SIMA
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?
- Organización
- Google DeepMind
- Tipo de organización
- Industry
- País
- United States of America
- Publicado
- 17 April 2024
- Autores
- SIMA Team, Maria Abi Raad, Arun Ahuja, Catarina Barros, Frederic Besse, Andrew Bolt, Adrian Bolton, Bethanie Brownfield, Gavin Buttimore, Max Cant, Sarah Chakera, Stephanie C. Y. Chan, Jeff Clune, Adrian Collister, Vikki Copeman, Alex Cullum, Ishita Dasgupta, Dario de Cesare, Julia Di Trapani, Yani Donchev, Emma Dunleavy, Martin Engelcke, Ryan Faulkner, Frankie Garcia, Charles Gbadamosi, Zhitao Go…
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Games, Video
- Tarea
- Action recognition, Video description, Video
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.
- Datos de entrenamiento
- tokens
Disponibilidad
Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo cual es lo que decide si alguna de las cifras de la tarjeta gráfica en esta página aplica.
- Pesos
- Closed — provider access only
- Acceso al modelo
- Unreleased
- Código de entrenamiento
- Unreleased
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
- Unknown
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue revisado por última vez.
- Referencia
- Scaling Instructable Agents Across Many Simulated Worlds
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Qué es este modelo
SIMA was published by Google DeepMind, in United States of America, in April 2024. It comes out of industry.
It works in Games, Video, and is recorded as doing action recognition, Video description, Video.
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
SIMA — Preguntas frecuentes
Who created SIMA?
SIMA was published by Google DeepMind, based in United States of America, categorised as industry.
When was SIMA released?
SIMA 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.
What is SIMA used for?
SIMA works in Games, Video, and is recorded as handling action recognition, Video description, Video. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
What GPU do I need to run SIMA?
None. SIMA 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 SIMA open source?
No. SIMA has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does SIMA have?
No parameter count has been published for SIMA, which is why no memory or speed figure appears on this page.
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.