M6-10T
žádný odhad
Žádné hardwarové požadavky pro tento model
Váhy pro tento model nebyly zveřejněny, takže ho nelze stáhnout ani spustit na vašem vlastním hardwaru v jakékoli velikosti. Je dostupný pouze přes jeho poskytovatele a žádná grafická karta to nezmění..
Na záznamu
Plná specifikace
Všechno je zaznamenáno pro tento model. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak běží — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do toho bylo vloženo, a jak se to srovnává s modely vytvořenými v jiném měřítku..
Origin
Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.
- Organizace
- Alibaba
- Typ organizace
- Industry
- Stát
- China
- Published
- 8 October 2021
- Autoři
- Junyang Lin, An Yang, Jinze Bai, Chang Zhou, Le Jiang, Xianyan Jia, Ang Wang, Jie Zhang, Yong Li, Wei Lin, Jingren Zhou, Hongxia Yang
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model navržen. Model může mít několik z každé.
- Domain
- Multimodal, Language, Vision
- Úloha
- Language modeling/generation
- Přístup
- Self-supervised learning
Velikost
Jak velký je model a na kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- Parametry
- 10T
- Tréninková data
- tokens
"We demonstrate a practice of pretraining unprecedented 10-trillion-parameter model, an order of magnitude larger than the state-of-the-art, on solely 512 GPUs within 10 days"
"We conduct experiments for pretraining and finetuning to analyze model competence in upstream and downstream tasks. Following the classical data setup for pretraining and finetuning, we pretrain the model on BookCorpus [52] and English Wikipedia [9], which are corpora with around 16GB of plain texts." I used http://extraconversion.com/data-storage/gigabits/gigabits-to-words.html for the conversion to number of words
Výpočet trénování
Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená ve floating-point operacích. Je to měřítko toho, kolik stálo trénování, nikoli jak rychle hotový model odpovídá.
- Výpočet trénování
- 5.5 × 10²¹ FLOP
- How it was established
- Hardware
512 GPUs in 10 days - using NVIDIA V100 GPUs Using the NVIDIA V100 Specifications this works out to be: 0.30 * 125E12 * 512 * 10 * 86400 = 1.66E22 (Assuming 30% utilisation, and 125 TFLOPS)
Dostupnost
Zda můžete získat model a spustit ho na vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se zde uvedené hodnoty grafické karty vztahují.
- Váhy
- Closed — provider access only
- Přístup k modelu
- Unreleased
- Training code
- Unreleased
"This work is generally reproducible. Following the description in Section 3, researchers can easily implement the training strategy on the codebases for pretraining, including Huggingface Transformer 1, Fairseq 2."
Jak je to klasifikováno
Štítky, které se aplikují na zdrojový dataset při sledování významných modelů a jakou má jistotu v tomto záznamu.
- Model/modely nelze spustit. Tightly = téměř nelze spustit, comfortable = snadno spustitelné s rezervou.
- Confident
- model/nebudou vyhovovat běhu AI modelu
- 47
Model/modely nevyhovuje / nebudou vyhovovat. Těsný = barely runnable, pohodlný = běží snadno s rezervou.
Kde tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Odkaz
- M6-10T: A Sharing-Delinking Paradigm for Efficient Multi-Trillion Parameter Pretraining
- Poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co znamenají čísla
Pozadí
M6-10T was published by Alibaba, in China, in October 2021. It comes out of industry.
It works in Multimodal, Language, Vision, and is recorded as doing language modeling/generation.
Jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže je možné k němu přistupovat jedině prostřednictvím jeho poskytovatele. Žádná grafická karta to nezmění.
Co šlo do jeho výstavby
The training run consumed about 5.5 × 10²¹ FLOP. That figure describes the cost of creating it and has no bearing on how quickly it generates text.
M6-10T — Běžné otázky
How many parameters does M6-10T have?
M6-10T has 10T parameters. "We demonstrate a practice of pretraining unprecedented 10-trillion-parameter model, an order of magnitude larger than the state-of-the-art, on solely 512 GPUs within 10 days". That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created M6-10T?
M6-10T was published by Alibaba, based in China, categorised as industry.
When was M6-10T released?
M6-10T was published in October 2021. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is M6-10T used for?
M6-10T works in Multimodal, Language, Vision, and is recorded as handling language modeling/generation. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
How much compute was used to train M6-10T?
Around 5.5 × 10²¹ FLOP. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run M6-10T?
None. M6-10T is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is M6-10T open source?
No. M6-10T has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
Pulsování AI modelu GPU nefunguje.
Návrh modelu není vhodný pro GPU VRAM. Model běží hladce s rezervou. 28 November 2025
Druhý směr