Gemini 1.5 Pro
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
- 15 February 2024
- Autoren
- Gemini Team
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Language, Multimodal
- Aufgabe
- Language modeling, Visual question answering
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
Training-Compute
Die Berechnung, die durchgeführt wird, um das Modell zu trainieren, gemessen in Gleitpunktoperationen. Es ist ein Maß dafür, was der Trainingslauf gekostet hat, nicht dafür, wie schnell das fertige Modell Ihnen antwortet.
- Wie es etabliert wurde
- Benchmarks
Der Trainingslauf
Was es physisch gekostet hat, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Wand gezogen hat.
- Trainingshardware
- Google TPU v4
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
- API access
- Training-Code
- Unreleased
API access: https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/learn/models
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Grenzmodell
- Yes
- Wahrscheinlich über 10²³ FLOP
- Yes
- Warum es verfolgt wird
- Significant use
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Speculative
Google DeepMind's current best public model, being used for their products.
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Gemini 1.5: Unlocking multimodal understanding across millions of tokens of context
- Zuletzt aktualisiert
- 7 April 2026
Was die Zahlen bedeuten
Über dieses Modell
Gemini 1.5 Pro wurde veröffentlicht von Google DeepMind, im Land aufgezeichnet als United States of America, während February 2024. Die veröffentlichende Organisation ist als industry.
Es funktioniert im Bereich von Language, Multimodal, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet language modeling, Visual question answering.
Dies ist ein geschlossenes Modell: die trainierten Werte blieben bei demjenigen, der sie erzeugt hat, und es gibt keine lokale Version zum Ausführen.
Wie es trainiert wurde
Der Grund, warum es überhaupt in diesem Katalog erscheint: significant use.
Antworten
Gemini 1.5 Pro — Häufige Fragen
Gemini 1.5 Pro— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
Gemini 1.5 Pro— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
Gemini 1.5 Pro— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Google DeepMind, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry.
Gemini 1.5 Pro— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in February 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
Gemini 1.5 Pro— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Language, Multimodal, und wird als Bewältigung der Aufgabe von language modeling, Visual question answering. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.
Gemini 1.5 Pro— 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.
Die andere Richtung
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