GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

Gemini 2.5 Pro vs Gemini 2.0 Pro

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

تمت المراجعة بواسطة فريق أبحاث GetInfoUsآخر مراجعة: October 2026السياسة التحريرية
مشاركة
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Gemini 2.5 Pro vs Gemini 2.0 Pro: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

يُعد Gemini 2.5 Pro من Google وGemini 2.0 Pro من Google من أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي. يوفر Gemini 2.5 Pro نافذة سياق بحجم 1.05M رمز بسعر $1.25/$10.00 لكل مليون رمز، بينما يوفر Gemini 2.0 Pro سياقًا بحجم 2M رمز بسعر $1.25/$5.00 لكل مليون رمز. نستعرض أدناه مقارنة شاملة للأداء والسرعة والتكلفة.

مقارنة مباشرة (VS)

بدّل وقارن بين أي نموذجين

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
Google

Gemini 2.5 Pro

محرك استدلال منطقي عميق

نموذج Gemini 2.5 Pro من Google مصمم خصيصاً لـالاستدلال المنطقي العميق والرياضيات المتقدمة والبحث العلمي متعدد الخطوات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 1.0M وسرعة 95 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 78/100 (بتكلفة $1.25/$10 لكل مليون رمز).

Intelligence Index78 / 100
Input Token:

$1.25 / 1M

Output Token:

$10.00 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

63.8%

Google

Gemini 2.0 Pro

نموذج رائد متقدم

نموذج Gemini 2.0 Pro من Google مصمم خصيصاً لـالاستدلال المؤسسي المتقدم وهندسة البرمجيات وتطبيقات الإنتاج واسعة النطاق، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 2M وسرعة 95 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 52/100 (بتكلفة $1.25/$5 لكل مليون رمز).

Intelligence Index52 / 100
Input Token:

$1.25 / 1M

Output Token:

$5.00 / 1M

Context Window:

2M tokens

SWE-bench Verified:

63.8%

أهم الفروقات في لمحة

  • Gemini 2.0 Pro is 1.7x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Gemini 2.0 Pro has a larger context window (2M vs 1M tokens).
  • Gemini 2.0 Pro is faster at 95 tok/s vs 95 tok/s.
  • Gemini 2.0 Pro leads on SWE-bench coding (63.8% vs 63.8%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureGemini 2.5 ProGemini 2.0 Pro
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
7852
Provider
GoogleGoogle
Input Price
Cost per million input tokens
$1.25 / 1M$1.25 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$10.00 / 1M$5.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$1.47 / 1M$0.97 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
1.05M tokens~1,573 A4 pages of text2M tokens~3,000 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
66K8K
Throughput Speed
Tokens generated per second
95 tok/s95 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
63.8%63.8%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
84%71.5%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.31 / 1M$0.31 / 1M

من يتفوق في كل مجال؟

At-a-glance decision framework
Coding
Gemini 2.0 Pro
+0.0% SWE-bench lead
Cost
Gemini 2.0 Pro
1.7x cheaper monthly runtime
Speed
Gemini 2.0 Pro
+0% faster generation
Context
Gemini 2.0 Pro
2M tokens window

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Gemini 2.5 ProGemini 2.0 Pro
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

63.8%vs63.8%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

84%vs71.5%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

88.5%vs79.8%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1420ptsvs1330pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

N/Avs11.4%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

N/Avs42.1%
SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

N/Avs38.3%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

N/Avs65.6%
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

92%vs82.2%
Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

N/Avs71.8%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

95 tok/s vs95 tok/s

زمن الاستجابة والسرعة

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Gemini 2.5 Pro0.82s
Gemini 2.0 Pro0.62s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Gemini 2.5 Pro6.08s
Gemini 2.0 Pro5.88s

محاكي تكلفة الرموز التفاعلي

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Gemini 2.5 Pro Monthly API Bill
$11.34 / month
$1.25/1M in · $10/1M out
Gemini 2.0 Pro Monthly API Bill
$6.84 / month
$1.25/1M in · $5/1M out
Gemini 2.0 Pro saves approximately $4.50 / month (40%) under this workload.1.7x Savings

