Gemini Nano-2
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
- 19 December 2023
- Autoren
- Gemini Team
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Multimodal, Language, Vision, Audio
- Aufgabe
- Chat, Image captioning, Speech recognition (ASR)
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.
- Parameter
- 3.3B
- Trainingsdaten
- tokens
3.25B
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 v5e
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
- Unreleased
- Training-Code
- Unreleased
May be API access in the future. There is an Android API but it "is under a closed early access preview program at this time": https://ai.google.dev/gemini-api/docs/get-started/android_aicore
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Wahrscheinlich über 10²³ FLOP
- Yes
- Warum es verfolgt wird
- Significant use
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
- Zitationen
- 633
Significant use; deployed on Android phones such as the Pixel: https://store.google.com/intl/en/ideas/articles/pixel-feature-drop-december-2023/ "Despite their size, they show exceptionally strong performance on factuality, i.e. retrieval-related tasks, and significant performance on reasoning, STEM, coding, multimodal and multilingual tasks"
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Gemini: A Family of Highly Capable Multimodal Models
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Hintergrund
Gemini Nano-2 wurde veröffentlicht von Google DeepMind, im Land aufgezeichnet als United States of America, während December 2023. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist industry.
Es funktioniert im Bereich von Multimodal, Language, Vision, Audio, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet chat, Image captioning, Speech recognition (ASR).
Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.
Training und Herkunft
Es wird aus einem bestimmten Grund im zugrunde liegenden Datensatz verfolgt: significant use.
Antworten
Gemini Nano-2 — Häufige Fragen
Gemini Nano-2— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Multimodal, Language, Vision, Audio, und wird als Bewältigung der Aufgabe von chat, Image captioning, Speech recognition (ASR). Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.
Gemini Nano-2— 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.
Gemini Nano-2— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
Gemini Nano-2— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 3.3B. 3.25B. Diese Zahl ist die Gesamtsumme, und sie bestimmt, wie viel MEMORY das MODEL benötigt – ungefähr ein halbes Gigabyte pro Milliarde bei der Kompression, die die meisten Menschen verwenden.
Gemini Nano-2— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Google DeepMind, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry.
Gemini Nano-2— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in December 2023. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
Die andere Richtung
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