Infinity Υπολογιστής TPS

Ανοιχτά βάρη ByteDance 2B παράμετροι December 2024

Κάθε κάρτα παρακάτω αξιολογείται σύμφωνα με αυτό το μοντέλο στη διάρκεια συμφραζομένων και την ελάχιστη ποιότητα που επιλέγετε. Η ταχύτητα είναι μια εκτίμηση για ένα μόνο αίτημα, υπολογισμένη από το εύρος ζώνης μνήμης της κάρτας και το μέγεθος του μοντέλου μόλις συμπιεστεί..

Υπολογίστηκε για αυτό το μοντέλο

818 κάρτες που μπορούν να το τρέξουν

818 κάρτες που κρατάμε προδιαγραφές για

Η μικρότερη κάρτα που χωράει

Tesla C1080

4 GB · Q8_0 · 18.4 tok/s

Ταχύτερη κάρτα

B200

1,694 tok/s · 180 GB

Ποιες GPU μπορούν να τρέξουν Infinity?

Ορίστε τις εισόδους, διαβάστε την απάντηση

Μια μεγαλύτερη συζήτηση χρειάζεται περισσότερη μνήμη, γεγονός που μπορεί να απομακρύνει αυτό το μοντέλο από μικρότερες κάρτες..

Κρύβει κάρτες που θα χωρούσαν μόνο το μοντέλο συμπιέζοντας το κάτω από αυτό το σημείο.

818 οι κάρτες ταιριάζουν

Υπολογισμός
Χρειάζεται Ποσοτικοποίηση Καλά
1,694 tok/s

1,016–2,711 · χαμηλή εμπιστοσύνη

B200 NVIDIA 180 GB 8,000 GB/s Jan 2024 2.8 GB Q8_0 Άνετο
1,694 tok/s

1,016–2,711 · χαμηλή εμπιστοσύνη

B300 NVIDIA 288 GB 8,000 GB/s Sep 2025 2.8 GB Q8_0 Άνετο
1,353 tok/s

812–2,164 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Radeon Instinct MI350X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 2.8 GB Q8_0 Άνετο
1,353 tok/s

812–2,164 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Radeon Instinct MI355X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 2.8 GB Q8_0 Άνετο
1,082 tok/s

649–1,731 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Radeon Instinct MI300 AMD 128 GB 6,550 GB/s Jan 2023 2.8 GB Q8_0 Άνετο
1,036 tok/s

621–1,657 · χαμηλή εμπιστοσύνη

H200 NVL NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 2.8 GB Q8_0 Άνετο
1,036 tok/s

621–1,657 · χαμηλή εμπιστοσύνη

H200 SXM 141 GB NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 2.8 GB Q8_0 Άνετο
991 tok/s

595–1,586 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Radeon Instinct MI325X AMD 256 GB 6,000 GB/s Oct 2024 2.8 GB Q8_0 Άνετο
880 tok/s

528–1,407 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Radeon Instinct MI300A AMD 128 GB 5,325 GB/s Dec 2023 2.8 GB Q8_0 Άνετο
880 tok/s

528–1,407 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Radeon Instinct MI300X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 2.8 GB Q8_0 Άνετο
880 tok/s

528–1,407 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Radeon Instinct MI308X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 2.8 GB Q8_0 Άνετο
834 tok/s

501–1,335 · χαμηλή εμπιστοσύνη

H100 NVL 94 GB NVIDIA 94 GB 3,940 GB/s Mar 2023 2.8 GB Q8_0 Άνετο
712 tok/s

427–1,138 · χαμηλή εμπιστοσύνη

H100 PCIe 96 GB NVIDIA 96 GB 3,360 GB/s Mar 2023 2.8 GB Q8_0 Άνετο
712 tok/s

427–1,138 · χαμηλή εμπιστοσύνη

H100 SXM5 80 GB NVIDIA 80 GB 3,360 GB/s Oct 2022 2.8 GB Q8_0 Άνετο
712 tok/s

427–1,138 · χαμηλή εμπιστοσύνη

H100 SXM5 94 GB NVIDIA 94 GB 3,360 GB/s Mar 2023 2.8 GB Q8_0 Άνετο
712 tok/s

427–1,138 · χαμηλή εμπιστοσύνη

H100 SXM5 96 GB NVIDIA 96 GB 3,360 GB/s Mar 2023 2.8 GB Q8_0 Άνετο
712 tok/s

427–1,138 · χαμηλή εμπιστοσύνη

H800 SXM5 NVIDIA 80 GB 3,360 GB/s Mar 2023 2.8 GB Q8_0 Άνετο
542 tok/s

325–867 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Radeon Instinct MI250 AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 2.8 GB Q8_0 Άνετο
542 tok/s

