Seaweed-7B
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 April 2025
- Autoren
- Team Seawead, Ceyuan Yang, Zhijie Lin, Yang Zhao, Shanchuan Lin, Zhibei Ma, Haoyuan Guo, Hao Chen, Lu Qi, Sen Wang, Feng Cheng, Feilong Zuo Xuejiao Zeng, Ziyan Yang, Fangyuan Kong, Zhiwu Qing, Fei Xiao, Meng Wei, Tuyen Hoang, Siyu Zhang, Peihao Zhu, Qi Zhao, Jiangqiao Yan, Liangke Gui, Sheng Bi, Jiashi Li, Yuxi Ren, Rui Wang, Huixia Li, Xuefeng Xiao, Shu Liu, Feng Ling, Heng Zhang, Houmin Wei, Hua…
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Video
- Aufgabe
- Video generation, Text-to-video, Image-to-video, Audio 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
- 7B
- Trainingsdaten
- 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
- 9 × 10²³ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Hardware
989400000000000 FLOP / GPU / sec [H100 reported, bf16 assumed] * 665000 GPU-hours * 3600 sec / hour * 0.38 [reported utilization] = 9.0007697e+23 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 H100 SXM5 80GB
- Chip-Stunden
- 665,000
- Hardware-Auslastung
- MFU 38.0%
"Finally, we optimize GPU utilization by implementing fused CUDA kernels to streamline fragmented I/O operations. As a result, Seaweed-7B achieves a Model FLOPs Utilization (MFU) of 38% in distributed training at large-scale."
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
- Zitationen
- 83
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Seaweed-7B: Cost-Effective Training of Video Generation Foundation Model
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
Seaweed-7B wurde veröffentlicht von ByteDance, im Land aufgezeichnet als China, während April 2025. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als industry.
Es funktioniert im Bereich von Video, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet video generation, Text-to-video, Image-to-video, Audio generation.
Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.
Was in den Aufbau geflossen ist
Das Training benötigte ein Rechenbudget von ungefähr 9 × 10²³ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA H100 SXM5 80GB. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Antworten
Seaweed-7B — Häufige Fragen
Seaweed-7B— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 7B. 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.
Seaweed-7B— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von ByteDance, basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation industry.
Seaweed-7B— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in April 2025.
Seaweed-7B— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Video, und wird als Bewältigung der Aufgabe von video generation, Text-to-video, Image-to-video, Audio 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.
Seaweed-7B— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 9 × 10²³ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA H100 SXM5 80GB. 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.
Seaweed-7B— 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.
Seaweed-7B— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
Die andere Richtung
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