BAPO 32B
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
- Fudan University,Shanghai Qiji Zhifeng
- Tipo de Organización
- Academia,Industry
- País
- China
- Publicado
- 21 October 2025
- Autores
- Zhiheng Xi, Xin Guo, Yang Nan, Enyu Zhou, Junrui Shen, Wenxiang Chen, Jiaqi Liu, Jixuan Huang, Zhihao Zhang, Honglin Guo, Xun Deng, Zhikai Lei, Miao Zheng, Guoteng Wang, Shuo Zhang, Peng Sun, Rui Zheng, Hang Yan, Tao Gui, Qi Zhang, Xuanjing Huang
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Language
- Tarea
- Language modeling/generation, Question answering
- Modelo base
- Qwen2.5-32B
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
- 32B
- Datos de entrenamiento
- tokens
32B
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
- Open (non-commercial)
no clear license https://github.com/WooooDyy/BAPO
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
- Confident
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- BAPO: Stabilizing Off-Policy Reinforcement Learning for LLMs via Balanced Policy Optimization with Adaptive Clipping
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Qué es este modelo
BAPO 32B fue publicado por Fudan University,Shanghai Qiji Zhifeng, en el país registrado como China, durante October 2025. Sale de una organización categorizada como academia,Industry.
Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de language modeling/generation, Question answering.
Su punto de partida fue un modelo base existente, Qwen2.5-32B. Por eso comparte la forma y el tamaño general del modelo base.
Sus pesos nunca fueron publicados, por lo que solo se puede acceder a través de su proveedor. No hay cambios en la tarjeta gráfica que eso.
Respuestas
BAPO 32B — preguntas comunes
BAPO 32B— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de language modeling/generation, Question answering. Un modelo puede manejar varios de cada uno, así que estas son las áreas para las que fue construido en lugar de un límite en lo que intentará.
BAPO 32B— ¿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.
BAPO 32B— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
BAPO 32B— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 32B. 32B. 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.
BAPO 32B— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Fudan University,Shanghai Qiji Zhifeng, basado en China, una organización categorizada como academia,Industry.
BAPO 32B— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en October 2025.
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.