Seed1.5-VL
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
- ByteDance
- Organisationsart
- Industry
- Land
- China
- Veröffentlicht
- 11 May 2025
- Autoren
- Dong Guo, Faming Wu, Feida Zhu, Fuxing Leng, Guang Shi, Haobin Chen, Haoqi Fan, Jian Wang, Jianyu Jiang, Jiawei Wang, Jingji Chen, Jingjia Huang, Kang Lei, Liping Yuan, Lishu Luo, Pengfei Liu, Qinghao Ye, Rui Qian, Shen Yan, Shixiong Zhao, Shuai Peng, Shuangye Li, Sihang Yuan, Sijin Wu, Tianheng Cheng, Weiwei Liu, Wenqian Wang, Xianhan Zeng, Xiao Liu, Xiaobo Qin, Xiaohan Ding, Xiaojun Xiao, Xiaoyi…
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Vision, Language, Multimodal, Video
- Aufgabe
- Visual question answering, Video description, Language modeling/generation, Question answering, Character recognition (OCR)
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.
- Trainingsdaten
- 3,000,000,000,000 tokens
"more than 3T multimodal data tokens"
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
- 1.4 × 10²⁴ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Hardware
989000000000000 FLOP / GPU / sec [H800, bf16 assumed] * 1300000 GPU-hours [see training time notes] * 3600 sec / hour * 0.3 [assumed utilization] = 1.388556e+24 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.
- Trainingshardware
- NVIDIA H800 SXM5
- Chip-Stunden
- 1,300,000
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
API (log in and select Doubao-1.5-thinking-vision-pro to experience): https://www.volcengine.com/experience/ark?model=doubao-1-5-thinking-vision-pro-250428 GitHub sample code (Apache 2.0): https://github.com/ByteDance-Seed/Seed1.5-VL
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
- Warum es verfolgt wird
- SOTA improvement
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
Table 6
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Seed1.5-VL Technical Report
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Was dieses Modell ist
Seed1.5-VL wurde veröffentlicht von ByteDance, im Land aufgezeichnet als China, während May 2025. Die veröffentlichende Organisation ist als industry.
Es funktioniert im Bereich von Vision, Language, Multimodal, Video, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet visual question answering, Video description, Language modeling/generation, Question answering, Character recognition (OCR).
Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.
Training und Herkunft
Der Trainingslauf verbrauchte etwa 1.4 × 10²⁴ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA H800 SXM5. 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 3,000,000,000,000 Text-Tokens
Es wird aus einem bestimmten Grund im zugrunde liegenden Datensatz verfolgt: sOTA improvement.
Antworten
Seed1.5-VL — Häufige Fragen
Seed1.5-VL— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 1.4 × 10²⁴ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA H800 SXM5. 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.
Seed1.5-VL— 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.
Seed1.5-VL— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
Seed1.5-VL— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
Seed1.5-VL— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von ByteDance, basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation industry.
Seed1.5-VL— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in May 2025.
Seed1.5-VL— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Vision, Language, Multimodal, Video, und wird als Bewältigung der Aufgabe von visual question answering, Video description, Language modeling/generation, Question answering, Character recognition (OCR). Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.
Die andere Richtung
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