O Google acaba de lançar o Gemini 2.5, que a empresa chama de seu “modelo de IA mais inteligente até agora”. A primeira versão do modelo foi o Gemini 2.5 Pro, que alcançou pontuações de benchmark impressionantes em muitos testes.
O Google afirma que o Gemini 2.5 supera os melhores modelos da OpenAI, DeepSeek e outros gigantes da tecnologia de IA
O Gemini 2.5 Pro já está disponível no Google AI Studio e no aplicativo Gemini, se você for um usuário Gemini Advanced . O Gemini 2.5 Pro também estará disponível através da Vertex AI em um futuro próximo.
O Google não divulgou os preços do Gemini 2.5 Pro ou de outros modelos Gemini 2.5 neste momento.
Todos os modelos que usam o Gemini 2.5 são "modelos de pensamento", o que significa que eles podem processar o processo de pensamento antes de gerar uma resposta. Esses modelos de “raciocínio” são o próximo grande passo no espaço da IA porque geram respostas mais complexas e, muitas vezes, mais precisas.
“Agora, com o Gemini 2.5, alcançamos um novo nível de desempenho ao combinar um modelo base significativamente melhorado com um pós-treinamento aprimorado ”, disse o Google.
“No futuro, incorporaremos essas capacidades de pensamento diretamente em todos os nossos modelos para que eles possam lidar com problemas mais complexos e dar suporte aos agentes com uma consciência de contexto ainda melhor . ”
Como o Gemini 2.5 se compara aos modelos OpenAI?
Os modelos Gemini 2.5 Pro do Google superam os modelos top de linha anteriores da OpenAI e DeepSeek.
As pontuações de benchmark do Gemini 2.5 compartilhadas pelo Google são bastante impressionantes. O Gemini 2.5 Pro Experimental obteve 18,5% no Último Exame da Humanidade.
Essa pontuação significa que, pelo menos por enquanto, o Gemini 2.5 Pro Experimental é o melhor modelo por essa métrica. Sua pontuação supera o OpenAI 03-mini (14%) e o DeepSeek R1 (8,6%).
Esse teste específico é considerado difícil, embora não seja a única maneira de medir o desempenho de um modelo de IA.
O Google também destacou os recursos de programação do Gemini 2.5 Pro e os padrões do modelo em matemática e ciências. O Gemini 2.5 Pro está atualmente liderando em benchmarks de matemática e ciências, medidos pelo GPQA e AIME 2025.
É possível programar no Gemini 2.5?
A programação é o foco principal do Gemini 2.5. O Google afirma que houve "um grande salto em relação à versão 2.0" e diz que mais melhorias estão a caminho.
O novo modelo do Google pode criar aplicativos da web e aplicativos de código de agente. Uma demonstração do Google mostra o Gemini 2.5 Pro sendo usado para criar um jogo a partir de um único prompt de linha.
4 razões pelas quais o Gemini 2.5 Pro do Google é importante para a IA empresarial
Aqui estão quatro pontos-chave que as equipes empresariais devem ter em mente ao avaliar o Gemini 2.5 Pro.
1. Raciocínio estruturado e transparente – um novo padrão de clareza de pensamento
O que diferencia o Gemini 2.5 Pro não é apenas sua inteligência, mas como essa inteligência demonstra claramente seu trabalho. O método de treinamento passo a passo do Google cria um trem de pensamento estruturado (CoT) que não se assemelha a divagações ou suposições, como o que vimos em modelos como o DeepSeek . Esses CoTs não são truncados em resumos superficiais como os modelos da OpenAI. O novo modelo Gemini apresenta ideias em etapas numeradas, com subtópicos e lógica interna extremamente clara e transparente.
Em termos práticos, isso é um avanço em confiabilidade e navegabilidade. Usuários empresariais que avaliam resultados para tarefas críticas – como revisar implicações de políticas, codificar lógica ou resumir pesquisas complexas – agora podem ver como o modelo chegou à resposta. Isso significa que eles podem validar, corrigir ou redirecionar as respostas com mais confiança. Este é um grande passo à frente em relação à sensação de "caixa preta" que ainda persiste em muitas saídas de modelos de grandes linguagens (LLM) .
Para um guia mais detalhado sobre o desempenho deste modelo, confira o vídeo onde o Gemini 2.5 Pro é testado ao vivo. Um exemplo discutido: quando questionado sobre as limitações de grandes modelos de linguagem, o Gemini 2.5 Pro demonstrou notável consciência. Ele descreve as fraquezas comuns e as categoriza em áreas como “intuição física”, “síntese de novos conceitos”, “planejamento de longo prazo” e “nuance ética”, fornecendo uma estrutura que ajuda os usuários a entender o que o modelo sabe e como abordar o problema.
