Gemini 2.0 Flash-Lite
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore e nessun cambiamento della scheda grafica che.
In registrazione
specifiche complete
Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- Google DeepMind
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 5 February 2024
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language, Vision, Video, Speech, Multimodal
- Compito
- Language modeling/generation, Question answering, Translation, Text classification, Quantitative reasoning, Code generation, Visual question answering, Video description, Speech recognition (ASR)
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- Dati di addestramento
- tokens
La corsa di addestramento
Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.
- Hardware di addestramento
- Google TPU v6e Trillium
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.
- Pesi
- Closed — provider access only
- Accesso al modello
- API access
- Codice di addestramento
- Unreleased
Google AI Studio Gemini API Vertex AI
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Unknown
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Gemini 2.0 Flash-Lite Model Card
- Ultimo aggiornamento
- 11 February 2026
Cosa significano i numeri
Informazioni su questo modello
Gemini 2.0 Flash-Lite è stato pubblicato da Google DeepMind, nel paese registrato come United States of America, durante February 2024. Esce da un'organizzazione categorizzata come industry.
Funziona nel dominio di Language, Vision, Video, Speech, Multimodal, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling/generation, Question answering, Translation, Text classification, Quantitative reasoning, Code generation, Visual question answering, Video description, Speech recognition (ASR).
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Risposte
Gemini 2.0 Flash-Lite — domande comuni
Gemini 2.0 Flash-Lite— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in February 2024. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.
Gemini 2.0 Flash-Lite— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, Vision, Video, Speech, Multimodal, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation, Question answering, Translation, Text classification, Quantitative reasoning, Code generation, Visual question answering, Video description, Speech recognition (ASR). I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
Gemini 2.0 Flash-Lite— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.
Gemini 2.0 Flash-Lite— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
Gemini 2.0 Flash-Lite— quanti parametri ha?
Non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri per esso, motivo per cui non appare alcun dato sulla memoria o sulla velocità su questa pagina.
Gemini 2.0 Flash-Lite— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Google DeepMind, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.