DALL-E mini
Sin estimación
Sin requisitos de hardware para este modelo
Los pesos de este modelo son OPEN WEIGHT, pero no se ha publicado ninguna cuenta de parámetros para él. Cada figura de MEMORY y velocidad comienza a partir de ese número, así que preferiríamos no mostrar nada que una estimación fabricada..
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
- Craiyon
- Tipo de Organización
- Industry
- País
- United States of America
- Publicado
- 26 October 2021
- Autores
- Dayma, Boris and Patil, Suraj and Cuenca, Pedro and Saifullah, Khalid and Abraham, Tanishq and Lê Khắc, Phúc and Melas, Luke and Ghosh, Ritobrata
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Vision
- Tarea
- Text-to-image
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
- 4,352,000,000 tokens
3M+12M+15M = 30M from https://huggingface.co/dalle-mini/dalle-mini#training-data
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
- 3.8 × 10¹⁹ FLOP
- Cómo se estableció
- Hardware
trained on a TPU v3-8 for 72 hours. That's 8 TPUv3 cores, or 4 TPUv3 chips (123 teraflop/s each) flops = (4) * (123 * 10**12) * (72 * 3600) * (0.3) = 3.8e19 (num gpu) * (peak flops) * (time in seconds) * (assumed utilization rate) from https://huggingface.co/dalle-mini/dalle-mini#dall%C2%B7e-mini-estimated-emissions
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
- Google TPU v3
- Chips utilizados
- 4
- Horas de chip
- 288
- Tiempo de reloj
- 72 hours
- Consumo de energía
- 3.6 kW
from https://huggingface.co/dalle-mini/dalle-mini#dall%C2%B7e-mini-estimated-emissions
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
- Open — downloadable
- Acceso al modelo
- Open weights (unrestricted)
- Código de entrenamiento
- Open source
Apache 2.0 train code here: https://github.com/borisdayma/dalle-mini/blob/main/tools/train/train.py data is open with various licenses
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
- Likely
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- DALL·E Mini Model Card
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Acerca de este modelo
DALL-E mini fue publicado por Craiyon, en el país registrado como United States of America, durante October 2021. La organización editora está clasificada como industry.
Funciona en el dominio de Vision, y se registra como realizando la tarea de text-to-image.
Los PESOS están publicados, por lo que se puede descargar y ejecutar en su propio HARDWARE indefinidamente, SIN CONEXIÓN, sin cuenta adjunta.
Qué se necesitó para construirlo
Entrenarlo tomó un presupuesto de computación de aproximadamente 3.8 × 10¹⁹ FLOP, en hardware registrado como Google TPU v3. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.
El entrenamiento consumió un corpus de alrededor de 4,352,000,000 tokens de texto
Respuestas
DALL-E mini — preguntas comunes
DALL-E mini— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en October 2021. 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.
DALL-E mini— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Vision, y se registra como manejando la tarea de text-to-image. 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.
DALL-E mini— ¿Dónde puedo descargarlo?
Los pesos están publicados, aunque no tenemos un enlace de repositorio para ello. Este sitio calcula los requisitos de hardware en lugar de alojar archivos de modelo.
DALL-E mini— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?
El entrenamiento consumió alrededor 3.8 × 10¹⁹ FLOP, en hardware registrado como Google TPU v3. 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.
DALL-E mini— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?
No podemos decir. Tiene pesos abiertos, pero no se ha publicado ningún conteo de parámetros para él, y todos los cálculos de memoria y velocidad comienzan desde ese número. Preferiríamos no mostrar nada que una estimación fabricada.
DALL-E mini— ¿Es de código abierto?
Sus pesos están publicados, por lo que se pueden descargar y ejecutar en su propio hardware. Tenga en cuenta que OPEN WEIGHTS no es lo mismo que OPEN SOURCE en el sentido completo: no dice nada sobre los datos de entrenamiento, el código de entrenamiento o los términos comerciales adjuntos.
DALL-E mini— ¿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.
DALL-E mini— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Craiyon, 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.