Gemini 2.0 Flash Thinking
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,Google
- Tipo de organización
- Industry,Industry
- País
- United States of America
- Publicado
- 19 December 2024
- Autores
- Gemini Team
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Language, Vision, Multimodal
- Tarea
- Language modeling/generation, Quantitative reasoning, Question answering, Visual question answering, Code 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
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
Availability Google AI Studio Gemini API Vertex AI Gemini App
Cómo se clasifica
Etiquetas que aplica el conjunto de datos de origen al rastrear modelos notables y cuán seguro está de la entrada.
- Registrar confianza
- Unknown
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue revisado por última vez.
- Referencia
- Our enhanced reasoning model, capable of showing its thoughts to improve performance and explainability
- Última actualización
- 11 February 2026
Qué significan los números
Acerca de este modelo
Gemini 2.0 Flash Thinking was published by Google DeepMind,Google, in United States of America, in December 2024. It comes out of industry,Industry.
It works in Language, Vision, Multimodal, and is recorded as doing language modeling/generation, Quantitative reasoning, Question answering, Visual question answering, Code 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.
Respuestas
Gemini 2.0 Flash Thinking — Preguntas frecuentes
When was Gemini 2.0 Flash Thinking released?
Gemini 2.0 Flash Thinking was published in December 2024. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is Gemini 2.0 Flash Thinking used for?
Gemini 2.0 Flash Thinking works in Language, Vision, Multimodal, and is recorded as handling language modeling/generation, Quantitative reasoning, Question answering, Visual question answering, Code generation. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
What GPU do I need to run Gemini 2.0 Flash Thinking?
None. Gemini 2.0 Flash Thinking 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 2.0 Flash Thinking open source?
No. Gemini 2.0 Flash Thinking has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does Gemini 2.0 Flash Thinking have?
No parameter count has been published for Gemini 2.0 Flash Thinking, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created Gemini 2.0 Flash Thinking?
Gemini 2.0 Flash Thinking was published by Google DeepMind,Google, based in United States of America, categorised as industry,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.