Kaiju Medium

Geschlossene Gewichtungen Character.ai 34B Parameter

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
Character.ai
Organisationsart
Industry
Land
United States of America

Was es tut

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

Domain
Language
Aufgabe
Language modeling/generation

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
34B

"The Kaiju family of models comes in 3 production variants: Small (13B), Medium (34B), and Large (110B)."

Trainingsdaten
tokens

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)

Wie es klassifiziert ist

Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.

Warum es verfolgt wird
Significant use

Reasonbly inferred from MAU figures like 20 million in early 2025 (https://blog.character.ai/harnessing-data-at-scale-character-ais-transition-to-warpstream/ )

Aufzeichnungsgenauigkeit
Likely

Quellen

Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.

Referenz
Inside Kaiju
Zuletzt aktualisiert
8 April 2026

Was die Zahlen bedeuten

Was dieses Modell ist

Kaiju Medium wurde veröffentlicht von Character.ai, im Land aufgezeichnet als United States of America. Die veröffentlichende Organisation ist als industry.

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

Dies ist ein geschlossenes Modell: die trainierten Werte blieben bei demjenigen, der sie erzeugt hat, und es gibt keine lokale Version zum Ausführen.

Wie es trainiert wurde

Das Einschlusskriterium: significant use.

Antworten

Kaiju Medium — Häufige Fragen

01

Kaiju Medium— Ist es Open-Source?

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

02

Kaiju Medium— Wie viele Parameter hat es?

Es hat eine Parameteranzahl von 34B. "The Kaiju family of models comes in 3 production variants: Small (13B), Medium (34B), and Large (110B).". 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.

03

Kaiju Medium— Wer hat es erstellt?

Es wurde veröffentlicht von Character.ai, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry.

04

Kaiju Medium— Wofür wird es verwendet?

Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von language modeling/generation. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen, daher sind dies die Bereiche, für die es gebaut wurde, anstatt eine Begrenzung dafür, was es versuchen wird.

05

Kaiju Medium— 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.

Quelle

Originalveröffentlichung

Letzte Aktualisierung des Protokolls 8 April 2026

Die andere Richtung

Von der anderen Seite aus betrachten?

Diese Seite beginnt mit dem Modell. Wenn Sie bereits eine Karte besitzen und alles wissen möchten, was sie ausführen wird, Starte stattdessen von der Hardware.