Gemini Robotics-ER 1.5

Pesi chiusi Google DeepMind September 2025

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
25 September 2025
Autori
Abbas Abdolmaleki, Saminda Abeyruwan, Joshua Ainslie, Jean-Baptiste Alayrac, Montserrat Gonzalez Arenas, Ashwin Balakrishna, Nathan Batchelor, Alex Bewley, Jeff Bingham, Michael Bloesch, Konstantinos Bousmalis, Philemon Brakel, Anthony Brohan, Thomas Buschmann, Arunkumar Byravan, Serkan Cabi, Ken Caluwaerts, Federico Casarini, Christine Chan, Oscar Chang, London Chappellet-Volpini, Jose Enrique Ch…

Cosa fa

Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.

Dominio
Vision, Language, Speech
Compito
Instruction interpretation, Robotic manipulation, Image captioning, Object detection, Search, Language modeling/generation, Question answering, 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 v4,Google TPU v5e,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

Starting today, we’re making Gemini Robotics-ER 1.5 available to developers via the Gemini API in Google AI Studio.

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

Table 19 "Our model achieves the highest aggregated performance on 15 academic embodied reasoning benchmarks, including Point-Bench, RefSpatial, RoboSpatial-Pointing, Where2Place, BLINK, CV-Bench, ERQA, EmbSpatial, MindCube, RoboSpatial-VQA, SAT, Cosmos-Reason1, Min Video Pairs, OpenEQA and VSI-Bench."

Record fiducia
Unknown

Fonti

Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.

Riferimento
Gemini Robotics 1.5 brings AI agents into the physical world
Ultimo aggiornamento
28 November 2025

Cosa significano i numeri

Informazioni su questo modello

Gemini Robotics-ER 1.5 è stato pubblicato da Google DeepMind, nel paese registrato come United States of America, durante September 2025. La categoria sotto cui rientra l'editore è industry.

Funziona nel dominio di Vision, Language, Speech, ed è registrato come eseguire il compito di instruction interpretation, Robotic manipulation, Image captioning, Object detection, Search, Language modeling/generation, Question answering, Speech recognition (ASR).

Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.

Cosa è stato necessario per costruirlo

Il motivo per cui appare in questo catalogo è: sOTA improvement.

Risposte

Gemini Robotics-ER 1.5 — domande comuni

01

Gemini Robotics-ER 1.5— è open-source?

No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.

02

Gemini Robotics-ER 1.5— 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.

03

Gemini Robotics-ER 1.5— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da Google DeepMind, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.

04

Gemini Robotics-ER 1.5— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in September 2025.

05

Gemini Robotics-ER 1.5— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Vision, Language, Speech, e viene registrato come gestire il compito di instruction interpretation, Robotic manipulation, Image captioning, Object detection, Search, Language modeling/generation, Question answering, Speech recognition (ASR). 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.

06

Gemini Robotics-ER 1.5— 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.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 28 November 2025

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.