Gemini Nano-2
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
- 19 December 2023
- Autori
- Gemini Team
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Multimodal, Language, Vision, Audio
- Compito
- Chat, Image captioning, 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.
- parametri
- 3.3B
- Dati di addestramento
- tokens
3.25B
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 v5e
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
- Unreleased
- Codice di addestramento
- Unreleased
May be API access in the future. There is an Android API but it "is under a closed early access preview program at this time": https://ai.google.dev/gemini-api/docs/get-started/android_aicore
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Probabilmente sopra 10²³ FLOP
- Yes
- Perché è monitorato
- Significant use
- Record fiducia
- Confident
- Citazioni
- 633
Significant use; deployed on Android phones such as the Pixel: https://store.google.com/intl/en/ideas/articles/pixel-feature-drop-december-2023/ "Despite their size, they show exceptionally strong performance on factuality, i.e. retrieval-related tasks, and significant performance on reasoning, STEM, coding, multimodal and multilingual tasks"
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Gemini: A Family of Highly Capable Multimodal Models
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Sfondo
Gemini Nano-2 è stato pubblicato da Google DeepMind, nel paese registrato come United States of America, durante December 2023. La categoria sotto cui rientra l'editore è industry.
Funziona nel dominio di Multimodal, Language, Vision, Audio, ed è registrato come eseguire il compito di chat, Image captioning, Speech recognition (ASR).
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.
Addestramento e provenienza
È tracciato nel dataset sottostante per una ragione in particolare: significant use.
Risposte
Gemini Nano-2 — domande comuni
Gemini Nano-2— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Multimodal, Language, Vision, Audio, e viene registrato come gestire il compito di chat, Image captioning, 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 Nano-2— 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 Nano-2— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
Gemini Nano-2— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 3.3B. 3.25B. Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.
Gemini Nano-2— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Google DeepMind, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.
Gemini Nano-2— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in December 2023. 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.
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.