数据驻留

以静态方式存储在客户所选位置的数据会一直以静态方式存储在该位置，而不会因客户请求调用的 Vertex AI 上的生成式 AI 端点而发生变化。

ML 处理

Vertex AI 上的生成式 AI 服务的机器学习 (ML) 处理会在发出请求的特定单区域或多区域内进行。

对于下表中未明确列出的任何区域端点（例如中东的端点），我们无法保证 ML 处理会在特定位置进行。这些端点支持不提供机器学习处理保证的旧版模型。

Google Cloud 模型的机器学习处理

美国

模型名称 美国多区域
Gemini 2.5 Flash Image (gemini-2.5-flash-image)
Gemini 2.5 Flash-Lite (gemini-2.5-flash-lite)
Gemini 2.5 Pro (gemini-2.5-pro)
Gemini 2.5 Flash (gemini-2.5-flash)
Gemini 2.0 Flash (gemini-2.0-flash)
Gemini 2.0 Flash-Lite (gemini-2.0-flash-lite)
针对 Gemini 2.5 Flash-Lite (gemini-2.5-flash-lite) 进行调优
针对 Gemini 2.5 Pro (gemini-2.5-pro) 进行调优
针对 Gemini 2.5 Flash (gemini-2.5-flash) 进行调优
针对 Gemini 2.0 Flash (gemini-2.0-flash-001) 进行调优
针对 Gemini 2.0 Flash-Lite (gemini-2.0-flash-lite-001) 进行调优
Gemini 1.5 Flash (gemini-1.5-flash-002)
Gemini 1.5 Pro (gemini-1.5-pro-002)
针对 Gemini 1.5 Flash 进行调优 (gemini-1.5-flash-002)
针对 Gemini 1.5 Pro 进行调优 (gemini-1.5-pro-002)
Gemini Embeddings (gemini-embedding-001)
Embeddings for Text (text-embedding-004)
Embeddings for Text (text-embedding-005)
Embeddings for Text (text-multilingual-embedding-002)
Embeddings for Multimodal
Imagen 2 (imagegeneration@005)

加拿大

模型名称 蒙特利尔 (northamerica-northeast1)
Gemini 2.5 Flash Image (gemini-2.5-flash-image)
Gemini 2.5 Flash-Lite (gemini-2.5-flash-lite)
Gemini 2.5 Pro (gemini-2.5-pro)
Gemini 2.5 Flash，1M (gemini-2.5-flash)
Gemini 2.0 Flash (gemini-2.0-flash)
Gemini 2.0 Flash-Lite (gemini-2.0-flash-lite)
Gemini 1.5 Pro（gemini-1.5-pro-002，32k）
Gemini 1.5 Flash（gemini-1.5-flash-002，32k）
针对 Gemini 1.5 Pro 进行调优 (gemini-1.0-pro-002)
针对 Gemini 1.5 Flash 进行调优 (gemini-1.5-flash-002)
Gemini Embeddings (gemini-embedding-001)
Embeddings for Text (text-embedding-004)
Embeddings for Text (text-embedding-005)
Embeddings for Text (text-multilingual-embedding-002)
Embeddings for Multimodal
Imagen 2 (imagegeneration@005)

欧洲

欧盟多区域 法国巴黎 (europe-west9) 英国伦敦 (europe-west2) 德国法兰克福 (europe-west3)
Gemini 2.5 Flash Image (gemini-2.5-flash-image)
Gemini 2.5 Flash，1M (gemini-2.5-flash)
Gemini 2.5 Flash，128k (gemini-2.5-flash)
针对 Gemini 2.5 Flash (gemini-2.5-flash) 进行调优
Gemini 2.5 Pro (gemini-2.5-pro)
针对 Gemini 2.5 Pro (gemini-2.5-pro) 进行调优
Gemini 2.5 Flash-Lite (gemini-2.5-flash-lite)
针对 Gemini 2.5 Flash-Lite (gemini-2.5-flash-lite) 进行调优
Gemini 2.0 Flash (gemini-2.0-flash-001)
针对 Gemini 2.0 Flash (gemini-2.0-flash-001) 进行调优
Gemini 2.0 Flash-Lite (gemini-2.0-flash-lite-001)
针对 Gemini 2.0 Flash-Lite (gemini-2.0-flash-lite-001) 进行调优
Gemini 1.5 Pro (gemini-1.5-pro-002)
Gemini 1.5 Pro (gemini-1.5-pro-001)
Gemini 1.5 Flash (gemini-1.5-flash-002)
Gemini 1.5 Flash（gemini-1.5-flash-002，32k）
Gemini 1.5 Flash (gemini-1.5-flash-001)
针对 Gemini 1.5 Pro 进行调优 (gemini-1.0-pro-002)
针对 Gemini 1.5 Flash 进行调优 (gemini-1.5-flash-002)
Gemini Embeddings (gemini-embedding-001)
Embeddings for Text (text-embedding-004)
Embeddings for Text (text-embedding-005)
Embeddings for Text (text-multilingual-embedding-002)
Embeddings for Multimodal
Imagen 2 (imagegeneration@005)

