发送反馈
数据驻留
使用集合让一切井井有条
根据您的偏好保存内容并对其进行分类。
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区域或多区域 内进行。
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-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 进行调优 (gemini-2.5-flash-lite)
针对 Gemini 2.5 Pro 进行调优 (gemini-2.5-pro)
针对 Gemini 2.5 Flash 进行调优 (gemini-2.5-flash)
针对 Gemini 2.0 Flash 进行调优 (gemini-2.0-flash-001)
针对 Gemini 2.0 Flash-Lite 进行调优 (gemini-2.0-flash-lite-001)
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-Lite (gemini-2.5-flash-lite)
Gemini 2.5 Pro (gemini-2.5-pro)
Gemini 2.5 Flash，仅 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，仅 32k）
Gemini 1.5 Flash（gemini-1.5-flash-002，仅 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
英国伦敦 (europe-west2)
德国法兰克福 (europe-west3)
Gemini 2.5 Flash，仅 1M (gemini-2.5-flash)
Gemini 2.5 Flash，仅 128k (gemini-2.5-flash)
针对 Gemini 2.5 Flash 进行调优 (gemini-2.5-flash)
Gemini 2.5 Pro (gemini-2.5-pro)
针对 Gemini 2.5 Pro 进行调优 (gemini-2.5-pro)
Gemini 2.5 Flash-Lite (gemini-2.5-flash-lite)
针对 Gemini 2.5 Flash-Lite 进行调优 (gemini-2.5-flash-lite)
Gemini 2.0 Flash (gemini-2.0-flash-001)
针对 Gemini 2.0 Flash 进行调优 (gemini-2.0-flash-001)
Gemini 2.0 Flash-Lite (gemini-2.0-flash-lite-001)
针对 Gemini 2.0 Flash-Lite 进行调优 (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)
Gemini 1.5 Flash（gemini-1.5-flash-002，仅 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，仅 1M (gemini-2.5-flash)
Gemini 2.5 Flash，仅 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，仅 32k）
Gemini 1.5 Flash（gemini-1.5-flash-002，仅 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 ML 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
Anthropic 的 Claude 3.7 Sonnet
Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet v2（已弃用）
Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet（已弃用）
Anthropic 的 Claude 3.5 Haiku
Anthropic 的 Claude 3 Haiku
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）
Mistral OCR (25.05)
Mistral Small 3.1 (25.03)
Mistral Large
Codestral
Jamba 1.5 Large（已弃用）
Jamba 1.5 Mini（已弃用）
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
Anthropic 的 Claude 3.7 Sonnet
Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet v2（已弃用）
Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet（已弃用）
Anthropic 的 Claude 3.5 Haiku
Anthropic 的 Claude 3 Haiku
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）
Mistral OCR (25.05)
Mistral Small 3.1 (25.03)
Mistral Large
Codestral
Jamba 1.5 Large（已弃用）
Jamba 1.5 Mini（已弃用）
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
✔
Anthropic 的 Claude 3.7 Sonnet
Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet v2（已弃用）
Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet（已弃用）
Anthropic 的 Claude 3.5 Haiku
Anthropic 的 Claude 3 Opus
Anthropic 的 Claude 3 Haiku
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）
Mistral OCR (25.05)
Mistral Small 3.1 (25.03)
Mistral Large
Codestral
Jamba 1.5 Large（已弃用）
Jamba 1.5 Mini（已弃用）
后续步骤
发送反馈
如未另行说明，那么本页面中的内容已根据知识共享署名 4.0 许可 获得了许可，并且代码示例已根据 Apache 2.0 许可 获得了许可。有关详情，请参阅 Google 开发者网站政策 。Java 是 Oracle 和/或其关联公司的注册商标。
最后更新时间 (UTC)：2025-09-04。
需要向我们提供更多信息？
[[["易于理解","easyToUnderstand","thumb-up"],["解决了我的问题","solvedMyProblem","thumb-up"],["其他","otherUp","thumb-up"]],[["很难理解","hardToUnderstand","thumb-down"],["信息或示例代码不正确","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["没有我需要的信息/示例","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["翻译问题","translationIssue","thumb-down"],["其他","otherDown","thumb-down"]],["最后更新时间 (UTC)：2025-09-04。"],[],[],null,["# Data residency\n\nData stored at rest in the customer selected location remains at rest in that\n[location](/about/locations), independent of the Generative AI on\nVertex AI endpoint called by that customer's request.\n\nML processing\n-------------\n\nMachine learning (ML) processing for Generative AI on Vertex AI services\noccurs within the specific [region or multi-region](/vertex-ai/generative-ai/docs/learn/locations)\nwhere the request is made.\n\n### ML processing for Google Cloud models\n\n### United States\n\n### Canada\n\n### Europe\n\n### Asia Pacific\n\n### ML processing for Google Cloud partner models\n\n### United States\n\n### Europe\n\n### Asia Pacific\n\nWhat's next\n-----------\n\n- Learn about [Google Cloud regions](/docs/geography-and-regions).\n- Learn more about\n [security controls by feature](/vertex-ai/generative-ai/docs/genai-security-controls).\n\n- Learn about the models that provide Generative AI on Vertex AI support. See\n [Generative AI foundational model\n reference](/vertex-ai/generative-ai/docs/model-reference/overview).\n\n- Learn about [Vertex AI locations](/vertex-ai/docs/general/locations)."]]
