Gemini Robotics-ER 1.5
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
- Tipo de Organización
- Industry
- País
- United States of America
- Publicado
- 25 September 2025
- Autores
- Abbas Abdolmaleki, Saminda Abeyruwan, Joshua Ainslie, Jean-Baptiste Alayrac, Montserrat Gonzalez Arenas, Ashwin Balakrishna, Nathan Batchelor, Alex Bewley, Jeff Bingham, Michael Bloesch, Konstantinos Bousmalis, Philemon Brakel, Anthony Brohan, Thomas Buschmann, Arunkumar Byravan, Serkan Cabi, Ken Caluwaerts, Federico Casarini, Christine Chan, Oscar Chang, London Chappellet-Volpini, Jose Enrique Ch…
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Vision, Language, Speech
- Tarea
- Instruction interpretation, Robotic manipulation, Image captioning, Object detection, Search, Language modeling/generation, Question answering, Speech recognition (ASR)
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,Google TPU v5e,Google TPU v6e Trillium
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
- API access
- Código de entrenamiento
- Unreleased
Starting today, we’re making Gemini Robotics-ER 1.5 available to developers via the Gemini API in Google AI Studio.
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Por qué se rastrea
- SOTA improvement
- Confianza de registro
- Unknown
Table 19 "Our model achieves the highest aggregated performance on 15 academic embodied reasoning benchmarks, including Point-Bench, RefSpatial, RoboSpatial-Pointing, Where2Place, BLINK, CV-Bench, ERQA, EmbSpatial, MindCube, RoboSpatial-VQA, SAT, Cosmos-Reason1, Min Video Pairs, OpenEQA and VSI-Bench."
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Gemini Robotics 1.5 brings AI agents into the physical world
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Acerca de este modelo
Gemini Robotics-ER 1.5 fue publicado por Google DeepMind, en el país registrado como United States of America, durante September 2025. La categoría en la que se encuentra el editor es industry.
Funciona en el dominio de Vision, Language, Speech, y se registra como realizando la tarea de instruction interpretation, Robotic manipulation, Image captioning, Object detection, Search, Language modeling/generation, Question answering, Speech recognition (ASR).
Debido a que los pesos no están disponibles, ninguna de las cifras de hardware en este sitio se aplica a él.
Qué se necesitó para construirlo
La razón por la que aparece en este catálogo en absoluto: sOTA improvement.
Respuestas
Gemini Robotics-ER 1.5 — preguntas comunes
Gemini Robotics-ER 1.5— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
Gemini Robotics-ER 1.5— ¿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.
Gemini Robotics-ER 1.5— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Google DeepMind, basado en United States of America, una organización categorizada como industry.
Gemini Robotics-ER 1.5— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en September 2025.
Gemini Robotics-ER 1.5— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Vision, Language, Speech, y se registra como manejando la tarea de instruction interpretation, Robotic manipulation, Image captioning, Object detection, Search, Language modeling/generation, Question answering, Speech recognition (ASR). Un modelo puede manejar varios de cada uno, así que estas son las áreas para las que fue construido en lugar de un límite en lo que intentará.
Gemini Robotics-ER 1.5— ¿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.
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.