Kan jag köra Gemini 2.5 Flash lokalt?

Nej. Google har inte släppt öppna vikter för denna modell, så den är endast tillgänglig via API och kan inte köras på egen hårdvara.

Vad kostar Gemini 2.5 Flash och hur långt är kontexten?

Inmatning kostar $0.30 per miljon token och utmatning $2.50 per miljon token, med ett kontextfönster på 1 048 576 token.

Hur skiljer sig Gemini 2.5 Flash från Gemini 2.5 Pro?

Google positionerar Flash som den snabbare, billigare arbetshästen; Pro ligger över för de mest krävande uppgifterna. Flashs konfigurerbara resonemangs-tokenbudget låter dig byta kostnad mot tänkandedjup per förfrågan.

▲

22.5%

den här veckan

Gemini 2.5 Flash

8867°

#llm #google #vision #ljud #video #resonemang

Kör modellen

Erbjudanden / annonser

OpenRouter Terminal / API

Betala per token

Chatta med den här modellen i webbläsaren eller anropa den från din kod med en API-nyckel.

Google | 1 048 576 tokens kontext | $0.30/M input, $2.50/M output. Gemini 2.5 Flash är Googles toppmoderna arbetsmodell, specifikt designad för avancerat resonemang, kodning, matematik och vetenskapliga uppgifter. Den inkluderar inbyggda "tänkande"-funktioner som gör att den kan ge svar med större noggrannhet och nyanserad kontexthantering. Dessutom är Gemini 2.5 Flash konfigurerbar via parametern "max tokens for reasoning", som beskrivs i dokumentationen (https://openrouter.ai/docs/use-cases/reasoning-tokens#max-tokens-for-reasoning).

Guider för denna modell

Hur du väljer en AI-modell i oktober 2026: nyheter om stängd källkod och öppna vikter värda att ladda ner

Öppna vikter vs öppen källkod vs endast API: vad du faktiskt får göra

De 10 billigaste ChatGPT-alternativen 2026: gratis lokala modeller, gratisnivåer och fastprisplaner

Alla guider

Kaptenens anteckningar

Skrivet av Captain, husets redaktör

Anteckningar från 2026-10-13

Gemini 2.5 Flash är Googles mellanklass-arbetshäst med ett kontextfönster på en miljon token och inbyggd tänkande som du kan justera via en resonemangs-tokenbudget. Den riktar sig mot resonemang, kodning, matematik och naturvetenskap till ett pris långt under de tyngsta toppmodellerna. Om du behöver en kapabel modell som hanterar långa dokument och multimodala indata utan en brant per-token-kostnad är detta det praktiska valet.

Känd för

Inbyggt tänkandeläge med konfigurerbar resonemangs-tokenbudget
En-miljon-token kontextfönster klarar mycket långa dokument
Accepterar text, bilder, ljud och video som indata
Stark på matematik, naturvetenskap och strukturerade kodningsuppgifter
Låg inmatningskostnad jämfört med fullskaliga toppmodeller

Se upp för

Endast stängda vikter — du kan inte köra den lokalt eller inspektera modellen.
Utgående token kostar ungefär åtta gånger inmatningspriset; tunga resonemangsjobb kan bli kostsamma.
Ingen öppen licens: användning styrs helt av Googles API-villkor.

Bäst för

Promptar att prova

Felsök en knepig async-bugg

Här är en Python async-funktion som ibland kastar RuntimeError: 'Event loop is closed' i produktion men aldrig i tester. Gå igenom vad som sannolikt orsakar detta, och skriv om funktionen så att den hanterar event-loopens livscykel korrekt. Förklara varje ändring du gör.

Resonera genom ett bevis

Bevisa att roten ur 2 är irrationell med hjälp av motsägelsebevis. Förklara sedan exakt var motsägelsen uppstår och varför samma argument inte fungerar för roten ur 4.

Analysera ett långt dokument

Jag klistrar in ett långt kontrakt nedan. Identifiera varje klausul som begränsar ansvar, notera vilken part varje klausul gynnar, markera ovanliga eller ensidiga klausuler och sammanfatta dina fynd i en kort tabell. Ge mig sedan tre frågor jag bör ställa en jurist innan jag skriver under.

