Veo 2

Poids fermés Google DeepMind December 2024

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
16 December 2024
Auteurs
Agrim Gupta, Ali Razavi, Ankush Gupta, Dumitru Erhan, Eric Lau, Frank Belletti, Gabe Barth-Maron, Hakan Erdogan, Hakim Sidahmed, Henna Nandwani, Hernan Moraldo, Hyunjik Kim, Jeff Donahue, José Lezama, Kory Mathewson, Kurtis David, Marc van Zee, Medhini Narasimhan, Miaosen Wang, Mohammad Babaeizadeh, Nelly Papalampidi, Nick Pezzotti, Nilpa Jha, Parker Barnes, Pieter-Jan Kindermans, Rachel Hornung, …

Ce qu'il fait

Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.

Domaine
Video, Vision
Tâche
Video generation, Text-to-video, Image-to-video

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

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

https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/models/veo/2-0-generate-001

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
SOTA improvement

"Veo has achieved state of the art results in head-to-head comparisons of outputs by human raters over top video generation models. Participants viewed 1003 prompts and respective videos on MovieGenBench, a benchmark dataset released by Meta. Veo 2 performs best on overall preference, and for its capability to follow prompts accurately." SOTA qualification is unclear solely from MovieGenBench, which is subjective and depends on human raters. But Veo 2 seems to be SOTA over Meta Movie Gen, Klin…

Confiance d'enregistrement
Unknown

Sources

D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.

Référence
Our state-of-the-art video generation model
Dernière mise à jour
28 November 2025

Ce que les chiffres signifient

Ce que ce modèle est

Veo 2 a été publié par Google DeepMind, dans le pays enregistré comme United States of America, durant December 2024. Cela provient d'une organisation classée comme industry.

Il fonctionne dans le domaine de Video, Vision, et est enregistré comme exécutant la tâche de video generation, Text-to-video, Image-to-video.

Parce que les poids ne sont pas disponibles, aucune des spécifications matérielles ailleurs sur ce site ne s'applique à cela.

Entraînement et provenance

Il est suivi dans le ensemble de données sous-jacent pour une raison particulière : sOTA improvement.

Réponses

Veo 2 — questions courantes

01

Veo 2— 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.

02

Veo 2— 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.

03

Veo 2— 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.

04

Veo 2— qui l'a créé ?

Il a été publié par Google DeepMind, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.

05

Veo 2— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans December 2024. 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.

06

Veo 2— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Video, Vision, et est enregistré comme gérant la tâche de video generation, Text-to-video, Image-to-video. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 28 November 2025

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.