亚太地区

日本东京 (asia-northeast1) 澳大利亚悉尼 (australia-southeast1) 印度孟买 (asia-south1) 新加坡 (asia-southeast1) 韩国首尔 (asia-northeast3)
Gemini 2.5 Flash Image (gemini-2.5-flash-image)
Gemini 2.5 Flash，1M (gemini-2.5-flash)
Gemini 2.5 Flash，128k (gemini-2.5-flash)
Gemini 2.5 Pro (gemini-2.5-pro)
Gemini 2.5 Flash-Lite (gemini-2.5-flash-lite)
Gemini 2.0 Flash (gemini-2.0-flash-001)
Gemini 2.0 Flash-Lite (gemini-2.0-flash-lite-001)
Gemini 1.5 Pro (gemini-1.5-pro-002)
Gemini 1.5 Pro (gemini-1.5-pro-001)
Gemini 1.5 Flash（gemini-1.5-flash-002，32k）
Gemini 1.5 Flash（gemini-1.5-flash-002，128k）
Gemini 1.5 Flash (gemini-1.5-flash-001)
针对 Gemini 1.5 Pro 进行调优 (gemini-1.0-pro-002)
针对 Gemini 1.5 Flash 进行调优 (gemini-1.5-flash-002)
Gemini Embeddings (gemini-embedding-001)
Embeddings for Text (text-embedding-004)
Embeddings for Text (text-embedding-005)
Embeddings for Text (text-multilingual-embedding-002)
Embeddings for Multimodal
Imagen 2 (imagegeneration@005)

Google Cloud 合作伙伴模型的机器学习处理

美国

美国多区域
Anthropic 的 Claude Opus 4.1
Anthropic 的 Claude Opus 4
Anthropic 的 Claude Sonnet 4.5
Anthropic 的 Claude Sonnet 4
Anthropic 的 Claude 3.7 Sonnet
Anthropic 的 Claude 3.5 Haiku
Anthropic 的 Claude 3 Haiku
Mistral OCR (25.05)
Mistral Small 3.1 (25.03)
Mistral Large
Codestral

欧洲

欧盟多区域 比利时 (europe-west1) 荷兰 (europe-west4)
Anthropic 的 Claude Opus 4.1
Anthropic 的 Claude Opus 4
Anthropic 的 Claude Sonnet 4.5
Anthropic 的 Claude Sonnet 4
Anthropic 的 Claude 3.7 Sonnet
Anthropic 的 Claude 3.5 Haiku
Anthropic 的 Claude 3 Haiku
Mistral OCR (25.05)
Mistral Small 3.1 (25.03)
Mistral Large
Codestral

亚太地区

新加坡 (asia-southeast1) 台湾 (asia-east1)
Anthropic 的 Claude Opus 4.1
Anthropic 的 Claude Opus 4
Anthropic 的 Claude Sonnet 4.5
Anthropic 的 Claude Sonnet 4
Anthropic 的 Claude 3.7 Sonnet
Anthropic 的 Claude 3.5 Haiku
Anthropic 的 Claude 3 Opus
Anthropic 的 Claude 3 Haiku
Mistral OCR (25.05)
Mistral Small 3.1 (25.03)
Mistral Large
Codestral

Google Cloud 开放模型的机器学习处理

美国

美国多区域
DeepSeek-V3.1
DeepSeek R1 (0528)
Llama 4 Maverick 17B-128E（预览版）
Llama 4 Scout 17B-16E（预览版）
Llama 3.3 70B（预览版）
Llama 3.2 90B（预览版）
Llama 3.1 405B
Llama 3.1 70B（预览版）
Llama 3.1 8B（预览版）

欧洲

欧盟多区域 比利时 (europe-west1) 荷兰 (europe-west4)
DeepSeek-V3.1
DeepSeek R1 (0528)
Llama 4 Maverick 17B-128E（预览版）
Llama 4 Scout 17B-16E（预览版）
Llama 3.3 70B（预览版）
Llama 3.2 90B（预览版）
Llama 3.1 405B
Llama 3.1 70B（预览版）
Llama 3.1 8B（预览版）

亚太地区

新加坡 (asia-southeast1) 台湾 (asia-east1)
DeepSeek-V3.1
DeepSeek R1 (0528)
Llama 4 Maverick 17B-128E（预览版）
Llama 4 Scout 17B-16E（预览版）
Llama 3.3 70B（预览版）
Llama 3.2 90B（预览版）
Llama 3.1 405B
Llama 3.1 70B（预览版）
Llama 3.1 8B（预览版）

后续步骤