SenseChat
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
- SenseTime
- Tipo de Organización
- Industry
- País
- Hong Kong
- Publicado
- 10 April 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
- Chat, Language modeling/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
- 180B
- Datos de entrenamiento
- tokens
https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_22639611 Translation: "SenseTime launched the "SenseNova" large model system, which includes natural language generation, image generation services, pre-labeling for perception models, and model development. The "SenseChat" application platform, powered by a 180-billion parameter Chinese language model, supports ultra-long text comprehension and offers capabilities such as question answering, understanding, and generation in Chinese." Link says "hundre…
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
- 3.9 × 10²⁴ FLOP
- Cómo se estableció
- Hardware
- Rango plausible
- 1 × 10²³ – 3 × 10²⁵ FLOP
“Over the course of five years, SenseTime has built SenseCore, a leading AI infrastructure with 27,000 GPUs, capable of delivering a total computational power of 5,000 petaflops” Assuming they used this entire cluster with 30 days of training (rough average of frontier model training times since 2016), 30% utilization rate: 5000e15 * 0.3 * 30 * 24 * 60 * 60 = 3.89e24 FLOP. Assuming the model is dense and trained Chinchilla-optimal: 20 tokens/parameter * (180e9 parameters)**2 * 6 = 3.89e24 FLOP…
La ejecución de entrenamiento
Lo que costó físicamente entrenar: qué chips, cuántos, por cuánto tiempo y qué eso consumió de la pared.
- Costo de cómputo
- $5,328,550
- Centro de datos
- SenseTime AI Computing Center
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
- Speculative
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- SenseTime Launches “SenseNova” Foundation Model Sets and AI Computing Systems, Advancing AGI Development
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
De dónde vino
SenseChat fue publicado por SenseTime, en el país registrado como Hong Kong, durante April 2023. Sale de una organización categorizada como industry.
Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de chat, Language modeling/generation.
Este es un modelo cerrado: los valores entrenados quedaron con quien los produjo, y no hay una versión local para ejecutar.
Cómo fue entrenado
Producirlo requirió una aritmética que totaliza alrededor de 3.9 × 10²⁴ FLOP. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.
Su criterio de inclusión: training cost.
Respuestas
SenseChat — preguntas comunes
SenseChat— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 180B. https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_22639611 Translation: "SenseTime launched the "SenseNova" large model system, which includes natural language generation, image generation services, pre-labeling for perception models, and model development. The "SenseChat" application platform, powered by a 180-billion parameter Chinese language model, supports ultra-long text comprehension and offers capabilities such as question answering, understanding, and generation in Chinese." Link says "hundreds of billions" but the more precise number above seems more credible. 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.
SenseChat— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por SenseTime, basado en Hong Kong, una organización categorizada como industry.
SenseChat— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en April 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.
SenseChat— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de chat, Language modeling/generation. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.
SenseChat— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?
El entrenamiento consumió alrededor 3.9 × 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.
SenseChat— ¿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.
SenseChat— ¿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.