MooER
Aucune estimation
Aucune exigence matérielle pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, donc il ne peut pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucune taille. Il n'est accessible que par l'intermédiaire de son fournisseur, et aucun changement de carte graphique ne modifie cela..
Enregistrement
Spécifications complètes
Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..
Origine
Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.
- Organisation
- Moore Threads
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- China
- Publié
- 9 August 2024
- Auteurs
- Junhao Xu, Zhenlin Liang, Yi Liu, Yichao Hu, Jian Li, Yajun Zheng, Meng Cai, Hua Wang
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Speech
- Tâche
- Speech recognition (ASR), Translation
- Modèle de base
- Qwen2-7B
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.
- paramètres
- 7.2B
- Données d'entraînement
- tokens
7 B active parameters in the decoder (inherits Qwen-2-7B-instruct) + 158 M in the Paraformer audio encoder → ~ 7.2 B total.
L'exécution de formation
Ce qu'il a physiquement fallu pour entraîner : quels chips, combien, pendant combien de temps, et ce que cela a tiré du secteur.
- Matériel d'entraînement
- MTT S4000
- Chips utilisés
- 8
- Consommation d'énergie
- 7.1 kW
Comment il est classé
Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Confiance d'enregistrement
- Confident
- Citations
- 3
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- MooER: LLM-based Speech Recognition and Translation Models from Moore Threads
- Dernière mise à jour
- 1 December 2025
Ce que les chiffres signifient
À propos de ce modèle
MooER a été publié par Moore Threads, dans le pays enregistré comme China, durant August 2024. Cela provient d'une organisation classée comme industry.
Il fonctionne dans le domaine de Speech, et est enregistré comme exécutant la tâche de speech recognition (ASR), Translation.
Plutôt que d'être entraîné depuis le début, il est dérivé de Qwen2-7B. La plupart des modèles à cette échelle sont adaptés d'une base existante plutôt que construits de rien.
Ses poids n'ont jamais été publiés, donc il ne peut être atteint que par son fournisseur. Aucun changement de carte graphique ne change cela.
Réponses
MooER — questions courantes
MooER— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Speech, et est enregistré comme gérant la tâche de speech recognition (ASR), Translation. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.
MooER— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?
Aucun. C'est un modèle fermé - ses poids n'ont jamais été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucun prix. Il n'est accessible que par son fournisseur.
MooER— est-ce que c'est open source ?
La licence n'a jamais été enregistrée dans nos données source. Nous considérons une licence non déclarée comme fermée, car une licence non enregistrée n'est pas une licence sur laquelle compter.
MooER— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 7.2B. 7 B active parameters in the decoder (inherits Qwen-2-7B-instruct) + 158 M in the Paraformer audio encoder → ~ 7.2 B total. Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.
MooER— qui l'a créé ?
Il a été publié par Moore Threads, basé sur China, une organisation catégorisée comme industry.
MooER— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans August 2024. La capacité par paramètre s'est considérablement améliorée depuis, donc un modèle plus récent de la même taille est souvent le meilleur usage du même matériel.
L'autre direction
Regardez-le de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.