325–867 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Radeon Instinct MI250X AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 2.8 GB Q8_0 Άνετο
451 tok/s

271–722 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Data Center GPU Max 1550 Intel 128 GB 3,280 GB/s Jan 2023 2.8 GB Q8_0 Άνετο
442 tok/s

265–707 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Data Center GPU Max Subsystem Intel 128 GB 3,210 GB/s Jan 2023 2.8 GB Q8_0 Άνετο
432 tok/s

259–691 · χαμηλή εμπιστοσύνη

A100 SXM4 80 GB NVIDIA 80 GB 2,040 GB/s Nov 2020 2.8 GB Q8_0 Άνετο
432 tok/s

259–691 · χαμηλή εμπιστοσύνη

A100X NVIDIA 80 GB 2,040 GB/s Jun 2021 2.8 GB Q8_0 Άνετο
432 tok/s

259–691 · χαμηλή εμπιστοσύνη

A800 SXM4 80 GB NVIDIA 80 GB 2,040 GB/s Aug 2022 2.8 GB Q8_0 Άνετο
432 tok/s

259–691 · χαμηλή εμπιστοσύνη

H100 CNX NVIDIA 80 GB 2,040 GB/s Mar 2023 2.8 GB Q8_0 Άνετο

Οι ταχύτητες είναι εκτιμήσεις για ένα μόνο αίτημα — μία συνομιλία τη φορά — υπολογισμένες από την μνήμη, το μέγεθος του μοντέλου και την ποσοτικοποίηση. Η πραγματική διακύμανση έξοδου ποικίλλει με τον χρόνο εκτέλεσης συμπερασμάτων και την έκδοσή του. Οι αριθμοί που δημοσιεύονται από τους προμηθευτές υλικού μετρούν πολλές ταυτόχρονες αιτήσεις και είναι πολύ υψηλότεροι..

Σε καταγραφή

Πλήρης προδιαγραφή

Όλα τα καταγεγραμμένα για αυτό το μοντέλο. Τα περισσότερα από αυτά περιγράφουν το πώς εκπαιδεύτηκε παρά το πώς τρέχει — χρήσιμο πλαίσιο για την εκτίμηση του πόση εργασία έχει επενδυθεί σε αυτό, και πώς συγκρίνεται με μοντέλα που έχουν κατασκευαστεί σε διαφορετική κλίμακα..

Προέλευση

Ποιος κατασκεύασε αυτό το μοντέλο, πού και πότε δημοσιεύθηκε.

Οργάνωση
ByteDance
Τύπος οργανισμού
Industry
Χώρα
China
Δημοσιευμένο
5 December 2024
Συγγραφείς
Jian Han, Jinlai Liu, Yi Jiang, Bin Yan, Yuqi Zhang, Zehuan Yuan, Bingyue Peng, Xiaobing Liu

Τι κάνει

Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.

τομέας
Image generation
Εργασία
Image generation, Text-to-image
Αριθμητική μορφή
FP16

Μέγεθος

Πόσο μεγάλο είναι το μοντέλο και πόσα δεδομένα έχει εκπαιδευτεί. Οι παράμετροι είναι ο αριθμός που αποφασίζει αν χωράει σε μια δεδομένη κάρτα γραφικών.

παράμετροι
2B
Δεδομένα εκπαίδευσης
tokens

Διαθεσιμότητα

Εάν μπορείτε να αποκτήσετε το μοντέλο και να το τρέξετε στο δικό σας υλικό, το οποίο αποφασίζει αν οποιαδήποτε από τις αριθμούς της κάρτας γραφικών σε αυτή τη σελίδα ισχύει.

