Gemini 3.5 Flash-Lite

Geschlossene Gewichte Google DeepMind July 2026

Keine Schätzung

Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell

Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, sodass es nicht heruntergeladen oder auf eigener Hardware in irgendeiner Größe ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar, und keine Grafikkarte ändert das..

Aufzeichnen

Vollständige Spezifikation

Alles, was für dieses Modell aufgezeichnet wurde. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft – nützlicher Kontext, um zu beurteilen, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in unterschiedlichem Maßstab erstellt wurden..

Ursprung

Wer hat dieses Modell erstellt, wo und wann es veröffentlicht wurde.

Organisation
Google DeepMind
Typ der Organisation
Industry
Land
United States of America
Veröffentlicht
21 July 2026

Was es tut

Die Problembereiche, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen.

Domäne
Language, Multimodal, Vision
Aufgabe
Question answering, Language modeling/generation

Größe

Wie groß das Modell ist und wie viele Daten es trainiert wurde. Parameter sind die Werte, die entscheiden, ob es auf eine bestimmte Grafikkarte passt.

Modell/Modelle können auf der GPU nicht passen. Eng = kaum auszuführen, komfortabel = läuft problemlos mit Spielraum.
tokens

Verfügbarkeit

Ob Sie das Modell erhalten und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, was entscheidet, ob eine der Grafikkartenfiguren auf dieser Seite zutrifft.

Gewichte
Closed — provider access only
Modellzugriff
API access

Wie es klassifiziert ist

Labels, die auf das Quell-Dataset angewendet werden, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.

Modell/Modelle können auf der GPU ausgeführt werden. Es passt nicht / wird nicht passen. Eng = kaum ausführbar, komfortabel = läuft problemlos mit Spielraum.
Confident

Model/Modelle laufen nicht / wird nicht passen

Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.

Referenz
Introducing Gemini 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite, and 3.5 Flash Cyber
Modell/Modelle können von der GPU nicht ausgeführt werden. Es passt nicht. Zu eng. Lauffähig. Bequem.
21 July 2026

Was die Zahlen bedeuten

Was dieses Modell ist

Gemini 3.5 Flash-Lite was published by Google DeepMind, in United States of America, in July 2026. It comes out of industry.

It works in Language, Multimodal, Vision, and is recorded as doing question answering, Language modeling/generation.

Seine Gewichte wurden nie veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarte ändert das.

Antworten

Gemini 3.5 Flash-Lite — Häufige Fragen

01

What is Gemini 3.5 Flash-Lite used for?

Gemini 3.5 Flash-Lite works in Language, Multimodal, Vision, and is recorded as handling question answering, Language modeling/generation. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.

02

What GPU do I need to run Gemini 3.5 Flash-Lite?

None. Gemini 3.5 Flash-Lite is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.

03

Is Gemini 3.5 Flash-Lite open source?

No. Gemini 3.5 Flash-Lite has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.

04

How many parameters does Gemini 3.5 Flash-Lite have?

No parameter count has been published for Gemini 3.5 Flash-Lite, which is why no memory or speed figure appears on this page.

05

Who created Gemini 3.5 Flash-Lite?

Gemini 3.5 Flash-Lite was published by Google DeepMind, based in United States of America, categorised as industry.

06

When was Gemini 3.5 Flash-Lite released?

Gemini 3.5 Flash-Lite was published in July 2026.

Quelle

Originalveröffentlichung

Modell/Modelle läuft nicht / wird nicht passen 21 July 2026

Die andere Richtung

Von der anderen Seite betrachten?

Diese Seite beginnt vom Modell. Wenn Sie bereits eine Karte besitzen und alles erfahren möchten, was sie ausführen kann., Modell/Modelle laufen GPU AI-Modell. passt nicht/wird nicht passen. eng = kaum lauffähig, komfortabel = läuft problemlos mit Spielraum..