Movie Gen Video
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
- Meta AI
- Typ organizace
- Industry
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 4 October 2024
- Autoři
- Adam Polyak, Amit Zohar, Andrew Brown, Andros Tjandra, Animesh Sinha, Ann Lee, Apoorv Vyas, Bowen Shi, Chih-Yao Ma, Ching-Yao Chuang, David Yan, Dhruv Choudhary, Dingkang Wang, Geet Sethi, Guan Pang, Haoyu Ma, Ishan Misra, Ji Hou, Jialiang Wang, Kiran Jagadeesh, Kunpeng Li, Luxin Zhang, Mannat Singh, Mary Williamson, Matt Le, Mitesh Kumar Singh, Peizhao Zhang, Peter Vajda, Quentin Duval, Rohit Gir…
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Video, Vision
- Úkol
- Video generation, Text-to-video, Image-to-video
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 30B
- Výcviková data
- 3,400,000,000 tokens
30B
O(1B) images O(100M) videos, each with 256 frames ~= 25M images
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
- 1.7 × 10²⁴ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Operation counting
Model size = 30B Broken down by training stage (table 3): 256px T2I: samples seen = 1.94E9; sample token length = 256; flops = 6ND = 8.94E22 256px T2I/V: samples seen = 3.95E8; sample token length = 8192; flops = 6ND = 5.82E23 768px T2I/V: samples seen = 7.38E7; sample token length = 73,728; flops = 6ND = 9.79E23 Total flops = 1.65E24
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- NVIDIA H100 SXM5 80GB
- Používané čipy
- 6,144
- Doba reálného času
- 331 hours (13.8 days)
- Příkon
- 8.5 MW
54 hours for 256px T2I 128 hours for 256px T2I/V 149 hours for 768px T2I/V
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
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Pravděpodobně nad 10²³ FLOP
- Yes
- Proč je to sledováno
- Training cost
- Záznam důvěry
- Confident
BOTE estimate of cost is ~$3 million
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Movie Gen: A Cast of Media Foundation Models
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Co je tento MODEL
Movie Gen Video byl zveřejněn Meta AI, v zemi zaznamenané jako United States of America, během October 2024. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry.
funguje v oblasti Video, Vision, a je zaznamenán jako vykonávající úkol video generation, Text-to-video, Image-to-video.
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 1.7 × 10²⁴ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA H100 SXM5 80GB. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Bylo to trénováno na korpusu asi 3,400,000,000 tokeny textu
Jeho kritérium zahrnutí: training cost.
Odpovědi
Movie Gen Video — běžné otázky
Movie Gen Video— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 30B. 30B. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
Movie Gen Video— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Meta AI, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.
Movie Gen Video— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v October 2024. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
Movie Gen Video— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Video, Vision, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol video generation, Text-to-video, Image-to-video. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.
Movie Gen Video— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 1.7 × 10²⁴ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako 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.
Movie Gen Video— 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.
Movie Gen Video— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
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.