Meta's Generative Ads Model (GEM)
Aucune estimation
Aucun besoin matériel pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel, quelle que soit la taille. Il n'est accessible que via son fournisseur, et aucune carte graphique ne change cela.
Enregistrement terminé
Spécification complète
Tout ce qui concerne ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — contexte utile pour évaluer le travail fourni et sa comparaison avec des modèles construits à une échelle différente.
Origine
Qui a construit ce modèle, où et quand il a été publié.
- Organisation
- Meta AI
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- United States of America
- Publié
- 10 November 2025
- Auteurs
- Huayu Li, Xiaoyi Liu, Jade Nie, Ellie Wen, Chunzhi Yang, Jiyan Yang, Nancy Yu, Habiya Beg, Gil Arditi, Neeraj Bhatia
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut en porter plusieurs de chacun.
- Domaine
- Recommendation
- Tâche
- Recommender system
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui détermine s'il tient sur une carte graphique donnée.
- Données d'entraînement
- tokens
Disponibilité
Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui décide si l'une des chiffres de carte graphique sur cette page s'applique.
- Poids
- Closed — provider access only
- Accès au modèle
- Unreleased
Comment il est classé
Étiquettes que le jeu de données source applique lors du suivi des modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Pourquoi c'est suivi
- Significant use
- Confiance d'enregistrement
- Likely
From - https://www.facebook.com/business/news/ai-innovation-in-metas-ads-ranking-driving-advertiser-performance - GEM is in use, and Meta's platforms have many millions or billions of monthly active users.
Sources
D'où provient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Meta’s Generative Ads Model (GEM): The Central Brain Accelerating Ads Recommendation AI Innovation
- Dernière mise à jour
- 8 April 2026
Ce que signifient les chiffres
Where it came from
Meta's Generative Ads Model (GEM) was published by Meta AI, in United States of America, in November 2025. It comes out of industry.
It works in Recommendation, and is recorded as doing recommender system.
Because the weights are not available, none of the hardware figures elsewhere on this site apply to it.
Training and provenance
Its inclusion criterion is significant use.
Réponses
Meta's Generative Ads Model (GEM) — Questions fréquentes
Qui a créé le Modèle d'Annonces Génératives de Meta (GEM) ?
Le Modèle de Publicités Génératives de Meta (GEM) a été publié par Meta AI, basé aux États-Unis d'Amérique, classé comme industrie.
When was Meta's Generative Ads Model (GEM) released?
Meta's Generative Ads Model (GEM) was published in November 2025.
What is Meta's Generative Ads Model (GEM) used for?
Meta's Generative Ads Model (GEM) works in Recommendation, and is recorded as handling recommender system. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
What GPU do I need to run Meta's Generative Ads Model (GEM)?
None. Meta's Generative Ads Model (GEM) is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is Meta's Generative Ads Model (GEM) open source?
No. Meta's Generative Ads Model (GEM) has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does Meta's Generative Ads Model (GEM) have?
No parameter count has been published for Meta's Generative Ads Model (GEM), which is why no memory or speed figure appears on this page.
Dans l'autre sens
Regardez-la de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez connaître tout ce qu'elle pourra exécuter, commencez plutôt par le matériel.