As equipes de engenharia empresarial podem aproveitar essa capacidade para:
Uma limitação notável é que, embora esse raciocínio estruturado esteja disponível no aplicativo Gemini e no Google AI Studio, ele não está acessível atualmente via API — uma deficiência para desenvolvedores que buscam integrar esse recurso em aplicativos corporativos.
2. Um verdadeiro concorrente à tecnologia de ponta – não apenas na teoria
O modelo atualmente lidera a tabela de classificação do Chatbot Arena por uma margem significativa — mais de 35 pontos Elo à frente do próximo melhor modelo, principalmente a atualização OpenAI 4o lançada um dia após o lançamento do Gemini 2.5 Pro. E embora o domínio dos benchmarks geralmente seja passageiro (já que novos modelos são lançados semanalmente), o Gemini 2.5 Pro realmente parece diferente.
Ele se destaca em tarefas que recompensam o raciocínio profundo: codificação, resolução de problemas com nuances, resumo em documentos e até mesmo planejamento abstrato. Em testes internos, ele teve um desempenho particularmente bom em benchmarks anteriormente difíceis, como o “Último Exame da Humanidade”, um benchmark popular para detectar fraquezas de LLM em áreas abstratas e diferenciadas.
Grupos empresariais podem não se importar com qual modelo vence qual classificação acadêmica. Mas eles se importarão que esse modelo possa pensar - e mostrarão como ele pensa. O teste de vibração é muito importante.
Como observou o respeitado engenheiro de IA Nathan Lambert: “O Google tem os melhores modelos novamente, porque eles deveriam ter iniciado todo esse boom da IA. O grande erro foi corrigido.” Os usuários empresariais devem ver isso não apenas como uma tentativa do Google de alcançar os concorrentes, mas também de superá-los em recursos importantes para aplicativos empresariais.
3. Finalmente, o jogo de criptografia do Google é forte
Tradicionalmente, o Google ficou atrás do OpenAI e do Anthropic em termos de suporte de codificação focado no desenvolvedor. O Gemini 2.5 Pro muda isso.
Em testes práticos, ele demonstrou fortes capacidades de tentativa única em desafios de codificação, incluindo a construção de um jogo Tetris funcional que rodou na primeira tentativa quando exportado para o Replit — sem necessidade de depuração. Mais notavelmente, ele explica claramente a estrutura do código, rotula cuidadosamente as variáveis e etapas e apresenta sua abordagem antes de escrever uma única linha de código.
Este modelo compete com o Claude 3.7 Sonnet da Anthropic, que é considerado líder em geração de código e é um dos principais motivos do sucesso da Anthropic na empresa. Mas o Gemini 2.5 oferece uma vantagem importante: uma enorme janela de contexto de token de até 1 milhão. Claude 3.7 Sonnet atualmente oferece apenas 500.000 tokens.
Essa grande janela de contexto abre novas possibilidades de raciocínio em toda a base de código, leitura de documentação on-line e trabalho em vários arquivos interdependentes. A experiência do engenheiro de software Simon Willison demonstra essa vantagem.
Ao usar o Gemini 2.5 Pro para implementar um novo recurso em nossa base de código, o modelo identificou as alterações necessárias em 18 arquivos diferentes e concluiu o projeto inteiro em cerca de 45 minutos, com média de menos de 3 minutos por arquivo modificado. Esta é uma ferramenta séria para empresas que estão experimentando estruturas de agentes ou ambientes de desenvolvimento com tecnologia de IA.
4. Integração multimétodo com comportamento semelhante ao de um agente
Enquanto alguns modelos, como o mais recente 4o da OpenAI, podem mostrar mais brilho com geração de imagens atraentes, o Gemini 2.5 Pro parece estar redefinindo silenciosamente o que é o raciocínio multimodal fundamentado.
Em um exemplo, um experimento prático de Ben Dickson para a VentureBeat demonstrou a capacidade do modelo de extrair informações importantes de um artigo técnico sobre algoritmos de pesquisa e gerar um diagrama de fluxo SVG correspondente — e então melhorar esse diagrama de fluxo quando lhe for mostrada uma versão renderizada com erros visuais. Esse nível de raciocínio multimodal permite a criação de novos fluxos de trabalho que antes não eram possíveis com modelos somente de texto.
Em outro exemplo, o desenvolvedor Sam Witteveen enviou uma captura de tela simples de um mapa de Las Vegas e perguntou quais eventos do Google estavam acontecendo nas proximidades em 9 de abril. O modelo identificou o local, inferiu a intenção do usuário, pesquisou online e retornou detalhes precisos sobre o Google Cloud Next, incluindo data, local e citação. Tudo isso é feito sem uma estrutura de agente personalizada, apenas o modelo principal e a pesquisa integrada.
Na verdade, esse modelo de raciocínio de entrada multimodal vai além de apenas olhar. Ele sugere como seria um fluxo de trabalho empresarial em 6 meses: carregue documentos, diagramas e painéis e deixe o modelo sintetizar, planejar ou tomar ações significativas com base no conteúdo.
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