meteen startte nadat ik de code draaide, dus dat wilde ik aanpassen:

I don't like that the game starts immediately after I run the code. Add a starting screen where the user can be the one who starts the game (keep instructions on the screen)

Laten we het resultaat bekijken:

Precies wat ik wilde! Er zijn nog steeds genoeg dingen die ik zou veranderen, maar het resultaat is erg goed in verhouding tot mijn inspanning (twee prompts) en mijn doel (alleen een prototype bouwen).

Multimodale input (video en tekst)

Vervolgens wilde ik de multimodale mogelijkheden van Gemin 2.5 Pro testen. Ik uploadde de video hierboven met het spel en gaf Gemini 2.5 Pro deze prompt in Google AI Studio (ik kon geen video toevoegen als input in de Gemini-app):

Analyze the game in the video, criticize both the game and the code I will give you below, and indicate what changes I could make to this game to make it better.
Code:
(truncated fo readability)

De output was behoorlijk goed! Voor de leesbaarheid laat ik hier alleen de kritiek op het spel zien, wat indirect een goed begrip van de video en de code laat zien:

Grote documenten verwerken

Tot slot wilde ik Gemini 2.5 Pro testen op een relatief groot document, en ik gebruikte Stanford’s Artificial Intelligence Index Report 2024. Na het uploaden van het 502 pagina’s tellende document (129.517 tokens) vroeg ik Gemini 2.5 Pro:

Pick two charts in this report that appear to show opposing or contradictory trends. Describe what each chart says, why the contradiction matters, and propose at least one explanation that reconciles the difference. Mention the page of the charts so I can double-check. If there's no such contradiction, don't try to artificially find one.

Om de een of andere reden kon het in de Gemini-app niet rechtstreeks grafieken in het PDF-document analyseren. Ik stapte over naar Google AI Studio, en daar werkte het wel. Gemini 2.5 Pro vond twee grafieken over AI-investeringen die een tegenstrijdige trend laten zien: private AI-investeringen dalen, terwijl private generatieve AI-investeringen stijgen.

Het lokaliseerde de grafieken perfect op paginanummer (precies zoals ik vroeg), het figuurnummer en de titels (ik raad aan om de PDF zelf te bekijken om te dubbelchecken en de grafieken te zien).

Het vatte de tegenstrijdige trend heel goed samen: Hoe kan de totale private AI-investering dalen terwijl de investeringen in het meest gehypte en zichtbare subveld, generatieve AI, exploderen? 

En het legde uit waarom we deze ogenschijnlijk tegenstrijdige trend zien:

Gemini 2.5 Pro-benchmarks

Google heeft Gemini 2.5 Pro vergeleken met enkele van de beste modellen van dit moment, waaronder Claude 3.7 Sonnet, o3-mini van OpenAI, DeepSeek R1 en Grok 3. Hoewel de prestaties per taak variëren, presteert Gemini 2.5 Pro over het algemeen goed op redeneren, programmeren, wiskunde en taken met lange contextks.

Bron: Google

Redeneren en algemene kennis

Gemini 2.5 Pro laat sterke prestaties zien op benchmarks die meerstapsredeneren en real-world kennis testen:

• Humanity’s Last Exam (zonder tools): Gemini 2.5 Pro scoort 18,8%, vóór o3-mini (14%) en ruim boven Claude 3.7 (8,9%) en DeepSeek-R1 (8,6%). Deze test bootst examens op expertniveau na over 100+ vakken.
• GPQA Diamond: Een feitelijke QA-benchmark over STEM en geesteswetenschappen. Gemini 2.5 Pro leidt met 84,0% (voor één poging/pass@1), gevolgd door Grok 3 Beta met 80,2%.

Wiskunde en logica

Dit zijn benchmarks waarop Gemini’s redeneerarchitectuur lijkt uit te blinken:

• AIME 2024: Gemini 2.5 Pro leidt met 92,0% voor één poging/pass@1.
• AIME 2025: Gemini 2.5 Pro zakt naar 86,7% op de set problemen van 2025, en leidt dit benchmark nipt voor één poging/pass@1, gevolgd door o3-mini (86,5%).