Βάρη
Open — downloadable
Πρόσβαση μοντέλου
Open weights (unrestricted)
Κωδικός εκπαίδευσης
Open source

MIT license https://huggingface.co/FoundationVision/Infinity https://github.com/FoundationVision/Infinity

Αγκαλιάζοντας το Πρόσωπο
FoundationVision

Πώς ταξινομείται

Ετικέτες το πηγαίο σύνολο δεδομένων εφαρμόζει όταν παρακολουθεί σημαντικά μοντέλα, και πόσο βέβαιο είναι στην είσοδο.

Γιατί παρακολουθείται
SOTA improvement

Infinity achieved best performance at severrat text-to-image benchmarks, including GenEval and ImageReward. "Infinity sets a new record for AutoRegressive models, and also surpasses leading diffusion models including SDXL[43], PixArt-Sigma[12],DALL-E3[7] and Stable-Diffusion 3[21] on several challenging text-to-image benchmarks. Notably, Infinity surpasses SD3 by improving the GenEval benchmark score from 0.62 to 0.73, ImageReward benchmark score from 0.87 to 0.96, HPSv2.1 benchmark score from…

Εγγραφή εμπιστοσύνης
Confident
Παραπομπές
170

Πηγές

Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.

Αναφορά
Infinity∞: Scaling Bitwise AutoRegressive Modeling for High-Resolution Image Synthesis
Τελευταία ενημέρωση
1 January 2026

Οι ακραίοι

Οι δέκα ταχύτερες GPUs που τρέχουν Infinity

Καταταγμένο κατά εκτιμώμενα tokens ανά δευτερόλεπτο, η νέα κάρτα πρώτα όπου οι ταχύτητες ισοφαρίζουν. Επειδή η γενιά εξαρτάται από την μνήμη μπάδνγουθ, αυτή η ταξινόμηση ακολουθεί την μπάδνγουθ παρά οποιοδήποτε benchmark παιχνιδιού..

  1. 01 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 1,694 tok/s
  2. 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 1,694 tok/s
  3. 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 1,353 tok/s
  4. 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 1,353 tok/s
  5. 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 1,082 tok/s
  6. 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 1,036 tok/s
  7. 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 1,036 tok/s
  8. 08 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 991 tok/s
  9. 09 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 880 tok/s
  10. 10 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 880 tok/s

Τι σημαίνουν οι αριθμοί

Τι χρειάζεται για να τρέξει αυτό το μοντέλο

Ελάχιστη κάρτα

Tesla C1080

Μνήμη που απαιτείται

2.8 GB

Ταχύτερος

1,694 tok/s

Infinity φτάνει σε αριθμό παραμέτρων του 2B. Αυτό είναι αρκετά μικρό ώστε το υλικό σπάνια να είναι το εμπόδιο, συμπεριλαμβανομένων καρτών αρκετών ετών. Ο αριθμός των καρτών που παρακολουθούμε που μπορούν να το τρέξουν: 818.

Η μικρότερη κάρτα που το κρατάει είναι Tesla C1080, με χωρητικότητα μνήμης 4 GB, τρέχοντας το σε μια συμπίεση του Q8_0 και παράγοντας περίπου 18.4 tokens ανά δευτερόλεπτο

Η ταχύτερη έκβαση προέρχεται από B200, γεννά προσεγγιστικά 1,694 tokens ανά δευτερόλεπτο με βάση τη μνήμη bandwidth ενός 8,000 GB/s.

Υπόβαθρο

Infinity δημοσιεύθηκε από ByteDance, στην χώρα καταγεγραμμένη ως China, κατά τη διάρκεια December 2024. Ο εκδοτικός οργανισμός κατηγοριοποιείται ως industry.

Λειτουργεί στον τομέα της Image generation, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του image generation, Text-to-image.

Επειδή τα βάρη του απελευθερώθηκαν, τίποτα σχετικά με την εκτέλεσή του δεν εξαρτάται από το να παραμείνει διαθέσιμος ένας προμηθευτής - είναι δικό σας μόλις το κατεβάσετε. Στο Hugging Face δημοσιεύεται υπό την οργάνωση FoundationVision.