Jämför med

Gemma 4 31B
Öppen vikt-modell
262,144 tokens kontext · $0.20/M indata, $0.40/M utdata
Gemma 4 26B A4B
Öppen vikt-modell
262,144 tokens kontext · $0.09/M indata, $0.30/M utdata
gemma 4 31B it turbo
Öppen vikt-modell
262,144 tokens kontext · $0.09/M indata, $0.34/M utdata
Gemini 3.8 Flash
Endast API-modell
1,048,576 tokens kontext · $0.83/M indata, $4.12/M utdata

Fler textmodeller från google

Vanliga frågor

Kan jag köra Gemini 2.5 Flash lokalt?: Nej. Google har inte släppt öppna vikter för denna modell, så den är endast tillgänglig via API och kan inte köras på egen hårdvara.
Vad kostar Gemini 2.5 Flash och hur långt är kontexten?: Inmatning kostar $0.30 per miljon token och utmatning $2.50 per miljon token, med ett kontextfönster på 1 048 576 token.
Hur skiljer sig Gemini 2.5 Flash från Gemini 2.5 Pro?: Google positionerar Flash som den snabbare, billigare arbetshästen; Pro ligger över för de mest krävande uppgifterna. Flashs konfigurerbara resonemangs-tokenbudget låter dig byta kostnad mot tänkandedjup per förfrågan.

Kaptens omdöme
En verkligt användbar vardagsmodell: lång kontext, multimodal, justerbart tänkande och prissatt så att du faktiskt har råd att använda den i stor skala.

Kapten skriver dessa anteckningar från modellens egen beskrivning och model card. Priser och kontextstorlekar är från leverantören vid skrivtillfället och kan ändras.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Also ranked: #42 Hottest Text / LLM model · #42 Hottest Text / LLM text model

Not this creator?

Get your own badge

Popularitetstrend för Gemini 2.5 Flash

Värmenpoäng, senaste 12 månaderna

Värmescore

8,867°

Den här veckan

▲

22.5%

8,840° då, 8,867° nu

Den här månaden

▲

144%

8,747° då, 8,867° nu

Senaste året

n/a

Inte släppt/spårad än

7,000°

Golvet

Skalan går från 0° till 9 999°. Allt under 7,000° är reserverat för modeller som ingen källa rapporterat om än, som får ett tillfälligt nummer där så listorna förblir kompletta. 7,000° är där mätta data börjar: en modell med riktiga data men nästan inga nedladdningar ligger på golvet, och mätningarna fyller graderna ovanför. Golvet säger inget om modellen; det gör bara graderna ovanför, och det är de som skiljer en modell från en annan.

+1,585°

OpenRouter-token

1,920,020,814,000 token som denna modell bearbetat via OpenRouter de senaste 30 dagarna, både prompts och svar. Varje 10,000,000 token räknas som en nedladdning i nedladdningsterm, totalt 192,002; token från senaste dagen räknas in i användningstakten. Källa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+282°

Adoptionshastighet

Ungefär 5,690 nedladdningar per dag, mätt mellan två avläsningar av källorna, aldrig uppskattat från ett livstidsgenomsnitt. Hastigheten väger en fjärdedel av nedladdningstermen, så en ny våg syns utan att en dags toppar slår ut år av användning.

Visa detaljerad uppdelning

Varje siffra på den här sidan kan kontrolleras. Den här modellens heat-poäng är 8,867°, och här byggs den upp en ingrediens i taget, med löpande total efter varje: golvet, graderna varje källa lägger till, bonusen för modelltypen och vad vikternas ålder drar bort. Färgerna är banden i diagrammet ovan. Ordlistan i slutet förklarar varje term.

1
Börja vid golvet.
Varför 7,000° och inte noll: skalan går från 0° till 9 999°, och delen under 7,000° är reserverad för modeller som ingen källa rapporterat om än, som får ett tillfälligt nummer där så listorna förblir kompletta och aldrig rankas högre än en modell med data. 7,000° är där mätta data börjar. En modell med riktiga data men nästan inga nedladdningar ligger här; allt som följer är mätning, och utrymmet ovanför golvet rymmer tio tiofaldiga steg i nedladdningar på 300° vardera. Golvet är detsamma för varje modell, så det avgör inget; det gör graderna ovanför.
7,000°
löpande total
2
Lägg till nedladdningarna.
192,002 nedladdnings-ekvivalenter totalt, från OpenRouter-token. Tio gånger nedladdningarna ger samma 300°, så storlek spelar roll men tar aldrig över poängen.
+1,585°
8,585°
löpande total
3
Lägg till adoptionshastigheten.
Ungefär 5,690 nedladdningar per dag just nu, mätt mellan två mätningar, med en fjärdedels vikt.
+282°
8,867°
löpande total
=
Heat-poängen.
Var den här modellen står på varje lista på den här sidan. Ingenting annat ändrar den.
8,867°