Programmeren

Op benchmarks die codegeneratie, debuggen en redeneren over meerdere bestanden testen, presteert Gemini goed maar domineert het niet:

• LiveCodeBench v5 (codegeneratie): Gemini 2.5 Pro scoort 70,4%, achter o3-mini (74,1%) en Grok 3 Beta (70,6%).
• Aider Polyglot (hele bestand): Gemini haalt 74,0%, wat solide is, zeker omdat het meerdere talen aankan. Deze benchmark meet codebewerking.
• SWE-bench verified (agentisch programmeren): Gemini scoort 63,8% en staat daarmee voor o3-mini en DeepSeek R1, maar achter Claude 3.7 Sonnet (70,3%).

Lange-context en multimodale taken

Hier springt Gemini 2.5 Pro het duidelijkst uit:

• MRCR (begrijpend lezen met lange context): Gemini 2.5 Pro behaalt 91,5% bij een contextlengte van 128.000, en ligt mijlenver voor op o3-mini (36,3%) en GPT-4.5 (48,8%).
• MMMU (multimodaal begrip): Gemini 2.5 Pro leidt de benchmark met 81,7%.

Hoe krijg je toegang tot Gemini 2.5 Pro

Er zijn verschillende manieren om Gemini 2.5 Pro uit te proberen, afhankelijk van of je een casual gebruiker bent of iets technischer bouwt.

Gemini-app

De makkelijkste manier om toegang te krijgen tot Gemini 2.5 Pro is via de Gemini-app (op mobiel of web).

Als je een Gemini Advanced-abonnee bent, zie je Gemini 2.5 Pro in het modelkeuzemenu.

Google AI Studio

Als je meer controle wilt over input, toolgebruik of multimodale prompts, raad ik aan om Google AI Studio te gebruiken.

Deze omgeving geeft je (vooralsnog) gratis toegang tot Gemini 2.5 Pro en ondersteunt tekst-, afbeelding-, video- en audio-inputs. Het werkt ook beter dan de Gemini-app voor het uploaden van bestanden of het testen van toolgebruik, vooral bij grote documenten of aangepaste workflows.

Nadat je een account hebt aangemaakt, kun je Gemini 2.5 Pro selecteren in het modelkeuzemenu.

Gemini 2.5 Pro API

Voor programmatische toegang kun je de Gemini API gebruiken, die Gemini 2.5 Pro ondersteunt.

Dit geeft je meer flexibiliteit als je het model integreert in een applicatie of workflow. Je kunt het model direct aanroepen met toolgebruik ingeschakeld, gestructureerde antwoorden krijgen of lange documenten geautomatiseerd verwerken.

Je vindt meer technische informatie hier.

Gemini 2.5 Pro op Vertex AI

Google zegt dat Gemini 2.5 Pro binnenkort ook beschikbaar zal zijn in Vertex AI, onderdeel van Google Cloud. Het belangrijkste verschil tussen de Gemini API direct gebruiken en toegang via Vertex AI zit in infrastructuur, schaal en integratie.

Als je alleen test of interne tools bouwt, zijn AI Studio of de API voldoende. Als je iets in productie uitrolt met strikte prestatie- of beveiligingseisen, zal Vertex AI beter passen zodra het ondersteuning voor Gemini 2.5 Pro lanceert.

Conclusie

Het wordt steeds moeilijker om onder de indruk te zijn van nieuwe modelreleases. De meeste lanceringen volgen hetzelfde patroon: een paar zorgvuldig gekozen voorbeelden, flitsende benchmarks en veel claims om overal de beste in te zijn. Maar Gemini 2.5 Pro gaf me daadwerkelijk een paar momenten waarop ik dacht: “Oké, dit is echt nuttig.”

Het contextvenster van 1 miljoen tokens verandert hoe je taken kunt aanpakken die voorheen extra werk vereisten—vooral alles met lange documenten, rommelige codebases of meerstapsredeneren. Ik hoefde inputs niet op te delen of een RAG-pijplijn op te zetten. Ik uploadde gewoon het bestand, stelde mijn vraag en kreeg iets terug dat coherent was en gegrond in de bron.

Als het contextvenster van 2 miljoen tokens snel wordt uitgerold, kan dat op zichzelf al een van de meest praktische modellen maken voor echt werk.