Gemini 2.5 Pro (Mar 2025)
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
- 25 March 2025
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Language, Vision, Video, Multimodal, Speech
- Aufgabe
- Language modeling/generation, Question answering, Code generation, Quantitative reasoning, Visual question answering, Translation, Image captioning, Video description, 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.
- 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
- API access
- Training-Code
- Unreleased
Availability Google AI Studio Gemini API Gemini App
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
- SOTA improvement
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Unknown
"Gemini also continues to stand out for achieving the SoTA score on both the LOFT and MRCR long-context tasks at 128k context, and is the only one, amongst the models examined in the above table, to support context lengths of 1M+ tokens." Table 4
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Gemini 2.5: Our most intelligent AI model
- Zuletzt aktualisiert
- 11 February 2026
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
Gemini 2.5 Pro (Mar 2025) wurde veröffentlicht von Google DeepMind, im Land aufgezeichnet als United States of America, während March 2025. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist industry.
Es funktioniert im Bereich von Language, Vision, Video, Multimodal, Speech, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet language modeling/generation, Question answering, Code generation, Quantitative reasoning, Visual question answering, Translation, Image captioning, Video description, Speech recognition (ASR).
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Wie es trainiert wurde
Es wird aus einem bestimmten Grund im zugrunde liegenden Datensatz verfolgt: sOTA improvement.
Antworten
Gemini 2.5 Pro (Mar 2025) — Häufige Fragen
Gemini 2.5 Pro (Mar 2025)— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
Gemini 2.5 Pro (Mar 2025)— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
Gemini 2.5 Pro (Mar 2025)— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Google DeepMind, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry.
Gemini 2.5 Pro (Mar 2025)— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in March 2025.
Gemini 2.5 Pro (Mar 2025)— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Language, Vision, Video, Multimodal, Speech, und wird als Bewältigung der Aufgabe von language modeling/generation, Question answering, Code generation, Quantitative reasoning, Visual question answering, Translation, Image captioning, Video description, Speech recognition (ASR). Ein Modell kann mehrere von jedem tragen, daher sind dies die Bereiche, für die es gebaut wurde, anstatt eine Begrenzung dafür, was es versuchen wird.
Gemini 2.5 Pro (Mar 2025)— 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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