Med-Gemini-3D
Sin estimación
Sin requisitos de hardware para este modelo
Los pesos para este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en tu propio hardware de ningún tamaño. Solo se puede acceder a través de su proveedor, y ningún cambio de tarjeta gráfica eso..
En registro
especificación completa
Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..
Origen
Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.
- Organización
- Google DeepMind,Google Research
- Tipo de Organización
- Industry,Industry
- País
- United States of America
- Publicado
- 6 May 2024
- Autores
- Lin Yang, Shawn Xu, Andrew Sellergren, Timo Kohlberger, Yuchen Zhou, Ira Ktena, Atilla Kiraly, Faruk Ahmed, Farhad Hormozdiari, Tiam Jaroensri, Eric Wang, Ellery Wulczyn, Fayaz Jamil, Theo Guidroz, Chuck Lau, Siyuan Qiao, Yun Liu, Akshay Goel, Kendall Park, Arnav Agharwal, Nick George, Yang Wang, Ryutaro Tanno, David G. T. Barrett, Wei-Hung Weng, S. Sara Mahdavi, Khaled Saab, Tao Tu, Sreenivasa Ra…
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Medicine, Vision
- Tarea
- Visual question answering, Medical diagnosis
- Modelo base
- Gemini 1.5 Pro
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- Datos de entrenamiento
- tokens
La ejecución de entrenamiento
Lo que costó físicamente entrenar: qué chips, cuántos, por cuánto tiempo y qué eso consumió de la pared.
- Hardware de entrenamiento
- Google TPU v4
Disponibilidad
Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la GPU en esta página se aplica.
- Pesos
- Closed — provider access only
- Acceso al modelo
- Unreleased
- Código de entrenamiento
- Unreleased
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Confianza de registro
- Unknown
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Advancing Multimodal Medical Capabilities of Gemini
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Fondo
Med-Gemini-3D fue publicado por Google DeepMind,Google Research, en el país registrado como United States of America, durante May 2024. La categoría en la que se encuentra el editor es industry,Industry.
Funciona en el dominio de Medicine, Vision, y se registra como realizando la tarea de visual question answering, Medical diagnosis.
En lugar de ser entrenado desde cero, se deriva de Gemini 1.5 Pro. Por eso comparte la forma y el tamaño general del modelo base.
Sus pesos nunca fueron publicados, por lo que solo se puede acceder a través de su proveedor. No hay cambios en la tarjeta gráfica que eso.
Respuestas
Med-Gemini-3D — preguntas comunes
Med-Gemini-3D— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?
Ninguno. Este es un modelo cerrado: sus PESOS nunca fueron publicados, por lo que no se puede descargar o ejecutar en su propio hardware a ningún precio. Solo se puede acceder a él a través de su proveedor.
Med-Gemini-3D— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
Med-Gemini-3D— ¿cuántos parámetros tiene?
No se ha publicado el conteo de parámetros para él, por lo que no aparece ninguna cifra de memoria o velocidad en esta página.
Med-Gemini-3D— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Google DeepMind,Google Research, basado en United States of America, una organización categorizada como industry,Industry.
Med-Gemini-3D— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en May 2024. La capacidad por parámetro ha mejorado considerablemente desde entonces, por lo que un modelo más reciente del mismo tamaño suele ser el mejor uso del mismo hardware.
Med-Gemini-3D— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Medicine, Vision, y se registra como manejando la tarea de visual question answering, Medical diagnosis. Los Modelos suelen llevar más de uno de cada uno, y las etiquetas describen el propósito en lugar de los límites de capacidad.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.