Amazon Titan
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
- Amazon
- Tipo de Organización
- Industry
- País
- United States of America
- Publicado
- 28 September 2023
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Language, Image generation
- Tarea
- Semantic search, Image generation, Language modeling/generation, Code generation, Chat, Text-to-image, Translation
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
- 200B
- Datos de entrenamiento
- 4,000,000,000,000 tokens
200B dense model https://importai.substack.com/p/import-ai-365-wmd-benchmark-amazon
4T tokens of data, based on comments from amazon engineer James Hamilton at a 2024 talk: https://perspectives.mvdirona.com/2024/01/cidr-2024/ Also cited here: https://lifearchitect.ai/titan/
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
- 4.8 × 10²⁴ FLOP
- Cómo se estableció
- Hardware,Operation counting
trained using NVIDIA NeMo: https://blogs.nvidia.com/blog/nemo-amazon-titan/ 13,760 NVIDIA A100 chips (using 1,720 P4d nodes). It took 48 days to train. from https://importai.substack.com/p/import-ai-365-wmd-benchmark-amazon counting operations: 6*200000000000*4000000000000=4.8e+24 gpu usage: 312000000000000(FLOP/s)*0.3*13760*1152*3600=5.3413281792e+24
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
- Chips utilizados
- 13,760
- Tiempo de reloj
- 1,152 hours (48 days)
- Utilización de hardware
- MFU 27.0%
- Consumo de energía
- 10.9 MW
- Costo de cómputo
- $7,933,465
6ND gives 4.8e24 Training took 48 days on 13,760 NVIDIA A100 chips –> 3.12e14 * 13760 * 48 * 24 * 3600 = 1.78e25 FLOPs at full utilization Implies 0.2696 MFU.
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.
- Modelo Frontier
- Yes
- Probablemente por encima de 10²³ FLOP
- Yes
- Por qué se rastrea
- Training cost
- Confianza de registro
- Likely
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Qué es este modelo
Amazon Titan fue publicado por Amazon, en el país registrado como United States of America, durante September 2023. La organización editora está clasificada como industry.
Funciona en el dominio de Language, Image generation, y se registra como realizando la tarea de semantic search, Image generation, Language modeling/generation, Code generation, Chat, Text-to-image, Translation.
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
Entrenarlo tomó un presupuesto de computación de aproximadamente 4.8 × 10²⁴ FLOP, en hardware registrado como NVIDIA A100. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.
El conjunto de entrenamiento se ejecutó a aproximadamente 4,000,000,000,000 tokens de texto
Su criterio de inclusión: training cost.
Respuestas
Amazon Titan — preguntas comunes
Amazon Titan— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en September 2023. 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.
Amazon Titan— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Language, Image generation, y se registra como manejando la tarea de semantic search, Image generation, Language modeling/generation, Code generation, Chat, Text-to-image, Translation. Los Modelos suelen llevar más de uno de cada uno, y las etiquetas describen el propósito en lugar de los límites de capacidad.
Amazon Titan— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?
El entrenamiento consumió alrededor 4.8 × 10²⁴ FLOP, en hardware registrado como NVIDIA A100. 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.
Amazon Titan— ¿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.
Amazon Titan— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
Amazon Titan— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 200B. 200B dense model https://importai.substack.com/p/import-ai-365-wmd-benchmark-amazon. 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.
Amazon Titan— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Amazon, 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.