Διαβάζοντας τα νούμερα απόδοσης

Σε κάθε κάρτα που μπορεί να το εκτελέσει, το μέσο της γκάμας βρίσκεται σε 47.6 τόκεν ανά δευτερόλεπτο. Παραγωγή κειμένου ταχύτερα από το μεγαλύτερο μέρος των ανθρώπων το διαβάζουν. 789 τους

Κάθε βάρος συμμετέχει σε κάθε τόκεν εδώ, έτσι το εύρος ζώνης είναι ολόκληρη η ιστορία: η κατάταξη παρακάτω είναι ουσιαστικά μια κατάταξη της ροής μνήμης.

Χωρίς τη διάταξη προσοχής σε αρχείο, η στήλη μνήμης είναι μια προσέγγιση. Είναι αρκετά κοντά για να επιλέξετε υλικό, και λιγότερο αξιόπιστη σε μεγάλο context.

Εκπαίδευση και προελεύσεις

Το κριτήριο συμπερασμού του: sOTA improvement.

Βήμα προς βήμα

Πώς να επιλέξετε μια GPU για Infinity

Ο πίνακας παραπάνω έχει ήδη αξιολογήσει κάθε κάρτα για την οποία έχουμε προδιαγραφές σε σχέση με αυτό το μοντέλο. Η εύρεση της απάντησής σας απαιτεί έξι βήματα.

  1. 01

    Διάβασε πρώτα την εικόνα μνήμης

    Αρχίστε από αυτό που πραγματικά χρειάζεται, το οποίο είναι η απαίτηση του Infinity, χρειάζεστε γύρω 2.8 GB σε συμπίεση ενός Q8_0. Αυτή η τιμή, όχι η κύρια απόδοση μιας κάρτας, είναι αυτή που αποφασίζει αν θα τρέξει.

  2. 02

    Ταιριάξτε το πλαίσιο με την πραγματική σας χρήση

    Ρυθμίστε το πλαίσιο σε αυτό που θα χρησιμοποιήσετε πραγματικά. Η μνήμη αυξάνεται με την συνομιλία, και είναι ο συνηθισμένος λόγος που μια κάρτα που φαινόταν εντάξει σταματά να ταιριάζει. Infinity.

  3. 03

    Ορίστε ένα ποιοτικό κατώφλι

    Η Συμπίεση είναι αυτό που καθιστά ένα μοντέλο συμβατό με μικρότερες κάρτες, με κάποιο κόστος στην ακρίβεια., φτάνοντας σε μια συμπίεση του Q8_0 στην μικρότερη κάρτα που χωρά. Η ρύθμιση μιας ελάχιστης ποιότητας απορρίπτει τις κάρτες που το διαχειρίζονται μόνο σφίγγοντας περισσότερο από αυτό που θα θέλατε, και διατηρεί τη σύγκριση σε ένα επίπεδο.

  4. 04

    Σύγκριση TPS, όχι προδιαγραφές

    Η κατάταξη κατά τους αριθμούς ανά δευτερόλεπτο ακολουθεί την εύρος μνήμης αντί για τον αριθμό πυρήνων, για Infinity. Δεν θα ταιριάξει σε μια παραγγελία παιχνιδιών, επειδή η γενιά περιορίζεται από το memory bandwidth. Η κάρτα που είναι στην κορυφή της λίστας είναι B200, σε 1,694 τοκ/σ.

  5. 05

    Κοίτα τον χώρο, όχι μόνο την εφαρμογή

    Η στήλη καταλληλότητας χωρίζει τις κάρτες που απλά τα καταφέρνουν από αυτές που έχουν περιθώριο, στην περίπτωση του Infinity. Άνετο σημαίνει ότι μπορείτε να επεκτείνετε το context αργότερα. Αυτή η διαφορά έχει μεγαλύτερη σημασία από μερικά tokens ανά δευτερόλεπτο, οπότε αγοράστε για άνετο αν το περιμένετε.

  6. 06

    Έλεγξε την κάρτα από την άλλη πλευρά

    Κάθε σελίδα κάρτας επαναλαμβάνει αυτή τη διαδικασία για κάθε μοντέλο που διαθέτουμε, απαντώντας σε το τι άλλο είναι καλό για το υλικό πέρα από Infinity.

