LTM-1

Pesos cerrados Magic June 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
Magic
Tipo de Organización
Industry
País
United States of America
Publicado
6 June 2023

Lo que hace

Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.

Dominio
Language
Tarea
Code 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.

Datos de entrenamiento
tokens

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.

Por qué se rastrea
SOTA improvement

Very long context window - 5M tokens no information about evaluations

Confianza de registro
Unknown

Fuentes

De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.

Referencia
LTM-1: an LLM with a 5,000,000 token context window
Última actualización
28 November 2025

Qué significan los números

Qué es este modelo

LTM-1 fue publicado por Magic, en el país registrado como United States of America, durante June 2023. Sale de una organización categorizada como industry.

Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de code generation.

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

Cómo fue entrenado

La razón por la que aparece en este catálogo en absoluto: sOTA improvement.

Respuestas

LTM-1 — preguntas comunes

01

LTM-1— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en June 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.

02

LTM-1— ¿Para qué se utiliza?

Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de code 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.

03

LTM-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.

04

LTM-1— ¿Es de código abierto?

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

05

LTM-1— ¿cuántos parámetros tiene?

No se ha publicado el conteo de parámetros para él, por lo que no aparece ninguna cifra de memoria o velocidad en esta página.

06

LTM-1— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por Magic, basado en United States of America, una organización categorizada como industry.

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.