Gemini Nano-2
Brak oszacowania
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi dla tego modelu nie zostały opublikowane, więc nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny tylko za pośrednictwem swojego dostawcy, a zmiana karty graficznej tego nie zmienia..
Na nagranie
Pełna specyfikacja
Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- Google DeepMind
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 19 December 2023
- Autorzy
- Gemini Team
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Multimodal, Language, Vision, Audio
- Zadanie
- Chat, Image captioning, Speech recognition (ASR)
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 3.3B
- Dane treningowe
- tokens
3.25B
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Sprzęt do trenowania
- Google TPU v5e
Dostępność
Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim sprzęcie, co decyduje o tym, czy którakolwiek z cyfr karty graficznej na tej stronie ma zastosowanie.
- Wagi
- Closed — provider access only
- Dostęp do modelu
- Unreleased
- Kod treningowy
- 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
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Prawdopodobnie powyżej 10²³ FLOP
- Yes
- Dlaczego to jest śledzone
- Significant use
- Zapisz pewność
- Confident
- Cytaty
- 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"
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Gemini: A Family of Highly Capable Multimodal Models
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Tło
Gemini Nano-2 został opublikowany przez Google DeepMind, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas December 2023. Kategoria, do której należy wydawca, to industry.
Działa w dziedzinie Multimodal, Language, Vision, Audio, i jest zapisany jako wykonujący zadanie chat, Image captioning, Speech recognition (ASR).
Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żaden procesor graficzny tego nie zmieni.
Szkolenie i pochodzenie
Jest śledzone w podstawowym zbiorze danych z jednego szczególnego powodu: significant use.
Odpowiedzi
Gemini Nano-2 — częste pytania
Gemini Nano-2— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Multimodal, Language, Vision, Audio, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie chat, Image captioning, Speech recognition (ASR). Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
Gemini Nano-2— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Żaden. To jest zamknięty model — jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc nie można go pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie za żadną cenę. Jest dostępny tylko przez jego dostawcę.
Gemini Nano-2— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
Gemini Nano-2— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 3.3B. 3.25B. Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.
Gemini Nano-2— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Google DeepMind, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.
Gemini Nano-2— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w December 2023. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Druga strona
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.