MiniCPM-4-8B
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
- OpenBMB (Open Lab for Big Model Base)
- Land
- China
- Veröffentlicht
- 9 June 2025
- Autoren
- MiniCPM Team: Chaojun Xiao, Yuxuan Li, Xu Han, Yuzhuo Bai, Jie Cai, Haotian Chen, Wentong Chen, Xin Cong, Ganqu Cui, Ning Ding, Shengdan Fan, Yewei Fang, Zixuan Fu, Wenyu Guan, Yitong Guan, Junshao Guo, Yufeng Han, Bingxiang He, Yuxiang Huang, Cunliang Kong, Qiuzuo Li, Siyuan Li, Wenhao Li, Yanghao Li, Yishan Li, Zhen Li, Dan Liu, Biyuan Lin, Yankai Lin, Xiang Long, Quanyu Lu, Yaxi Lu, Peiyan Luo,…
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Language
- Aufgabe
- Language modeling/generation, Code generation, Translation
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
- 8B
- Trainingsdaten
- tokens
8b
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 A800 SXM
- Verwendete Chips
- 64
- Stromverbrauch
- 50.1 kW
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
- MiniCPM4: Ultra-Efficient LLMs on End Devices
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Was dieses Modell ist
MiniCPM-4-8B wurde veröffentlicht von OpenBMB (Open Lab for Big Model Base), im Land aufgezeichnet als China, während June 2025.
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet language modeling/generation, Code generation, Translation.
Dies ist ein geschlossenes Modell: die trainierten Werte blieben bei demjenigen, der sie erzeugt hat, und es gibt keine lokale Version zum Ausführen.
Antworten
MiniCPM-4-8B — Häufige Fragen
MiniCPM-4-8B— Ist es Open-Source?
Die Lizenzierung wurde nie in unseren Quelldaten aufgezeichnet. Wir behandeln nicht angegebene Lizenzen als geschlossen, da eine nicht aufgezeichnete Lizenz keine ist, auf die man sich verlassen kann.
MiniCPM-4-8B— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 8B. 8b. 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.
MiniCPM-4-8B— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von OpenBMB (Open Lab for Big Model Base), basiert auf China.
MiniCPM-4-8B— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in June 2025.
MiniCPM-4-8B— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von language modeling/generation, Code generation, Translation. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.
MiniCPM-4-8B— 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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