Gemini 3 Pro
Sin estimación
No hay requisitos de hardware para este modelo
Los pesos de este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en su propio hardware en ningún tamaño. Solo es accesible a través de su proveedor, y ninguna tarjeta gráfica lo cambia.
En registro
Especificación completa
Todo lo registrado para este modelo. La mayoría de ello describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se dedicó a ello y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente.
Origen
¿Quién construyó este modelo, dónde y cuándo fue publicado?
- Organización
- Google DeepMind
- Tipo de organización
- Industry
- País
- United States of America
- Publicado
- 18 November 2025
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Multimodal, Language, Vision
- Tarea
- Language modeling/generation
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se utilizaron para entrenarlo. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- Datos de entrenamiento
- tokens
El entrenamiento
Lo que se necesitó físicamente para entrenar: qué chips, cuántos, durante cuánto tiempo y qué consumió de la pared.
- Hardware de entrenamiento
- Google TPU v7 Ironwood
Disponibilidad
Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo cual es lo que decide si alguna de las cifras de la tarjeta gráfica en esta página aplica.
- Pesos
- Closed — provider access only
- Acceso al modelo
- API access
- Código de entrenamiento
- Unreleased
Cómo se clasifica
Etiquetas que aplica el conjunto de datos de origen al rastrear modelos notables y cuán seguro está de la entrada.
- Probablemente por encima de 10²³ FLOP
- Yes
- Por qué se rastrea
- Significant use
- Registrar confianza
- Unknown
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue revisado por última vez.
- Referencia
- A new era of intelligence with Gemini 3
- Última actualización
- 24 April 2026
Qué significan los números
De dónde vino
Gemini 3 Pro was published by Google DeepMind, in United States of America, in November 2025. industry is the category the publisher falls under.
It works in Multimodal, Language, Vision, and is recorded as doing language modeling/generation.
Sus pesos nunca fueron publicados, por lo que solo se puede acceder a ellos a través de su proveedor. Ninguna tarjeta gráfica cambia eso.
Cómo fue entrenado
It is tracked in the underlying dataset for one reason in particular: significant use.
Respuestas
Gemini 3 Pro — Preguntas frecuentes
¿Cuándo se lanzó Gemini 3 Pro?
Gemini 3 Pro was published in November 2025.
What is Gemini 3 Pro used for?
Gemini 3 Pro works in Multimodal, Language, Vision, and is recorded as handling language modeling/generation. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
What GPU do I need to run Gemini 3 Pro?
None. Gemini 3 Pro 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.
Is Gemini 3 Pro open source?
No. Gemini 3 Pro has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does Gemini 3 Pro have?
No parameter count has been published for Gemini 3 Pro, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created Gemini 3 Pro?
Gemini 3 Pro was published by Google DeepMind, based in United States of America, categorised as industry.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posee una tarjeta y desea saber todo lo que podrá ejecutar, empiece por el hardware en su lugar.