Gemini 2.0 Flash
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,Google
- Typ organizacji
- Industry,Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 11 December 2024
- Autorzy
- Gemini Team
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language, Vision, Audio, Speech, Video, Multimodal
- Zadanie
- Language modeling/generation, Question answering, Visual question answering, Speech recognition (ASR), Code generation, Quantitative reasoning, Video description, Translation, Chat, Table tasks, Search, Text summarization
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- Dane treningowe
- tokens
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 v6e Trillium
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
- API access
- Kod treningowy
- Unreleased
Availability Google AI Studio Gemini API Vertex AI Gemini App
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Prawdopodobnie powyżej 10²³ FLOP
- Yes
- Zapisz pewność
- Unknown
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Introducing Gemini 2.0: our new AI model for the agentic era
- Ostatnio zaktualizowane
- 11 February 2026
Co oznaczają liczby
Tło
Gemini 2.0 Flash został opublikowany przez Google DeepMind,Google, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas December 2024. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry,Industry.
Działa w dziedzinie Language, Vision, Audio, Speech, Video, Multimodal, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling/generation, Question answering, Visual question answering, Speech recognition (ASR), Code generation, Quantitative reasoning, Video description, Translation, Chat, Table tasks, Search, Text summarization.
To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tego, kto je wyprodukował, a lokalna wersja do uruchomienia nie istnieje.
Odpowiedzi
Gemini 2.0 Flash — częste pytania
Gemini 2.0 Flash— 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 2.0 Flash— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
Gemini 2.0 Flash— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
Gemini 2.0 Flash— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Google DeepMind,Google, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry,Industry.
Gemini 2.0 Flash— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w December 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Gemini 2.0 Flash— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, Vision, Audio, Speech, Video, Multimodal, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling/generation, Question answering, Visual question answering, Speech recognition (ASR), Code generation, Quantitative reasoning, Video description, Translation, Chat, Table tasks, Search, Text summarization. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
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.