Yuanjing LLM (联通元景大模型)

Poids fermés China Unicom April 2024

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
China Unicom
Type d'organisation
Industry
Pays
China
Publié
24 April 2024

Ce qu'il fait

Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.

Domaine
Language
Tâche
Question answering, Language modeling/generation, Data analytics, Face recognition

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.

Données d'entraînement
tokens

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
Huawei Ascend

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
Unknown

Sources

D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.

Référence
CAC registry
Dernière mise à jour
11 February 2026

Ce que les chiffres signifient

Ce que ce modèle est

Yuanjing LLM (联通元景大模型) a été publié par China Unicom, dans le pays enregistré comme China, durant April 2024. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est industry.

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de question answering, Language modeling/generation, Data analytics, Face recognition.

C'est un modèle fermé : les valeurs entraînées sont restées avec ceux qui les ont produites, et il n'y a pas de version locale à exécuter.

Réponses

Yuanjing LLM (联通元景大模型) — questions courantes

01

Yuanjing LLM (联通元景大模型)— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de question answering, Language modeling/generation, Data analytics, Face recognition. Un modèle peut porter plusieurs de chacun, donc ce sont les domaines pour lesquels il a été conçu plutôt qu'une limite sur ce qu'il tentera.

02

Yuanjing LLM (联通元景大模型)— 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.

03

Yuanjing LLM (联通元景大模型)— 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.

04

Yuanjing LLM (联通元景大模型)— combien de paramètres cela a-t-il ?

Aucun nombre de paramètres n'a été publié pour cela, c'est pourquoi aucun chiffre de mémoire ou de vitesse n'apparaît sur cette page.

05

Yuanjing LLM (联通元景大模型)— qui l'a créé ?

Il a été publié par China Unicom, basé sur China, une organisation catégorisée comme industry.

06

Yuanjing LLM (联通元景大模型)— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans April 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.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 11 February 2026

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.