FlexSBDD
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, sodass es weder heruntergeladen noch auf Ihrer eigenen Hardware in irgendeiner Größe ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter zugänglich, und keine Grafikkarte ändert daran etwas.
Aufzeichnung
Vollständige Spezifikation
Alles aufzeichnungsfähig für dieses Modell. Die meisten Informationen beschreiben, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — ein nützlicher Kontext, um zu beurteilen, wie viel Arbeit investiert wurde und wie es im Vergleich zu auf einer anderen Skala entwickelten Modellen abschneidet..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- University of Science and Technology of China (USTC),State Key Laboratory of Cognitive Intelligence,Princeton University
- Organisationstyp
- Academia,Academia
- Land
- China, United States of America
- Veröffentlicht
- 29 September 2024
- Autoren
- Zaixi Zhang, Mengdi Wang, Qi Liu
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen.
- Domäne
- Biology
- Aufgabe
- Drug discovery
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten es trainiert wurde. Die Parameter sind die Größe, die entscheidet, ob es auf eine bestimmte Grafikkarte passt.
- Trainingsdaten
- 3,675,000,000 tokens
Original pairs: 40,000 + 100,000 = 140,000 Estimated length ~300 tokens: 140000*300=42000000
Training-Computing
Die zur Ausbildung des Modells durchgeführte Arithmetik, gemessen in Gleitkommaoperationen. Es ist ein Maß dafür, was der Trainingslauf gekostet hat, nicht wie schnell das fertige Modell Ihnen antwortet.
- Training-Computing
- 1.6 × 10¹⁹ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Hardware
1. Hardware: 1x NVIDIA A100 PCIe GPU (3.12e14 FP16 Tensor FLOP/s) 2. Training duration: 36 hours (directly provided) = 129,600 seconds 3. Utilization: 40% (assumed) 4. Calculation: 3.12e14 FLOP/s × 1 GPU × 129,600s × 0.4 = 1.6e19 FLOPs
Der Trainingslauf
Was physisch notwendig war, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Steckdose zog.
- Trainingshardware
- NVIDIA A100
- Verwendete Chips
- 1
- Wall-clock time
- 36 hours
- Stromverbrauch
- 433 W
Wie es klassifiziert ist
Labels der Quelldatenbank, die beim Verfolgen bemerkenswerter Modelle angewendet werden, und wie zuversichtlich sie in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungszuversicht
- Confident
Quellen
Woher diese Aufzeichnung stammt und wann sie zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- FlexSBDD: Structure-Based Drug Design with Flexible Protein Modeling
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Was dieses Modell ist
FlexSBDD was published by University of Science and Technology of China (USTC),State Key Laboratory of Cognitive Intelligence,Princeton University, in China, in September 2024. The organisation is categorised as academia,Academia.
It works in Biology, and is recorded as doing drug discovery.
Because the weights are not available, none of the hardware figures elsewhere on this site apply to it.
Wie es trainiert wurde
Training it took roughly 1.6 × 10¹⁹ FLOP of computation, on NVIDIA A100 — a measure of what producing the model cost, not of how fast it answers.
It was trained on about 3,675,000,000 tokens of text.
Antworten
FlexSBDD — Häufig gestellte Fragen
What GPU do I need to run FlexSBDD?
None. FlexSBDD is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is FlexSBDD open source?
The licensing for FlexSBDD was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
How many parameters does FlexSBDD have?
No parameter count has been published for FlexSBDD, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created FlexSBDD?
FlexSBDD was published by University of Science and Technology of China (USTC),State Key Laboratory of Cognitive Intelligence,Princeton University, based in China, categorised as academia,Academia.
When was FlexSBDD released?
FlexSBDD was published in September 2024. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is FlexSBDD used for?
FlexSBDD works in Biology, and is recorded as handling drug discovery. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
How much compute was used to train FlexSBDD?
Around 1.6 × 10¹⁹ FLOP, on NVIDIA A100. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
Die andere Richtung
Wenn Sie es von der anderen Seite betrachten?
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