Diamond
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Das Gewicht dieses Modells ist offen zugänglich, aber keine Parameteranzahl wurde dafür veröffentlicht. Jede Speicher- und Geschwindigkeitsangabe basiert auf dieser Zahl, daher möchten wir lieber nichts anzeigen als eine gefälschte Schätzung..
Aufzeichnung
Vollständige Spezifikation
Alles aufzeichnungsfähig für dieses Modell. Die meisten Informationen beschreiben, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — ein nützlicher Kontext, um zu beurteilen, wie viel Arbeit investiert wurde und wie es im Vergleich zu auf einer anderen Skala entwickelten Modellen abschneidet..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- University of Geneva,University of Edinburgh,Microsoft Research
- Organisationstyp
- Academia,Academia,Industry
- Land
- Switzerland, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, United States of America
- Veröffentlicht
- 20 May 2024
- Autoren
- Eloi Alonso, Adam Jelley, Vincent Micheli, Anssi Kanervisto, Amos Storkey, Tim Pearce, François Fleuret
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen.
- Domäne
- Games
- Aufgabe
- Atari
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten es trainiert wurde. Die Parameter sind die Größe, die entscheidet, ob es auf eine bestimmte Grafikkarte passt.
- Trainingsdaten
- tokens
Training-Computing
Die zur Ausbildung des Modells durchgeführte Arithmetik, gemessen in Gleitkommaoperationen. Es ist ein Maß dafür, was der Trainingslauf gekostet hat, nicht wie schnell das fertige Modell Ihnen antwortet.
- Training-Computing
- 8 × 10²⁰ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Hardware
82600000000000*9022.8*3600*0.3=8.0490594e+20
Der Trainingslauf
Was physisch notwendig war, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Steckdose zog.
- Trainingshardware
- NVIDIA GeForce RTX 4090
- Wand-Uhrzeit
- 9,023 hours (376 days)
"We trained DIAMOND from scratch for 5 random seeds on each game. Each run utilized around 12GB of VRAM and took approximately 2.9 days on a single Nvidia RTX 4090 (1.03 GPU years in total)." 1.03*365*24 = 9022.8
Verfügbarkeit
Ob Sie das Modell erhalten und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, entscheidet darüber, ob eine der Grafikkartenfiguren auf dieser Seite zutrifft.
- Gewichte
- Open — downloadable
- Modellzugang
- Open weights (unrestricted)
Wie es klassifiziert ist
Labels der Quelldatenbank, die beim Verfolgen bemerkenswerter Modelle angewendet werden, und wie zuversichtlich sie in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungszuversicht
- Likely
Quellen
Woher diese Aufzeichnung stammt und wann sie zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Diffusion for World Modeling: Visual Details Matter in Atari
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
Diamond was published by University of Geneva,University of Edinburgh,Microsoft Research, in Switzerland, in May 2024. It comes out of academia,Academia,Industry.
It works in Games, and is recorded as doing atari.
Veröffentlichte Gewichte bedeuten, dass das Modell auf Ihrem Computer anstelle von jemand anderem läuft, was die Hardwarefrage unten überhaupt beantwortbar macht.
Wie es trainiert wurde
The training run consumed about 8 × 10²⁰ FLOP, on NVIDIA GeForce RTX 4090. That figure describes the cost of creating it and has no bearing on how quickly it generates text.
Antworten
Diamond — Häufig gestellte Fragen
What GPU do I need to run Diamond?
We cannot say. Diamond has open weights, but no parameter count has been published for it, and every memory and speed calculation starts from that number. We would rather show nothing than a fabricated estimate.
Is Diamond open source?
Its weights are published, so Diamond can be downloaded and run on your own hardware. Note that open weights is not the same as open source in the full sense — it says nothing about the training data, the training code, or the commercial terms attached.
How many parameters does Diamond have?
No parameter count has been published for Diamond, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created Diamond?
Diamond was published by University of Geneva,University of Edinburgh,Microsoft Research, based in Switzerland, categorised as academia,Academia,Industry.
When was Diamond released?
Diamond was published in May 2024. 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 Diamond used for?
Diamond works in Games, and is recorded as handling atari. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
Where can I download Diamond?
The weights for Diamond are published, though we do not hold a repository link for it. This site calculates hardware requirements rather than hosting model files.
How much compute was used to train Diamond?
Around 8 × 10²⁰ FLOP, on NVIDIA GeForce RTX 4090. 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.
Die andere Richtung
Wenn Sie es von der anderen Seite betrachten?
Diese Seite beginnt beim Modell. Wenn Sie bereits eine Karte besitzen und alles erfahren möchten, was es ausführen kann, Beginnen Sie stattdessen mit der Hardware.