Reka Edge
Žádný odhad
Žádné hardwarové požadavky pro tento model
Hmotnosti pro tento model nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v žádné velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele, a žádná změna grafické karty to nezmění..
Na záznamu
Plná specifikace
Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..
Původ
Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.
- Organizace
- Reka AI
- Typ organizace
- Industry
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 18 April 2024
- Autoři
- Aitor Ormazabal, Che Zheng, Cyprien de Masson d'Autume, Dani Yogatama, Deyu Fu, Donovan Ong, Eric Chen, Eugenie Lamprecht, Hai Pham, Isaac Ong, Kaloyan Aleksiev, Lei Li, Matthew Henderson, Max Bain, Mikel Artetxe, Nishant Relan, Piotr Padlewski, Qi Liu, Ren Chen, Samuel Phua, Yazheng Yang, Yi Tay, Yuqi Wang, Zhongkai Zhu, Zhihui Xie
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Multimodal, Language, Vision, Video, Speech
- Úkol
- Chat, Language modeling/generation, Image captioning, Code generation, Code autocompletion, Question answering, Visual question answering, Video description, Speech recognition (ASR), Speech-to-text
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 7B
- Výcviková data
- tokens
7B dense
4.5T text tokens + unknown amount of multimodal data
Výpočty pro trénink
Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená v operacích s plovoucí desetinnou čárkou. Je to měřítko toho, kolik stál tréninkový běh, ne jak rychle hotový model na vás odpovídá.
- Výpočty pro trénink
- 1.9 × 10²³ FLOP
6 FLOP / parameter / token * 7 * 10^9 parameters * 4.5 * 10^12 text tokens = 1.89e+23 FLOP the calculation above doesn't account for multimodal training, total training compute could be 2-5 times higher "Reka Flash and Edge were trained on several hundreds of H100s across a period of several weeks." 989400000000000 FLOP / GPU / sec * 300 GPUs [assumption] * 3 weeks [assumption] * 168 hours / week * 3600 sec / hour * 0.3 [assumed utilization] = 1.6156506e+23 FLOP (same OOM)
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- NVIDIA A100,NVIDIA H100 SXM5 80GB
Dostupnost
Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.
- Hmotnosti
- Closed — provider access only
- Přístup k modelu
- API access
- Tréninkový kód
- Unreleased
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Záznam důvěry
- Likely
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Reka Core, Flash, and Edge: A Series of Powerful Multimodal Language Models
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Co je tento MODEL
Reka Edge byl zveřejněn Reka AI, v zemi zaznamenané jako United States of America, během April 2024. Kategorie, do které vydavatel spadá, je industry.
funguje v oblasti Multimodal, Language, Vision, Video, Speech, a je zaznamenán jako vykonávající úkol chat, Language modeling/generation, Image captioning, Code generation, Code autocompletion, Question answering, Visual question answering, Video description, Speech recognition (ASR), Speech-to-text.
Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.
Jak bylo trénováno
Trenovací běh spotřeboval asi 1.9 × 10²³ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA A100,NVIDIA H100 SXM5 80GB. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Odpovědi
Reka Edge — běžné otázky
Reka Edge— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v April 2024. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
Reka Edge— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Multimodal, Language, Vision, Video, Speech, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol chat, Language modeling/generation, Image captioning, Code generation, Code autocompletion, Question answering, Visual question answering, Video description, Speech recognition (ASR), Speech-to-text. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.
Reka Edge— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 1.9 × 10²³ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA A100,NVIDIA H100 SXM5 80GB. To měří, co stálo výrobu modelu, a neříká nic o tom, jak rychle odpovídá po natrénování — rychlost inferencí závisí na šířce pásma paměti, nikoli na rozpočtu na trénink.
Reka Edge— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?
Žádné. Toto je uzavřený model — jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout nebo spustit na vlastním hardwaru za žádnou cenu. Je dostupný pouze prostřednictvím jeho poskytovatele.
Reka Edge— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
Reka Edge— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 7B. 7B dense. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
Reka Edge— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Reka AI, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.
Druhý směr
Díváte se na to z druhé strany?
Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.