SenseChat

Uzavřené váhy SenseTime 180B parametry April 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
SenseTime
Typ organizace
Industry
Země
Hong Kong
Publikováno
10 April 2023

Co to dělá

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

Doména
Language
Úkol
Chat, Language modeling/generation

Velikost

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

parametry
180B

https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_22639611 Translation: "SenseTime launched the "SenseNova" large model system, which includes natural language generation, image generation services, pre-labeling for perception models, and model development. The "SenseChat" application platform, powered by a 180-billion parameter Chinese language model, supports ultra-long text comprehension and offers capabilities such as question answering, understanding, and generation in Chinese." Link says "hundre…

Výcviková data
tokens

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
3.9 × 10²⁴ FLOP

“Over the course of five years, SenseTime has built SenseCore, a leading AI infrastructure with 27,000 GPUs, capable of delivering a total computational power of 5,000 petaflops” Assuming they used this entire cluster with 30 days of training (rough average of frontier model training times since 2016), 30% utilization rate: 5000e15 * 0.3 * 30 * 24 * 60 * 60 = 3.89e24 FLOP. Assuming the model is dense and trained Chinchilla-optimal: 20 tokens/parameter * (180e9 parameters)**2 * 6 = 3.89e24 FLOP…

Jak bylo ustanoveno
Hardware
Věrohodný rozsah
1 × 10²³ – 3 × 10²⁵ FLOP

Tréninkový běh

Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.

Náklady na výpočet
$5,328,550
Datové centrum
SenseTime AI Computing Center

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.

Frontier model
Yes
Pravděpodobně nad 10²³ FLOP
Yes
Proč je to sledováno
Training cost
Záznam důvěry
Speculative

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference
SenseTime Launches “SenseNova” Foundation Model Sets and AI Computing Systems, Advancing AGI Development
Nap poslední aktualizace
28 November 2025

Co čísla znamenají

Odkud to přišlo

SenseChat byl zveřejněn SenseTime, v zemi zaznamenané jako Hong Kong, během April 2023. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry.

funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol chat, Language modeling/generation.

Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.

Jak bylo trénováno

Produkce toho vyžadovala aritmetiku v celkové výši přibližně 3.9 × 10²⁴ FLOP. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.

Jeho kritérium zahrnutí: training cost.

Odpovědi

SenseChat — běžné otázky

01

SenseChat— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 180B. https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_22639611 Translation: "SenseTime launched the "SenseNova" large model system, which includes natural language generation, image generation services, pre-labeling for perception models, and model development. The "SenseChat" application platform, powered by a 180-billion parameter Chinese language model, supports ultra-long text comprehension and offers capabilities such as question answering, understanding, and generation in Chinese." Link says "hundreds of billions" but the more precise number above seems more credible. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

02

SenseChat— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností SenseTime, zakládající se na Hong Kong, organizace zařazená jako industry.

03

SenseChat— Kdy byl vydán?

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

04

SenseChat— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol chat, Language modeling/generation. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.

05

SenseChat— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 3.9 × 10²⁴ FLOP. 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.

06

SenseChat— 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.

07

SenseChat— Je to OPEN SOURCE?

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

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.