Luca 2.0

Pesos cerrados Mianbi Intelligence 100B parámetros August 2023

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
Mianbi Intelligence
Tipo de Organización
Industry
País
China
Publicado
29 August 2023

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
100B

https://www.leiphone.com/category/ai/23kbzQXj60xZgUgO.html English translation: "Li Dahai: From a technical point of view, the CPM2 (Chinese Pretrained Model) 100 billion model we launched at that time was a sparse model of MoE, which is different from the 100 billion model we are promoting now." This suggests it is a dense model.

Datos de entrenamiento
tokens

"Assume Chinchilla-optimal dataset size" from training compute notes

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
1.2 × 10²⁴ FLOP

Assume Chinchilla-optimal dataset size: 20 * 100B * 100B * 6 = 1.2e24 FLOP

Cómo se estableció
Operation counting

La ejecución de entrenamiento

Lo que costó físicamente entrenar: qué chips, cuántos, por cuánto tiempo y qué eso consumió de la pared.

Centro de datos
There is no paper to reference, no information about hardware used for training found in media.

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
Hosted access (no API)
Código de entrenamiento
Unreleased

could be accessible via API, though I have not found documentation here is accessible for chatting: https://luca.cn/home

Cómo está clasificado

Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.

Probablemente por encima de 10²³ FLOP
Yes
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

De dónde vino

Luca 2.0 fue publicado por Mianbi Intelligence, en el país registrado como China, durante August 2023. La categoría en la que se encuentra el editor es industry.

Debido a que los pesos no están disponibles, ninguna de las cifras de hardware en este sitio se aplica a él.

Entrenamiento y procedencia

Producirlo requirió una aritmética que totaliza alrededor de 1.2 × 10²⁴ FLOP. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.

Respuestas

Luca 2.0 — preguntas comunes

01

Luca 2.0— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por Mianbi Intelligence, basado en China, una organización categorizada como industry.

02

Luca 2.0— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en August 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.

03

Luca 2.0— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?

El entrenamiento consumió alrededor 1.2 × 10²⁴ 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.

04

Luca 2.0— ¿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.

05

Luca 2.0— ¿Es de código abierto?

No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.

06

Luca 2.0— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 100B. https://www.leiphone.com/category/ai/23kbzQXj60xZgUgO.html English translation: "Li Dahai: From a technical point of view, the CPM2 (Chinese Pretrained Model) 100 billion model we launched at that time was a sparse model of MoE, which is different from the 100 billion model we are promoting now." This suggests it is a dense model. 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.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 28 November 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.