Gemini 1.0 Ultra
Žádný odhad
Žádné hardwarové požadavky pro tento model
Hmotnosti pro tento model nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v žádné velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele, a žádná změna grafické karty to nezmění..
Na záznamu
Plná specifikace
Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..
Původ
Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.
- Organizace
- Google DeepMind
- Typ organizace
- Industry
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 6 December 2023
- Autoři
- Gemini Team
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Multimodal, Language, Vision
- Úkol
- Language modeling, Visual question answering, Chat, Translation
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- Výcviková data
- tokens
Výpočty pro trénink
Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená v operacích s plovoucí desetinnou čárkou. Je to měřítko toho, kolik stál tréninkový běh, ne jak rychle hotový model na vás odpovídá.
- Výpočty pro trénink
- 5 × 10²⁵ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Benchmarks,Hardware
This number is an estimate based on limited evidence. In particular, we combine information about the performance of Gemini Ultra on various benchmarks compared to other models, and guesstimates about the hardware setup used for training to arrive at our estimate. Our reasoning and calculations are detailed in this Colab notebook. https://colab.research.google.com/drive/1sfG91UfiYpEYnj_xB5YRy07T5dv-9O_c
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- Google TPU v4
- Používané čipy
- 57,000
- Čip-hodiny
- 132,000,000
- Doba reálného času
- 2,400 hours (100 days)
- Příkon
- 38.4 MW
- Náklady na výpočet
- $30,719,420
Dylan Patel, author of SemiAnalysis, speculates that the training duration of Gemini may have been 100 days.
Dostupnost
Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.
- Hmotnosti
- Closed — provider access only
- Přístup k modelu
- API access
- Tréninkový kód
- Unreleased
API access: https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/learn/models
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Frontier model
- Yes
- Pravděpodobně nad 10²³ FLOP
- Yes
- Proč je to sledováno
- SOTA improvement,Training cost
- Záznam důvěry
- Speculative
- Citace
- 633
"Evaluation on a broad range of benchmarks shows that our most-capable Gemini Ultra model advances the state of the art in 30 of 32 of these benchmarks — notably being the first model to achieve human-expert performance on the well-studied exam benchmark MMLU, and improving the state of the art in every one of the 20 multimodal benchmarks we examined." Table 2
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Gemini: A Family of Highly Capable Multimodal Models
- Nap poslední aktualizace
- 16 December 2025
Co čísla znamenají
Odkud to přišlo
Gemini 1.0 Ultra byl zveřejněn Google DeepMind, v zemi zaznamenané jako United States of America, během December 2023. Kategorie, do které vydavatel spadá, je industry.
funguje v oblasti Multimodal, Language, Vision, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling, Visual question answering, Chat, Translation.
Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.
Co bylo zapotřebí k jeho vybudování
Trénování si vyžádalo výpočetní rozpočet přibližně 5 × 10²⁵ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako Google TPU v4. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Důvod, proč se to v tomto katalogu vůbec objevuje: sOTA improvement,Training cost.
Odpovědi
Gemini 1.0 Ultra — běžné otázky
Gemini 1.0 Ultra— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?
Žádné. Toto je uzavřený model — jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout nebo spustit na vlastním hardwaru za žádnou cenu. Je dostupný pouze prostřednictvím jeho poskytovatele.
Gemini 1.0 Ultra— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
Gemini 1.0 Ultra— kolik má parametrů?
Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.
Gemini 1.0 Ultra— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Google DeepMind, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.
Gemini 1.0 Ultra— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v December 2023. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
Gemini 1.0 Ultra— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Multimodal, Language, Vision, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling, Visual question answering, Chat, Translation. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
Gemini 1.0 Ultra— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 5 × 10²⁵ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako Google TPU v4. To měří, co stálo výrobu modelu, a neříká nic o tom, jak rychle odpovídá po natrénování — rychlost inferencí závisí na šířce pásma paměti, nikoli na rozpočtu na trénink.
Druhý směr
Díváte se na to z druhé strany?
Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.