Dokumentationerreichbar
Google Cloud, Tune open models: supervised and distillation fine-tuning
docs.cloud.google.com (externe Seite)
Googles Dokumentation zum Abstimmen offener Modelle auf der Gemini Enterprise Agent Platform, zuletzt geändert am 06.11.2026. Bei der Destillation erzeugt ein Lehrer Antworten, an denen ein kleinerer Schüler abgestimmt wird. Als Lehrer steht am 07.11.2026 nur GLM 5.2 zur Wahl, als Schüler Qwen 3 und Gemma 3. Empfohlen wird das Verfahren für mehrschrittiges Schließen, mit geringerem Nutzen, wo der Schüler schon nahe am Lehrer liegt. Die Aufrufe des Lehrers werden gesondert berechnet.
geprüft 10.11.2026
Worauf sich diese Seite beruft, wörtlich, abgerufen am 19.10.2026:
Distillation lets you tune a smaller student model using the outputs of a larger teacher model.
bestätigt 10.11.2026Distillation fine-tuning is most effective when the teacher model is substantially more capable than the student on the target task.
bestätigt 10.11.2026It is recommended for transferring complex, multi-step reasoning capabilities from a larger teacher to a smaller student
bestätigt 10.11.2026Distillation provides smaller gains on tasks where the student model already performs close to the teacher
bestätigt 10.11.2026For distillation tuning, you are also billed for the API calls made to the teacher model to generate responses, based on pricing for managed models.
bestätigt 10.11.2026GLM 5.2 Maa
bestätigt 10.11.2026S