MuZero VP9
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
- DeepMind
- Tipo de Organización
- Industry
- País
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Publicado
- 14 February 2022
- Autores
- Amol Mandhane, Anton Zhernov, Maribeth Rauh, Chenjie Gu, Miaosen Wang, Flora Xue, Wendy Shang, Derek Pang, Rene Claus, Ching-Han Chiang, Cheng Chen, Jingning Han, Angie Chen, Daniel J. Mankowitz, Jackson Broshear, Julian Schrittwieser, Thomas Hubert, Oriol Vinyals, Timothy Mann
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Video
- Tarea
- Video compression
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
- 2,400,000,000 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.
- Confianza de registro
- Unknown
- Citas
- 48
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- MuZero with Self-competition for Rate Control in VP9 Video Compression
- Última actualización
- 25 May 2026
Qué significan los números
Qué es este modelo
MuZero VP9 fue publicado por DeepMind, en el país registrado como United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, durante February 2022. Sale de una organización categorizada como industry.
Funciona en el dominio de Video, y se registra como realizando la tarea de video compression.
Sus pesos nunca fueron publicados, por lo que solo se puede acceder a través de su proveedor. No hay cambios en la tarjeta gráfica que eso.
Cómo fue entrenado
El conjunto de entrenamiento se ejecutó a aproximadamente 2,400,000,000 tokens de texto
Respuestas
MuZero VP9 — preguntas comunes
MuZero VP9— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
MuZero VP9— ¿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.
MuZero VP9— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por DeepMind, basado en United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, una organización categorizada como industry.
MuZero VP9— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en February 2022. 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.
MuZero VP9— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Video, y se registra como manejando la tarea de video compression. 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.
MuZero VP9— ¿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.
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.