RFM-1
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
- Covariant
- Tipo de Organización
- Industry
- País
- United States of America
- Publicado
- 11 March 2024
- Autores
- Andrew Sohn, Anusha Nagabandi, Carlos Florensa, Daniel Adelberg, Di Wu, Hassan Farooq, Ignasi Clavera, Jeremy Welborn, Juyue Chen, Nikhil Mishra, Peter Chen, Peter Qian, Pieter Abbeel, Rocky Duan, Varun Vijay, Yang Liu
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Robotics, Vision, Video
- Tarea
- Robotic manipulation, Image captioning, Video description
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
- 8B
- Datos de entrenamiento
- tokens
8b
from here https://covariant.ai/insights/rfm-1-update-higher-quality-grasp-accuracy/ 5*10^9 tokens
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
- 2.4 × 10²⁰ FLOP
- Cómo se estableció
- Operation counting
6 FLOP / token / parameter * 5000000000 tokens * 8*10^9 parameters = 2.4e+20 FLOP I am not confident about amount of epochs and whether the model is dense
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
- Unreleased
- 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
- Introducing RFM-1: Giving robots human-like reasoning capabilities
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Qué es este modelo
RFM-1 fue publicado por Covariant, en el país registrado como United States of America, durante March 2024. Sale de una organización categorizada como industry.
Funciona en el dominio de Robotics, Vision, Video, y se registra como realizando la tarea de robotic manipulation, Image captioning, Video description.
Debido a que los pesos no están disponibles, ninguna de las cifras de hardware en este sitio se aplica a él.
Qué se necesitó para construirlo
Producirlo requirió una aritmética que totaliza alrededor de 2.4 × 10²⁰ FLOP. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.
Respuestas
RFM-1 — preguntas comunes
RFM-1— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 8B. 8b. 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.
RFM-1— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Covariant, basado en United States of America, una organización categorizada como industry.
RFM-1— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en March 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.
RFM-1— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Robotics, Vision, Video, y se registra como manejando la tarea de robotic manipulation, Image captioning, Video description. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.
RFM-1— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?
El entrenamiento consumió alrededor 2.4 × 10²⁰ FLOP. 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.
RFM-1— ¿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.
RFM-1— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
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.