Gemini 2.0 Pro
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
- 11 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, Multimodal, Vision, Video, Audio
- Tarea
- Code generation, Language modeling/generation, Question answering, Visual question answering, Speech recognition (ASR), Video description
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
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
- Hosted access (no API)
- 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.
- Probablemente por encima de 10²³ FLOP
- Yes
- Por qué se rastrea
- Training cost
- Confianza de registro
- Unknown
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Our best model yet for coding performance and complex prompts
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
De dónde vino
Gemini 2.0 Pro fue publicado por Google DeepMind, en el país registrado como United States of America, durante December 2024. La categoría en la que se encuentra el editor es industry.
Funciona en el dominio de Language, Multimodal, Vision, Video, Audio, y se registra como realizando la tarea de code generation, Language modeling/generation, Question answering, Visual question answering, Speech recognition (ASR), Video description.
Debido a que los pesos no están disponibles, ninguna de las cifras de hardware en este sitio se aplica a él.
Cómo fue entrenado
Su criterio de inclusión: training cost.
Respuestas
Gemini 2.0 Pro — preguntas comunes
Gemini 2.0 Pro— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Google DeepMind, basado en United States of America, una organización categorizada como industry.
Gemini 2.0 Pro— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en December 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.
Gemini 2.0 Pro— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Language, Multimodal, Vision, Video, Audio, y se registra como manejando la tarea de code generation, Language modeling/generation, Question answering, Visual question answering, Speech recognition (ASR), Video description. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.
Gemini 2.0 Pro— ¿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.
Gemini 2.0 Pro— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
Gemini 2.0 Pro— ¿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.
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.