Veo 3.1
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
- 15 October 2025
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Video, Vision
- Compito
- Image-to-video, Video generation, Text-to-video, Audio generation
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
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
we're opening up new possibilities for richer, more powerful video storytelling right inside Flow. The Veo 3.1 model is also available via the Gemini API for developers, Vertex AI for enterprise customers, and the Gemini app. New capabilities are available in both Gemini API 2 and Vertex AI 3
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Perché è monitorato
- SOTA improvement
- Record fiducia
- Unknown
"Veo 3.1 has achieved state of the art results in head-to-head comparisons of outputs by human raters over top video generation models." https://deepmind.google/models/veo/evals/
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Introducing Veo 3.1 and advanced capabilities in Flow
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Cosa è questo modello
Veo 3.1 è stato pubblicato da Google DeepMind, nel paese registrato come United States of America, durante October 2025. Esce da un'organizzazione categorizzata come industry.
Funziona nel dominio di Video, Vision, ed è registrato come eseguire il compito di image-to-video, Video generation, Text-to-video, Audio generation.
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Cosa è stato necessario per costruirlo
È tracciato nel dataset sottostante per una ragione in particolare: sOTA improvement.
Risposte
Veo 3.1 — domande comuni
Veo 3.1— 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.
Veo 3.1— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Google DeepMind, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.
Veo 3.1— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in October 2025.
Veo 3.1— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Video, Vision, e viene registrato come gestire il compito di image-to-video, Video generation, Text-to-video, Audio generation. Un modello può gestire diversi di ciascuno, quindi queste sono le aree per cui è stato costruito piuttosto che un limite su ciò che tenterà.
Veo 3.1— 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.
Veo 3.1— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
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.