Veo
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, daher kann es nicht heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware in beliebiger Größe betrieben werden. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar, und keine Grafikkarte ändert das..
Aufgezeichnet
Volle Spezifikation
Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- Google DeepMind
- Organisationsart
- Industry
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 14 May 2024
- Autoren
- Abhishek Sharma, Adams Yu, Ali Razavi, Andeep Toor, Andrew Pierson, Ankush Gupta, Austin Waters, Aäron van den Oord, Daniel Tanis, Dumitru Erhan, Eric Lau, Eleni Shaw, Gabe Barth-Maron, Greg Shaw, Han Zhang, Henna Nandwani, Hernan Moraldo, Hyunjik Kim, Irina Blok, Jakob Bauer, Jeff Donahue, Junyoung Chung, Kory Mathewson, Kurtis David, Lasse Espeholt, Marc van Zee, Matt McGill, Medhini Narasimhan,…
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Video, Vision
- Aufgabe
- Video generation, Text-to-video, Image-to-video
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.
- Trainingsdaten
- tokens
Verfügbarkeit
Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.
- Gewichte
- Closed — provider access only
- Modellzugang
- Hosted access (no API)
- Training-Code
- Unreleased
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Unknown
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- We’re introducing Veo, our most capable model for generating high-definition video
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Hintergrund
Veo wurde veröffentlicht von Google DeepMind, im Land aufgezeichnet als United States of America, während May 2024. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist industry.
Es funktioniert im Bereich von Video, Vision, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet video generation, Text-to-video, Image-to-video.
Dies ist ein geschlossenes Modell: die trainierten Werte blieben bei demjenigen, der sie erzeugt hat, und es gibt keine lokale Version zum Ausführen.
Antworten
Veo — Häufige Fragen
Veo— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?
Dieses ist ein geschlossenes Modell — seine Gewichte wurden nie veröffentlicht, sodass es zu keinem Preis heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar.
Veo— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
Veo— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
Veo— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Google DeepMind, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry.
Veo— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in May 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
Veo— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Video, Vision, und wird als Bewältigung der Aufgabe von video generation, Text-to-video, Image-to-video. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
Die andere Richtung
Von der anderen Seite aus betrachten?
Diese Seite beginnt mit dem Modell. Wenn Sie bereits eine Karte besitzen und alles wissen möchten, was sie ausführen wird, Starte stattdessen von der Hardware.