SeedLLM

Pesos cerrados 7B Parámetros April 2024

Sin estimación

No hay requisitos de hardware para este modelo

Los pesos de este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en su propio hardware en ningún tamaño. Solo es accesible a través de su proveedor, y ninguna tarjeta gráfica lo cambia.

En registro

Especificación completa

Todo lo registrado para este modelo. La mayoría de ello describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se dedicó a ello y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente.

Origen

¿Quién construyó este modelo, dónde y cuándo fue publicado?

Publicado
29 April 2024
Autores
Fan Yang, Huanjun Kong, Jie Ying, Zihong Chen, Tao Luo, Wanli Jiang, Zhonghang Yuan, Zhefan Wang, Zhaona Ma, Shikuan Wang, Wanfeng Ma, Xiaoyi Wang, Xiaoying Li, Zhengyin Hu, Xiaodong Ma, Minguo Liu, Xiqing Wang, Fan Chen, Nanqing Dong

Lo que hace

Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.

Dominio
Speech
Tarea
Speech recognition (ASR)

Tamaño

Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se utilizaron para entrenarlo. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.

Parámetros
7B

To address these challenges, we introduce SeedLLM·Rice (SeedLLM), a 7-billion-parameter model trained on 1.4 million rice-related publications, representing nearly 98.24% of global rice research output.

Datos de entrenamiento
tokens

Cómo se clasifica

Etiquetas que aplica el conjunto de datos de origen al rastrear modelos notables y cuán seguro está de la entrada.

Registrar confianza
Confident

Fuentes

De dónde proviene este registro y cuándo fue revisado por última vez.

Referencia
我国首个种业大语言模型“丰登”发布
Última actualización
28 November 2025

Qué significan los números

Qué es este modelo

SeedLLM was published by its authors, in April 2024.

It works in Speech, and is recorded as doing speech recognition (ASR).

Sus pesos nunca fueron publicados, por lo que solo se puede acceder a ellos a través de su proveedor. Ninguna tarjeta gráfica cambia eso.

Respuestas

SeedLLM — Preguntas frecuentes

01

Is SeedLLM open source?

The licensing for SeedLLM was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.

02

How many parameters does SeedLLM have?

SeedLLM has 7B parameters. To address these challenges, we introduce SeedLLM·Rice (SeedLLM), a 7-billion-parameter model trained on 1.4 million rice-related publications, representing nearly 98.24% of global rice research output. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.

03

When was SeedLLM released?

SeedLLM was published in April 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.

04

What is SeedLLM used for?

SeedLLM works in Speech, and is recorded as handling speech recognition (ASR). These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.

05

What GPU do I need to run SeedLLM?

None. SeedLLM 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.

Fuente

Publicación original

Registro de la última actualización 28 November 2025

La otra dirección

¿Mirándolo desde el otro lado?

Esta página comienza desde el modelo. Si ya posee una tarjeta y desea saber todo lo que podrá ejecutar, empiece por el hardware en su lugar.