Hunyuan

Geschlossene Gewichtungen Tencent 100B Parameter September 2023

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
Tencent
Organisationsart
Industry
Land
China
Veröffentlicht
7 September 2023

Was es tut

Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.

Domain
Language, Image generation, Multimodal
Aufgabe
Language modeling/generation, Image generation, Question answering

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.

Parameter
100B

"Presently, the Hunyuan model has over 100 billion parameters, with more than two trillion tokens in pre-training data."

Trainingsdaten
2,000,000,000,000 tokens

"Presently, the Hunyuan model has over 100 billion parameters, with more than two trillion tokens in pre-training data."

Training-Compute

Die Berechnung, die durchgeführt wird, um das Modell zu trainieren, gemessen in Gleitpunktoperationen. Es ist ein Maß dafür, was der Trainingslauf gekostet hat, nicht dafür, wie schnell das fertige Modell Ihnen antwortet.

Training-Compute
1.2 × 10²⁴ FLOP

6ND = 6*100*10^9*2*10^12 = 1.2*10^24

Wie es etabliert wurde
Operation counting

Der Trainingslauf

Was es physisch gekostet hat, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Wand gezogen hat.

Datenzentrum
There is no paper to reference, no information about hardware used for training found in media.

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
API access
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.

Wahrscheinlich über 10²³ FLOP
Yes
Aufzeichnungsgenauigkeit
Confident

Quellen

Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.

Referenz
Tencent Unveils Hunyuan, its Proprietary Large Foundation Model on Tencent Cloud
Zuletzt aktualisiert
28 November 2025

Was die Zahlen bedeuten

Was dieses Modell ist

Hunyuan wurde veröffentlicht von Tencent, im Land aufgezeichnet als China, während September 2023. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als industry.

Es funktioniert im Bereich von Language, Image generation, Multimodal, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet language modeling/generation, Image generation, Question answering.

Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.

Wie es trainiert wurde

Der Trainingslauf verbrauchte etwa 1.2 × 10²⁴ FLOP. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.

Es wurde auf einem Korpus von etwa 2,000,000,000,000 Text-Tokens

Antworten

Hunyuan — Häufige Fragen

01

Hunyuan— Wofür wird es verwendet?

Es funktioniert im Bereich von Language, Image generation, Multimodal, und wird als Bewältigung der Aufgabe von language modeling/generation, Image generation, Question answering. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.

02

Hunyuan— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?

Training verbrauchte etwa 1.2 × 10²⁴ FLOP. Das misst, was die Produktion des Modells gekostet hat, und sagt nichts darüber aus, wie schnell es einmal trainiert antwortet — die Inferenzgeschwindigkeit kommt von der MEMORY-BANDWIDTH, nicht vom TRAINING-BUDGET.

03

Hunyuan— 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.

04

Hunyuan— Ist es Open-Source?

Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.

05

Hunyuan— Wie viele Parameter hat es?

Es hat eine Parameteranzahl von 100B. "Presently, the Hunyuan model has over 100 billion parameters, with more than two trillion tokens in pre-training data.". Diese Zahl ist die Gesamtsumme, und sie bestimmt, wie viel MEMORY das MODEL benötigt – ungefähr ein halbes Gigabyte pro Milliarde bei der Kompression, die die meisten Menschen verwenden.

06

Hunyuan— Wer hat es erstellt?

Es wurde veröffentlicht von Tencent, basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation industry.

07

Hunyuan— Wann wurde es veröffentlicht?

Es wurde veröffentlicht in September 2023. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.

Quelle

Originalveröffentlichung

Letzte Aktualisierung des Protokolls 28 November 2025

Die andere Richtung

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