SARA-RT-2

Uzavřené váhy Google DeepMind 5B parametry December 2023

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
Google DeepMind
Typ organizace
Industry
Země
United States of America
Publikováno
4 December 2023
Autoři
Isabel Leal, Krzysztof Choromanski, Deepali Jain, Avinava Dubey, Jake Varley, Michael Ryoo, Yao Lu, Frederick Liu, Vikas Sindhwani, Quan Vuong, Tamas Sarlos, Ken Oslund, Karol Hausman, Kanishka Rao

Co to dělá

Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.

Doména
Robotics
Úkol
Robotic manipulation
Základní model
RT-2

Velikost

Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.

parametry
5B

5B "We focus on the 5B PaLI-X variant, as more practical for the on-robot deployment than the 55B variant"

Výcviková data
tokens

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
Unreleased
Tréninkový kód
Unreleased

demos here https://sites.google.com/view/rtsara/

Jak je to klasifikováno

Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.

Záznam důvěry
Confident

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference
SARA-RT: Scaling up Robotics Transformers with Self-Adaptive Robust Attention
Nap poslední aktualizace
28 November 2025

Co čísla znamenají

O tomto modelu

SARA-RT-2 byl zveřejněn Google DeepMind, v zemi zaznamenané jako United States of America, během December 2023. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry.

funguje v oblasti Robotics, a je zaznamenán jako vykonávající úkol robotic manipulation.

Jeho výchozím bodem byl existující základní model, RT-2. Většina modelů na této úrovni je přizpůsobena z existující základny namísto toho, aby byla vytvořena od nuly.

Protože váhy nejsou k dispozici, žádné z hardwarových údajů na tomto webu se na něj nevztahují.

Odpovědi

SARA-RT-2 — běžné otázky

01

SARA-RT-2— Je to OPEN SOURCE?

Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.

02

SARA-RT-2— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 5B. 5B "We focus on the 5B PaLI-X variant, as more practical for the on-robot deployment than the 55B variant". Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

03

SARA-RT-2— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Google DeepMind, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.

04

SARA-RT-2— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v December 2023. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.

05

SARA-RT-2— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Robotics, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol robotic manipulation. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.

06

SARA-RT-2— 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.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 28 November 2025

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.