Odyssey 1.2B
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
- Anthrogen
- Tipo de Organización
- Industry
- País
- United States of America
- Publicado
- 18 October 2025
- Autores
- Ankit Singhal, Shyam Venkatasubramanian, Sean Moushegian, Steven Strutt, Michael Lin, Connor Lee
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Biology
- Tarea
- Protein or nucleotide language model (pLM/nLM), Protein generation
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
- 1.2B
- Datos de entrenamiento
- tokens
1.2B
Table 2 3.662B proteins
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.
- Cómo se estableció
- Reported
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
- Confident
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Odyssey: reconstructing evolution through emergent consensus in the global proteome
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
De dónde vino
Odyssey 1.2B fue publicado por Anthrogen, en el país registrado como United States of America, durante October 2025. La categoría en la que se encuentra el editor es industry.
Funciona en el dominio de Biology, y se registra como realizando la tarea de protein or nucleotide language model (pLM/nLM), Protein generation.
Este es un modelo cerrado: los valores entrenados quedaron con quien los produjo, y no hay una versión local para ejecutar.
Respuestas
Odyssey 1.2B — preguntas comunes
Odyssey 1.2B— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 1.2B. 1.2B. 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.
Odyssey 1.2B— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Anthrogen, basado en United States of America, una organización categorizada como industry.
Odyssey 1.2B— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en October 2025.
Odyssey 1.2B— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Biology, y se registra como manejando la tarea de protein or nucleotide language model (pLM/nLM), Protein generation. 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.
Odyssey 1.2B— ¿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.
Odyssey 1.2B— ¿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.