Reka Edge
Sin estimación
Sin requisitos de hardware para este modelo
Los pesos para este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en tu propio hardware de ningún tamaño. Solo se puede acceder a través de su proveedor, y ningún cambio de tarjeta gráfica eso..
En registro
especificación completa
Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..
Origen
Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.
- Organización
- Reka AI
- Tipo de Organización
- Industry
- País
- United States of America
- Publicado
- 18 April 2024
- Autores
- Aitor Ormazabal, Che Zheng, Cyprien de Masson d'Autume, Dani Yogatama, Deyu Fu, Donovan Ong, Eric Chen, Eugenie Lamprecht, Hai Pham, Isaac Ong, Kaloyan Aleksiev, Lei Li, Matthew Henderson, Max Bain, Mikel Artetxe, Nishant Relan, Piotr Padlewski, Qi Liu, Ren Chen, Samuel Phua, Yazheng Yang, Yi Tay, Yuqi Wang, Zhongkai Zhu, Zhihui Xie
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Multimodal, Language, Vision, Video, Speech
- Tarea
- Chat, Language modeling/generation, Image captioning, Code generation, Code autocompletion, Question answering, Visual question answering, Video description, Speech recognition (ASR), Speech-to-text
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- parámetros
- 7B
- Datos de entrenamiento
- tokens
7B dense
4.5T text tokens + unknown amount of multimodal data
Cómputo de entrenamiento
La aritmética realizada para entrenar el modelo, medida en operaciones de punto flotante. Es una medida de lo que costó la ejecución del entrenamiento, no de qué tan rápido te responde el modelo terminado.
- Cómputo de entrenamiento
- 1.9 × 10²³ FLOP
6 FLOP / parameter / token * 7 * 10^9 parameters * 4.5 * 10^12 text tokens = 1.89e+23 FLOP the calculation above doesn't account for multimodal training, total training compute could be 2-5 times higher "Reka Flash and Edge were trained on several hundreds of H100s across a period of several weeks." 989400000000000 FLOP / GPU / sec * 300 GPUs [assumption] * 3 weeks [assumption] * 168 hours / week * 3600 sec / hour * 0.3 [assumed utilization] = 1.6156506e+23 FLOP (same OOM)
La ejecución de entrenamiento
Lo que costó físicamente entrenar: qué chips, cuántos, por cuánto tiempo y qué eso consumió de la pared.
- Hardware de entrenamiento
- NVIDIA A100,NVIDIA H100 SXM5 80GB
Disponibilidad
Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la GPU en esta página se aplica.
- Pesos
- Closed — provider access only
- Acceso al modelo
- API access
- Código de entrenamiento
- Unreleased
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Confianza de registro
- Likely
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Reka Core, Flash, and Edge: A Series of Powerful Multimodal Language Models
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Qué es este modelo
Reka Edge fue publicado por Reka AI, en el país registrado como United States of America, durante April 2024. La categoría en la que se encuentra el editor es industry.
Funciona en el dominio de Multimodal, Language, Vision, Video, Speech, y se registra como realizando la tarea de chat, Language modeling/generation, Image captioning, Code generation, Code autocompletion, Question answering, Visual question answering, Video description, Speech recognition (ASR), Speech-to-text.
Este es un modelo cerrado: los valores entrenados quedaron con quien los produjo, y no hay una versión local para ejecutar.
Cómo fue entrenado
El entrenamiento consumió alrededor de 1.9 × 10²³ FLOP, en hardware registrado como NVIDIA A100,NVIDIA H100 SXM5 80GB. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.
Respuestas
Reka Edge — preguntas comunes
Reka Edge— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en April 2024. La capacidad por parámetro ha mejorado considerablemente desde entonces, por lo que un modelo más reciente del mismo tamaño suele ser el mejor uso del mismo hardware.
Reka Edge— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Multimodal, Language, Vision, Video, Speech, y se registra como manejando la tarea de chat, Language modeling/generation, Image captioning, Code generation, Code autocompletion, Question answering, Visual question answering, Video description, Speech recognition (ASR), Speech-to-text. Los Modelos suelen llevar más de uno de cada uno, y las etiquetas describen el propósito en lugar de los límites de capacidad.
Reka Edge— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?
El entrenamiento consumió alrededor 1.9 × 10²³ FLOP, en hardware registrado como NVIDIA A100,NVIDIA H100 SXM5 80GB. Eso mide cuánto costó producir el modelo y no dice nada sobre cuán rápido responde una vez entrenado — la velocidad de inferencia proviene del ancho de banda de memoria, no del presupuesto de entrenamiento.
Reka Edge— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?
Ninguno. Este es un modelo cerrado: sus PESOS nunca fueron publicados, por lo que no se puede descargar o ejecutar en su propio hardware a ningún precio. Solo se puede acceder a él a través de su proveedor.
Reka Edge— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
Reka Edge— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 7B. 7B dense. Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.
Reka Edge— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Reka AI, basado en United States of America, una organización categorizada como industry.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.