Harrison.rad.1
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, daher kann es nicht heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware in beliebiger Größe betrieben werden. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar, und keine Grafikkarte ändert das..
Aufgezeichnet
Volle Spezifikation
Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- Harrison.ai
- Organisationsart
- Industry
- Land
- Australia
- Veröffentlicht
- 5 September 2024
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Vision, Medicine, Language, Multimodal
- Aufgabe
- Visual question answering, Medical diagnosis
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.
- Trainingsdaten
- tokens
Verfügbarkeit
Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.
- Gewichte
- Closed — provider access only
- Modellzugang
- Unreleased
- Training-Code
- Unreleased
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Warum es verfolgt wird
- SOTA improvement
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Unknown
It surpasses other foundational models on the challenging Fellowship of the Royal College of Radiologists (FRCR) 2B Rapids examination – an exam that only 40-59% of human radiologists manage to pass on their first attempt. When reattempted within a year of passing, radiologists score an average of 50.88 out of 601. Harrison.rad.1 performed on par with accredited and experienced radiologists at 51.4 out of 60, while other competing models such as OpenAI’s GPT-4o, Anthropic’s Claude-3.5-sonnet, Go…
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Harrison.ai launches world-leading AI model to transform healthcare
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Über dieses Modell
Harrison.rad.1 wurde veröffentlicht von Harrison.ai, im Land aufgezeichnet als Australia, während September 2024. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist industry.
Es funktioniert im Bereich von Vision, Medicine, Language, Multimodal, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet visual question answering, Medical diagnosis.
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Training und Herkunft
Das Einschlusskriterium: sOTA improvement.
Antworten
Harrison.rad.1 — Häufige Fragen
Harrison.rad.1— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?
Dieses ist ein geschlossenes Modell — seine Gewichte wurden nie veröffentlicht, sodass es zu keinem Preis heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar.
Harrison.rad.1— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
Harrison.rad.1— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
Harrison.rad.1— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Harrison.ai, basiert auf Australia, eine als kategorisierte Organisation industry.
Harrison.rad.1— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in September 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
Harrison.rad.1— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Vision, Medicine, Language, Multimodal, und wird als Bewältigung der Aufgabe von visual question answering, Medical diagnosis. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
Die andere Richtung
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