Luca 2.0
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
- Mianbi Intelligence
- Organisationsart
- Industry
- Land
- China
- Veröffentlicht
- 29 August 2023
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
- Trainingsdaten
- tokens
https://www.leiphone.com/category/ai/23kbzQXj60xZgUgO.html English translation: "Li Dahai: From a technical point of view, the CPM2 (Chinese Pretrained Model) 100 billion model we launched at that time was a sparse model of MoE, which is different from the 100 billion model we are promoting now." This suggests it is a dense model.
"Assume Chinchilla-optimal dataset size" from training compute notes
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
- Wie es etabliert wurde
- Operation counting
Assume Chinchilla-optimal dataset size: 20 * 100B * 100B * 6 = 1.2e24 FLOP
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
- Hosted access (no API)
- Training-Code
- Unreleased
could be accessible via API, though I have not found documentation here is accessible for chatting: https://luca.cn/home
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
- Likely
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
Luca 2.0 wurde veröffentlicht von Mianbi Intelligence, im Land aufgezeichnet als China, während August 2023. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist industry.
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Training und Herkunft
Die Herstellung erforderte eine Arithmetik, die insgesamt etwa 1.2 × 10²⁴ FLOP. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Antworten
Luca 2.0 — Häufige Fragen
Luca 2.0— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Mianbi Intelligence, basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation industry.
Luca 2.0— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in August 2023. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
Luca 2.0— 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.
Luca 2.0— 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.
Luca 2.0— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
Luca 2.0— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 100B. https://www.leiphone.com/category/ai/23kbzQXj60xZgUgO.html English translation: "Li Dahai: From a technical point of view, the CPM2 (Chinese Pretrained Model) 100 billion model we launched at that time was a sparse model of MoE, which is different from the 100 billion model we are promoting now." This suggests it is a dense model. 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.
Die andere Richtung
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