Playground v3
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
- Playground
- Tipo de Organización
- Industry
- País
- United States of America
- Publicado
- 16 September 2024
- Autores
- Bingchen Liu, Ehsan Akhgari, Alexander Visheratin, Aleks Kamko, Linmiao Xu, Shivam Shrirao, Chase Lambert, Joao Souza, Suhail Doshi, Daiqing Li
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Image generation
- Tarea
- Text-to-image, Image generation
- Modelo base
- Llama 3-8B
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.
- Probablemente por encima de 10²³ FLOP
- Yes
- Confianza de registro
- Unknown
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Playground v3: Improving Text-to-Image Alignment with Deep-Fusion Large Language Models
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Acerca de este modelo
Playground v3 fue publicado por Playground, en el país registrado como United States of America, durante September 2024. La categoría en la que se encuentra el editor es industry.
Funciona en el dominio de Image generation, y se registra como realizando la tarea de text-to-image, Image generation.
Se basa en Llama 3-8B. La mayoría de los modelos a esta escala están adaptados de una base existente en lugar de construidos desde cero.
Este es un modelo cerrado: los valores entrenados quedaron con quien los produjo, y no hay una versión local para ejecutar.
Respuestas
Playground v3 — preguntas comunes
Playground v3— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Playground, basado en United States of America, una organización categorizada como industry.
Playground v3— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en September 2024. 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.
Playground v3— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Image generation, y se registra como manejando la tarea de text-to-image, Image generation. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.
Playground v3— ¿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.
Playground v3— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
Playground v3— ¿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.
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.