Απαντήσεις

Infinity — κοινές ερωτήσεις

01

Infinity— πότε κυκλοφόρησε;

Δημοσιεύθηκε σε December 2024. Η ικανότητα ανά παράμετρο έχει βελτιωθεί σημαντικά από τότε, οπότε ένα νέο ΜΟΝΤΕΛ του ίδιου μεγέθους είναι συχνά η καλύτερη χρήση του ίδιου υλικού.

02

Infinity— για τί χρησιμοποιείται;

Λειτουργεί στον τομέα της Image generation, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του image generation, Text-to-image. Αυτές είναι οι περιοχές γύρω από τις οποίες σχεδιάστηκε; Περιγράφουν την πρόθεση παρά ένα αυστηρό όριο.

03

Infinity— πού μπορώ να το κατεβάσω;

Τα βάρη του είναι δημοσιευμένα στο Hugging Face, υπό την οργάνωση FoundationVision. Δεν φιλοξενούμε αρχεία μοντέλων — αυτός ο ιστότοπος υπολογίζει ποιο υλικό απαιτείται για να τα εκτελέσετε.

04

Infinity— μπορώ να το τρέξω αν δεν χωράει στην GPU μου;

Μόνο μέσω της εκφόρτωσης, η οποία είναι συνήθως μια ψευδής οικονομία: το μέρος που κρατιέται στη μνήμη του συστήματος τραβάει όλο το πράγμα κάτω. Κάθε αριθμός εδώ υποθέτει ότι ολόκληρο το μοντέλο είναι εγκατεστημένο στην κάρτα.

05

Infinity— θα τρέξουν δύο GPU πιο γρήγορα;

Η ικανότητα προστίθεται σε κάρτες; η απόδοση δεν προστίθεται. Ο αριθμός των καρτών που το κρατούν ήδη μόνες τους: 818. Έτσι, μια δεύτερη κάρτα σπάνια είναι η απάντηση εδώ.

06

Infinity— γιατί διαφέρει η ποσοτικοποίηση μεταξύ των καρτών;

Κάθε κάρτα εμφανίζεται τρέχοντας την λιγότερο συμπιεσμένη έκδοση που μπορεί να κρατήσει. Ο αριθμός των διακριτών επιπέδων συμπίεσης στις κάρτες που ταιριάζουν σε αυτήν: 1. Οι μεγαλύτερες κάρτες παίρνουν την πιο ακριβή έκδοση, και η ποιότητα του δαπέδου πάνω από τις βελονίτσες συγκρατεί τη σύγκριση σε ένα επίπεδο.

07

Infinity— πόσο ακριβείς είναι αυτές οι εκτιμήσεις ταχύτητας;

Κάθε νούμερο προκύπτει από το εύρος ζώνης μνήμης και το μέγεθος του μοντέλου, χωρίς να έχουν αξιολογηθεί, γι' αυτό και κάθε ένα δημοσιεύεται ως εύρος αντί για έναν μόνο αριθμό. Ένα παράδειγμα: 1,016–2,711 tok/s στον B200. Το ίδιο μοντέλο και κάρτα διαφέρουν κατά τριάντα έως πενήντα τοις εκατό ανάλογα με το λογισμικό συμπερασμού και την έκδοσή του.

08

Infinity— ποια GPU χρειάζομαι για να το τρέξω;

Η μικρότερη κάρτα στον κατάλογό μας που το κρατάει είναι Tesla C1080, με χωρητικότητα μνήμης 4 GB. Τρέχει το μοντέλο σε συμπίεση της Q8_0 χρησιμοποιώντας περίπου 2.8 GB, και παράγει περίπου 18.4 δεκάρια ανά δευτερόλεπτο. Ο αριθμός των καρτών που είναι ικανές να το εκτελέσουν συνολικά: 818.