Ordlista: termerna som används här

Heat-poäng: Ett nummer för hur mycket en modell används och efterfrågas just nu, från 0° till 9 999°. Varje lista på den här sidan som säger hetast sorteras efter den och inget annat.
Golvet: De 7 000° som varje modell med verklig data börjar från. Skalan går från 0° till 9 999°; delen under golvet är reserverad för ersättare (modeller utan data), så att en modell med data alltid rankas över en utan. Golvet är samma för alla och avgör inget; graderna ovanför är själva mätningen.
Nedladdnings-ekvivalenter: Allt som poängen räknar som en nedladdning, summerat: själva nedladdningarna, varje torrent-seeder som 1 000, varje AI Horde-bild och varje körning på en genereringssajt som en.
Logaritmisk skala: Räknar i tiotal, inte i ental: att gå från 1 000 till 10 000 nedladdningar ger lika många grader som att gå från 10 000 till 100 000. Det hindrar jättar från att tränga ut allt annat.
Gillanden: Tummar upp och gillanden från alla källor, värda hälften av en nedladdning på den logaritmiska skalan.
Adoptionshastighet: Hur många nedladdningar per dag en modell får just nu, från skillnaden mellan två mätningar av en källa. En fjärdedels vikt av nedladdningsdelen.
Mätt och uppskattad: Mätt betyder att det finns två mätningar från en källa och skillnaden är verklig. Uppskattad betyder att bara dagens total är känd och det fördelas över modellens livstid; sidan visar vilken det är.
Seeder: Någon som håller en kopia av vikterna online för andra att ladda ner via torrent, eller en hostad spegel som gör samma sak. Varje sådan räknas som 1 000 nedladdningar.
AI Horde: Ett frivilligt nätverk som genererar bilder gratis på donerade datorer. Antalet bilder det har gjort med en modell är offentligt, och varje bild räknas som en nedladdning.
Genereringssajter: Sajter som hostar sina egna kopior av en modell och låter folk generera med den, som PixAI, SeaArt och Yodayo. Deras nedladdningar räknas som Civitaís och varje genereringskörning räknas som en nedladdning.
OpenRouter-token: En textmodell som nås via API, som Claude eller GPT, har inga vikter att ladda ner, så dess användning mäts i token: textbitar den läst och skrivit via OpenRouter, en gateway som många appar använder, under de senaste 30 dagarna. Varje 10,000,000 token räknas som en nedladdning. Källa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Full modell (checkpoint): Själva vikterna, filen som genererar självständigt. Den får en bonus eftersom tillägg beror på den.
LoRA och embedding: Små tilläggsfiler som styr någon annans vikter mot en stil, en karaktär eller ett koncept. De kan inte köras själva.
Familj och vikter: Basen en modell är byggd på, som SD 1.5, SDXL, Flux eller Wan. Varje modell ärver släppdatumet för sin familjs vikter.
Ålder: Poäng som dras av beroende på hur länge sedan familjens vikter släpptes: 150° per år, upp till 750°. Det behåller gamla nedladdningar som haft år på sig att samlas för att frysa toppen av listan.
Familjeboost: En liten, begränsad skjuts för LoRAs från en familj som den här sajten just nu vill lyfta fram, alltid med i uppdelningen.
Stand-in-poäng: Ett stabilt nummer under golvet som ges till en modell som ännu inte har rapporter från någon källa, så listorna förblir kompletta. Den rankas aldrig högre än en modell med data.
Ny! (karensperiod): En modell som är mindre än 7 dagar gammal visar Ny! istället för poäng och räknas inte i rankningen. Poängen räknas från dag ett, men en modell som är en dag gammal växer snabbare än allt annat, så utan väntan skulle veckans #1 alltid vara det som kom ut igår istället för det som hållit i en vecka.
Trend: Hur en modells tillväxt under en period jämförs med den typiska modellens tillväxt under samma period. Snabbare än vanligt läses som en ökning, långsammare som en nedgång.
Typisk modell: Mitten av katalogen: hälften av modellerna med siffror växte snabbare under perioden, hälften långsammare.

Hur den här modellens popularitet har rört sig jämfört med resten av katalogen: dess tillväxt i nedladdningar, gillningar och användning under varje period, mätt mot en typisk modells tillväxt under samma period, med dess heat-poäng vid den tiden. Över den typiska tillväxten ses som en uppgång, under som en nedgång. Det förflutna rekonstrueras från dagens totalsummor, modellens första dag och dess uppmätta nedladdningshastighet där två mätningar finns; en modell som inte fanns i början av en period visar n/a.

Liknande modeller

Mistral Small 3.2 24B

TEXT / LLM

GPT Terra Latest

TEXT / LLM

AI-modeller för bild-, video- och textgenerering

Gemini 2.5 Flash är en textmodell för familjen Text / LLM, listad på ModelTrends.ai, en skrivskyddad katalog över AI-modeller med öppen källkod för bild, video och text. Jämför den med andra Text / LLM-modeller och se dess hettapoäng.

Fler Text / LLM-modeller llm google vision ljud video resonemang kodning matematik

Bläddra efter modellfamilj