Gemini 2.5 Flash-Lite
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
- 15 June 2025
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Language, Vision, Video, Speech, Multimodal
- Úkol
- Language modeling/generation, Question answering, Translation, Text classification, Quantitative reasoning, Search, Code generation, Visual question answering, Video description, Speech recognition (ASR), Character recognition (OCR), System control
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
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
Google AI Studio Gemini API Vertex AI
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Záznam důvěry
- Unknown
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Best for high volume, cost efficient tasks
- Nap poslední aktualizace
- 11 February 2026
Co čísla znamenají
Pozadí
Gemini 2.5 Flash-Lite byl zveřejněn Google DeepMind, v zemi zaznamenané jako United States of America, během June 2025. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry.
funguje v oblasti Language, Vision, Video, Speech, Multimodal, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling/generation, Question answering, Translation, Text classification, Quantitative reasoning, Search, Code generation, Visual question answering, Video description, Speech recognition (ASR), Character recognition (OCR), System control.
Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.
Odpovědi
Gemini 2.5 Flash-Lite — běžné otázky
Gemini 2.5 Flash-Lite— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Google DeepMind, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.
Gemini 2.5 Flash-Lite— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v June 2025.
Gemini 2.5 Flash-Lite— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Language, Vision, Video, Speech, Multimodal, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling/generation, Question answering, Translation, Text classification, Quantitative reasoning, Search, Code generation, Visual question answering, Video description, Speech recognition (ASR), Character recognition (OCR), System control. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.
Gemini 2.5 Flash-Lite— 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 2.5 Flash-Lite— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
Gemini 2.5 Flash-Lite— kolik má parametrů?
Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.
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.