09

Infinity— πώς γρήγορα είναι σε μια GPU;

Εξαρτάται από την ΚΑΡΤΑ. Ο πιο γρήγορος υπολογισμός που κάνουμε είναι B200, γύρω από 1,694 tokens ανά δευτερόλεπτο; ο πιο αργός που εξακολουθεί να τρέχει διαχειρίζεται σημαντικά λιγότερα. Η ταχύτητα ανάγνωσης είναι γύρω από δέκα tokens ανά δευτερόλεπτο, και ο αριθμός των καρτών που καθαρίζουν αυτό: 789.

10

Infinity— πόσο VRAM χρειάζεται;

Χρειάζεται περίπου 2.8 GB σε συμπίεση Q8_0, ποια είναι η μικρότερη κάρτα που το τρέχει. Λιγότερη συμπίεση χρειάζεται περισσότερα: οι αριθμοί στη στήλη μνήμης παραπάνω υπολογίζονται ξανά για κάθε κάρτα, επειδή κάθε μία κρατά την λιγότερο συμπιεσμένη έκδοση που μπορεί.

11

Infinity— μπορώ να το τρέξω σε μια GPU holding 8 GB?

Ναι. Η GPU CMP 170HX 8 GB, κρατώντας 8 ΓΒ, το τρέχει με συμπίεση από Q8_0, χρησιμοποιώντας περίπου 2.8 GB και παράγοντας περίπου 316 εγγραφές ανά δευτερόλεπτο. Η εφαρμογή είναι άνετη.

12

Infinity— μπορώ να το τρέξω σε μια GPU holding 12 GB?

Ναι. Η GPU GeForce RTX 3080 Ti, κρατώντας 12 ΓΒ, το τρέχει με συμπίεση από Q8_0, χρησιμοποιώντας περίπου 2.8 GB και παράγοντας περίπου 193 εγγραφές ανά δευτερόλεπτο. Η εφαρμογή είναι άνετη.

13

Infinity— μπορώ να το τρέξω σε μια GPU holding 16 GB?

Ναι. Η GPU Tesla V100 SXM2 16 GB, κρατώντας 16 ΓΒ, το τρέχει με συμπίεση από Q8_0, χρησιμοποιώντας περίπου 2.8 GB και παράγοντας περίπου 239 εγγραφές ανά δευτερόλεπτο. Η εφαρμογή είναι άνετη.

14

Infinity— μπορώ να το τρέξω σε μια GPU holding 24 GB?

Ναι. Η GPU GeForce RTX 5090 D V2, κρατώντας 24 ΓΒ, το τρέχει με συμπίεση από Q8_0, χρησιμοποιώντας περίπου 2.8 GB και παράγοντας περίπου 284 εγγραφές ανά δευτερόλεπτο. Η εφαρμογή είναι άνετη.

15

Infinity— είναι ανοιχτού κώδικα;

Οι βάσεις του είναι δημοσιευμένες, οπότε μπορεί να κατέβει και να τρέξει σε δικό σας υλικό. Σημειώστε ότι τα open weights δεν είναι το ίδιο με το open source με την πλήρη έννοια — δεν λέει τίποτα για τα δεδομένα εκπαίδευσης, τον κώδικα εκπαίδευσης ή τους εμπορικούς όρους που συσχετίζονται.

16

Infinity— πόσες παραμέτρους έχει;

Έχει αριθμό παραμέτρων 2B. Αυτή η φιγούρα είναι το σύνολο, και είναι αυτό που αποφασίζει πόση μνήμη χρειάζεται το μοντέλο - περίπου μισό γιγαμπάιτ ανά δισεκατομμύριο με τη συμπίεση που χρησιμοποιεί το πιο πολλοί άνθρωποι.

17

Infinity— ποιος το δημιούργησε;

Δημοσιεύθηκε από ByteDance, βασισμένο σε China, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως industry.

Πηγή

Αρχική δημοσίευση

Η καταγραφή ενημερώθηκε τελευταία φορά 1 January 2026

Η άλλη κατεύθυνση

Κοιτάζοντας το από την άλλη πλευρά;

Αυτή η σελίδα ξεκινά από το μοντέλο. Αν έχετε ήδη μια κάρτα και θέλετε να μάθετε τα πάντα για το τι θα τρέξει., ξεκινήστε από το υλικό αντ' αυτού.