Gemini 1.0 Pro
Aucune estimation
Aucune exigence matérielle pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, donc il ne peut pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucune taille. Il n'est accessible que par l'intermédiaire de son fournisseur, et aucun changement de carte graphique ne modifie cela..
Enregistrement
Spécifications complètes
Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..
Origine
Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.
- Organisation
- Google DeepMind
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- United States of America
- Publié
- 6 December 2023
- Auteurs
- Gemini Team
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Multimodal, Language, Vision
- Tâche
- Language modeling, Visual question answering, Chat, Translation
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.
- Données d'entraînement
- tokens
Calcul de formation
L'arithmétique effectuée pour entraîner le modèle, mesurée en opérations en virgule flottante. C'est une mesure du coût de l'exécution de l'entraînement, pas de la rapidité avec laquelle le modèle fini vous répond.
- Comment cela a été établi
- Benchmarks
L'exécution de formation
Ce qu'il a physiquement fallu pour entraîner : quels chips, combien, pendant combien de temps, et ce que cela a tiré du secteur.
- Matériel d'entraînement
- Google TPU v4
Disponibilité
Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.
- Poids
- Closed — provider access only
- Accès au modèle
- API access
- Code d'entraînement
- Unreleased
API access: https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/learn/models
Comment il est classé
Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Probablement au-dessus de 10²³ FLOP
- Yes
- Pourquoi c'est suivi
- Significant use
- Confiance d'enregistrement
- Speculative
- Citations
- 633
Default/free model on gemini.google.com From paper: "Broadly, we find that the performance of Gemini Pro outperforms inference-optimized models such as GPT-3.5 and performs comparably with several of the most capable models available, and Gemini Ultra outperforms all current models. In this section, we examine some of these findings."
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Gemini: A Family of Highly Capable Multimodal Models
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
À propos de ce modèle
Gemini 1.0 Pro a été publié par Google DeepMind, dans le pays enregistré comme United States of America, durant December 2023. Cela provient d'une organisation classée comme industry.
Il fonctionne dans le domaine de Multimodal, Language, Vision, et est enregistré comme exécutant la tâche de language modeling, Visual question answering, Chat, Translation.
C'est un modèle fermé : les valeurs entraînées sont restées avec ceux qui les ont produites, et il n'y a pas de version locale à exécuter.
Entraînement et provenance
Il est suivi dans le ensemble de données sous-jacent pour une raison particulière : significant use.
Réponses
Gemini 1.0 Pro — questions courantes
Gemini 1.0 Pro— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans December 2023. La capacité par paramètre s'est considérablement améliorée depuis, donc un modèle plus récent de la même taille est souvent le meilleur usage du même matériel.
Gemini 1.0 Pro— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Multimodal, Language, Vision, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling, Visual question answering, Chat, Translation. Un modèle peut porter plusieurs de chacun, donc ce sont les domaines pour lesquels il a été conçu plutôt qu'une limite sur ce qu'il tentera.
Gemini 1.0 Pro— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?
Aucun. C'est un modèle fermé - ses poids n'ont jamais été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucun prix. Il n'est accessible que par son fournisseur.
Gemini 1.0 Pro— est-ce que c'est open source ?
Non. Ses poids n'ont pas été publiés, donc il n'existe que sous forme de service contrôlé par son propriétaire.
Gemini 1.0 Pro— combien de paramètres cela a-t-il ?
Aucun nombre de paramètres n'a été publié pour cela, c'est pourquoi aucun chiffre de mémoire ou de vitesse n'apparaît sur cette page.
Gemini 1.0 Pro— qui l'a créé ?
Il a été publié par Google DeepMind, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.
L'autre direction
Regardez-le de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.