Baichuan-Omni
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
- Baichuan,Westlake University,Zhejiang University (ZJU)
- Organisationsart
- Industry,Academia,Academia
- Land
- China
- Veröffentlicht
- 11 October 2024
- Autoren
- Yadong Li, Haoze Sun, Mingan Lin, Tianpeng Li, Guosheng Dong, Tao Zhang, Bowen Ding, Wei Song, Zhenglin Cheng, Yuqi Huo, Song Chen, Xu Li, Da Pan, Shusen Zhang, Xin Wu, Zheng Liang, Jun Liu, Tao Zhang, Keer Lu, Yaqi Zhao, Yanjun Shen, Fan Yang, Kaicheng Yu, Tao Lin, Jianhua Xu, Zenan Zhou
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Language, Vision, Multimodal, Audio, Speech, Video
- Aufgabe
- Visual question answering, Language modeling/generation, Video description, Speech synthesis, Image captioning
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
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
code and weights are supposed to be here, but not yet: https://github.com/westlake-baichuan-mllm/bc-omni?tab=readme-ov-file
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
- 35
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Baichuan-Omni Technical Report
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Hintergrund
Baichuan-Omni wurde veröffentlicht von Baichuan,Westlake University,Zhejiang University (ZJU), im Land aufgezeichnet als China, während October 2024. Die veröffentlichende Organisation ist als industry,Academia,Academia.
Es funktioniert im Bereich von Language, Vision, Multimodal, Audio, Speech, Video, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet visual question answering, Language modeling/generation, Video description, Speech synthesis, Image captioning.
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Antworten
Baichuan-Omni — Häufige Fragen
Baichuan-Omni— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
Baichuan-Omni— 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.
Baichuan-Omni— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Baichuan,Westlake University,Zhejiang University (ZJU), basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation industry,Academia,Academia.
Baichuan-Omni— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in October 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
Baichuan-Omni— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Language, Vision, Multimodal, Audio, Speech, Video, und wird als Bewältigung der Aufgabe von visual question answering, Language modeling/generation, Video description, Speech synthesis, Image captioning. 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.
Baichuan-Omni— 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
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.