Agentar-Fin-R1 32B
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
- Ant Group
- Organisationsart
- Industry
- Land
- China
- Veröffentlicht
- 27 July 2025
- Autoren
- Yanjun Zheng, Xiyang Du, Longfei Liao, Xiaoke Zhao, Zhaowen Zhou, Jingze Song, Bo Zhang, Jiawei Liu, Xiang Qi, Zhe Li, Zhiqiang Zhang, Wei Wang, Peng Zhang
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Language
- Aufgabe
- Financial management, Language modeling/generation, Question answering
- Basis-Modell
- Qwen3-32B
- Numerisches Format
- BF16
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
- 32B
- Trainingsdaten
- tokens
Der Trainingslauf
Was es physisch gekostet hat, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Wand gezogen hat.
- Trainingshardware
- NVIDIA A100
- Verwendete Chips
- 64
- Stromverbrauch
- 50.1 kW
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.
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Agentar-Fin-R1: Enhancing Financial Intelligence through Domain Expertise, Training Efficiency, and Advanced Reasoning
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Was dieses Modell ist
Agentar-Fin-R1 32B wurde veröffentlicht von Ant Group, im Land aufgezeichnet als China, während July 2025. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als industry.
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet financial management, Language modeling/generation, Question answering.
Es basiert auf Qwen3-32B. Das ist der übliche Weg, wie ein spezialisiertes Modell hergestellt wird.
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Antworten
Agentar-Fin-R1 32B — Häufige Fragen
Agentar-Fin-R1 32B— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
Agentar-Fin-R1 32B— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 32B. 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.
Agentar-Fin-R1 32B— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Ant Group, basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation industry.
Agentar-Fin-R1 32B— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in July 2025.
Agentar-Fin-R1 32B— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von financial management, Language modeling/generation, Question answering. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
Agentar-Fin-R1 32B— 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.
Die andere Richtung
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