GPT-4b micro

Pesos cerrados OpenAI,Retro Biosciences January 2025

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
OpenAI,Retro Biosciences
Tipo de Organización
Industry,Industry
País
United States of America
Publicado
17 January 2025
Autores
John Hallman, Rico Meinl

Lo que hace

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

Dominio
Biology
Tarea
Protein generation, Proteins, Protein or nucleotide language model (pLM/nLM)

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

Outside scientists won’t be able to tell if the results are real until they’re published, something the companies say they are planning. Nor is the model available for wider use—it’s still a bespoke demonstration, not an official product launch.

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

Fuentes

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

Referencia
OpenAI’s new model, called GPT-4b micro, was trained to suggest ways to re-engineer the protein factors to increase their function.
Última actualización
28 November 2025

Qué significan los números

Qué es este modelo

GPT-4b micro fue publicado por OpenAI,Retro Biosciences, en el país registrado como United States of America, durante January 2025. Sale de una organización categorizada como industry,Industry.

Funciona en el dominio de Biology, y se registra como realizando la tarea de protein generation, Proteins, Protein or nucleotide language model (pLM/nLM).

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.

Respuestas

GPT-4b micro — preguntas comunes

01

GPT-4b micro— ¿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.

02

GPT-4b micro— ¿Es de código abierto?

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

03

GPT-4b micro— ¿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.

04

GPT-4b micro— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por OpenAI,Retro Biosciences, basado en United States of America, una organización categorizada como industry,Industry.

05

GPT-4b micro— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en January 2025.

06

GPT-4b micro— ¿Para qué se utiliza?

Funciona en el dominio de Biology, y se registra como manejando la tarea de protein generation, Proteins, Protein or nucleotide language model (pLM/nLM). Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.

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.