Gemini 2.5 Pro · Strengths & Key Advantages

  • نافذة سياق بسعة 1.0M وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 66K رمز (SWE-bench Verified 63.8% · GPQA Diamond 84%)
  • سرعة توليد عالية تبلغ 95 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 820 مللي ثانية
  • تسعير API تنافسي (بتكلفة $1.25/$10 لكل مليون رمز) مع دعم التخزين المؤقت للأوامر والمخرجات المهيكلة بصيغة JSON
Considerations & Trade-offs
  • نموذج سحابي مغلق الأوزان لا يدعم تنزيل الأوزان للتشغيل المحلي المعزول عن الإنترنت
  • في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل

Gemini 2.0 Pro · Strengths & Key Advantages

  • نافذة سياق بسعة 2M وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 8K رمز (SWE-bench Verified 63.8% · GPQA Diamond 71.5%)
  • سرعة توليد عالية تبلغ 95 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 620 مللي ثانية
  • تسعير API تنافسي (بتكلفة $1.25/$5 لكل مليون رمز) مع دعم التخزين المؤقت للأوامر والمخرجات المهيكلة بصيغة JSON
Considerations & Trade-offs
  • نموذج سحابي مغلق الأوزان لا يدعم تنزيل الأوزان للتشغيل المحلي المعزول عن الإنترنت
  • في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricGemini 2.5 ProGemini 2.0 Pro
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$1.45$1.59
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
45K60K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
22K33K

المواصفات التقنية

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGemini 2.5 ProGemini 2.0 Pro
Official API Model ID (SDK)models/gemini-2-5-promodels/gemini-2-pro
API ProtocolGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDKGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
Release Date2025-032025-02
Knowledge CutoffJanuary 2025January 2025
ArchitecturePathways Multimodal Sparse Mixture-of-Experts with ThinkingMultimodal Deep Reasoning Sparse MoE
ParametersConfidentialConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokensStandard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens
Prompt Cache Policy & TTLImplicit + Explicit Context Caching at $0.31/1M with configurable TTLImplicit + Explicit Context Caching at $0.31/1M with configurable TTL
Computer Use / GUI AgentSupported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxBuilt-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution SandboxBuilt-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox
Official Fine-Tuning SupportVertex AI Supervised Adapter Tuning & Context DistillationVertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 tokens/sec)Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 tokens/sec)
Quantization & Min GPU VRAMCloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)
Safety & Frontier ClassificationGoogle DeepMind Frontier Safety Framework VerifiedGoogle DeepMind Frontier Safety Framework Verified
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise TierSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiestext, vision, audio, videotext, vision, audio, video
Output Modalitiestexttext

Gemini 2.5 Pro vs Gemini 2.0 Pro: إجابات سريعة (FAQ)

Which is more intelligent, Gemini 2.5 Pro or Gemini 2.0 Pro?

Gemini 2.5 Pro is more intelligent. It scores 78 compared with 52 on the composite Intelligence Index.

Which model is cheaper to run?

Gemini 2.0 Pro is cheaper at $0.97 per 1M tokens blended, compared with $1.47 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Gemini 2.0 Pro has lower latency, with a time to first token of 0.62s compared with 0.82s.

Which model has a larger context window?

Gemini 2.0 Pro has a larger context window, supporting 2M tokens compared with 1.05M tokens.

الحكم النهائي

يتميز كل من Gemini 2.5 Pro (مثالي لـالاستدلال المنطقي العميق والرياضيات المتقدمة والبحث العلمي متعدد الخطوات وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وGemini 2.0 Pro (مثالي لـالاستدلال المؤسسي المتقدم وهندسة البرمجيات وتطبيقات الإنتاج واسعة النطاق وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق Gemini 2.5 Pro في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم Gemini 2.5 Pro سرعة توليد أعلى، بينما يُعد Gemini 2.0 Pro الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.

الأسئلة الشائعة (FAQ)

أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، Gemini 2.5 Pro أم Gemini 2.0 Pro؟+

يتصدر Gemini 2.5 Pro في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.

ما الفرق في تكلفة API بين Gemini 2.5 Pro وGemini 2.0 Pro؟+

يبلغ سعر Gemini 2.5 Pro نحو $1.25 / $10.00 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر Gemini 2.0 Pro نحو $1.25 / $5.00. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد Gemini 2.0 Pro الأرخص.

أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+

يدعم Gemini 2.5 Pro سياقًا بحجم 1.05M رمز مقابل 2M رمز لنموذج Gemini 2.0 Pro، بينما يتفوق Gemini 2.5 Pro في سرعة تدفق الرموز.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

Related reading

Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.

المصادر الرسمية: وثائق API الرسمية من Google وGoogle وتقييمات الاختبارات القياسية المستقلة (2026).