k0-math
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
- Moonshot
- Organisationsart
- Industry
- Land
- China
- Veröffentlicht
- 16 November 2024
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Mathematics, Language
- Aufgabe
- Mathematical reasoning, Quantitative reasoning
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
- 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
- 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.
- Warum es verfolgt wird
- SOTA improvement
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Unknown
In four mathematical benchmark tests - China's high school entrance examination, college entrance examination, postgraduate entrance examination and math with introductory competition problems - the k0-math initial model outperformed OpenAI's o1-mini and o1-preview models, according to a statement sent from Moonshot AI to the Global Times on Sunday. https://recodechinaai.substack.com/p/openais-o1-faces-competition-meet
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Chinese AI start-up unveils latest reasoning model comparable to OpenAI o1 series
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Über dieses Modell
k0-math wurde veröffentlicht von Moonshot, im Land aufgezeichnet als China, während November 2024. Die veröffentlichende Organisation ist als industry.
Es funktioniert im Bereich von Mathematics, Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet mathematical reasoning, Quantitative reasoning.
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Training und Herkunft
Das Einschlusskriterium: sOTA improvement.
Antworten
k0-math — Häufige Fragen
k0-math— 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.
k0-math— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
k0-math— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
k0-math— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Moonshot, basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation industry.
k0-math— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in November 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
k0-math— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Mathematics, Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von mathematical reasoning, Quantitative reasoning. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
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.