Gemini 2.0 Flash
Nincs becslés
Nincs hardver követelmény ennek a modellnek
A modellhez tartozó súlyokat nem tették közzé, így nem tölthető le vagy futtatható a saját hardverén bármilyen méretben. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el, és egyetlen grafikus kártya sem változtat ezen..
Nyilvántartásban
Teljes specifikáció
Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..
Eredet
Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.
- Szervezet
- Google DeepMind,Google
- Szervezet típusa
- Industry,Industry
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 11 December 2024
- Szerzők
- Gemini Team
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Language, Vision, Audio, Speech, Video, Multimodal
- Feladat
- Language modeling/generation, Question answering, Visual question answering, Speech recognition (ASR), Code generation, Quantitative reasoning, Video description, Translation, Chat, Table tasks, Search, Text summarization
Méret
Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.
- Képzési adatok
- tokens
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- Google TPU v6e Trillium
Elérhetőség
Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.
- Súlyok
- Closed — provider access only
- Modell hozzáférés
- API access
- Képzés kód
- Unreleased
Availability Google AI Studio Gemini API Vertex AI Gemini App
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Valószínűleg 10²³ FLOP felett
- Yes
- Nyilvántartási bizalom
- Unknown
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Introducing Gemini 2.0: our new AI model for the agentic era
- Utoljára frissítve
- 11 February 2026
Mit jelentenek a számok
Háttér
Gemini 2.0 Flash ki lett adva által Google DeepMind,Google, az országban rögzítve mint United States of America, alatt December 2024. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint industry,Industry.
Működik a területen a Language, Vision, Audio, Speech, Video, Multimodal, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling/generation, Question answering, Visual question answering, Speech recognition (ASR), Code generation, Quantitative reasoning, Video description, Translation, Chat, Table tasks, Search, Text summarization.
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Válaszok
Gemini 2.0 Flash — gyakori kérdések
Gemini 2.0 Flash— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?
Ez egy zárt modell — a súlyait soha nem tették közzé, így nem tölthető le és nem futtatható a saját hardverén semmilyen áron. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el.
Gemini 2.0 Flash— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
Gemini 2.0 Flash— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
Gemini 2.0 Flash— Ki készítette ezt?
Kiadta Google DeepMind,Google, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry,Industry.
Gemini 2.0 Flash— Mikor adták ki?
Kibocsátották a December 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Gemini 2.0 Flash— Mire használják?
Működik a területen a Language, Vision, Audio, Speech, Video, Multimodal, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling/generation, Question answering, Visual question answering, Speech recognition (ASR), Code generation, Quantitative reasoning, Video description, Translation, Chat, Table tasks, Search, Text summarization. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
A másik irány
Másik oldalról nézve?
Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..