GAIA-1
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
- Wayve
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Publié
- 29 September 2023
- Auteurs
- Anthony Hu, Lloyd Russell, Hudson Yeo, Zak Murez, George Fedoseev, Alex Kendall, Jamie Shotton, Gianluca Corrado
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Video, Vision, Multimodal, Language
- Tâche
- Self-driving car, Video generation, Instruction interpretation
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
- 9B
- Données d'entraînement
- tokens
9B "GAIA-1’s world model has 6.5 billion parameters" "GAIA-1’s video decoder has 2.6 billion parameters"
"Our training dataset consists of 4,700 hours at 25Hz of proprietary driving data collected in London, UK between 2019 and 2023. This corresponds to approximately 420M unique images"
Calcul de formation
L'arithmétique effectuée pour entraîner le modèle, mesurée en opérations en virgule flottante. C'est une mesure du coût de l'exécution de l'entraînement, pas de la rapidité avec laquelle le modèle fini vous répond.
- Calcul de formation
- 1.2 × 10²² FLOP
- Comment cela a été établi
- Hardware,Reported
312000000000000 FLOP / GPU / sec [A100 reported, bf16 assumed] * 34560 GPU-hours [see training time notes] * 3600 sec/ hour * 0.3 [assumed utilization] = 1.1645338e+22 FLOP they also report compute of ~1*10^22 via a graph here: https://wayve.ai/thinking/scaling-gaia-1/
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
- NVIDIA A100
- Heures de puce
- 34,560
Disponibilité
Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.
- Poids
- Closed — provider access only
- Accès au modèle
- Unreleased
- Code d'entraînement
- Unreleased
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
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- GAIA-1: A Generative World Model for Autonomous Driving
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
À propos de ce modèle
GAIA-1 a été publié par Wayve, dans le pays enregistré comme United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, durant September 2023. Cela provient d'une organisation classée comme industry.
Il fonctionne dans le domaine de Video, Vision, Multimodal, Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de self-driving car, Video generation, Instruction interpretation.
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.
Qu'est-ce qui a été nécessaire pour le construire
L'entraînement a consommé environ 1.2 × 10²² FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA A100. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.
Réponses
GAIA-1 — questions courantes
GAIA-1— est-ce que c'est open source ?
Non. Ses poids n'ont pas été publiés, donc il n'existe que sous forme de service contrôlé par son propriétaire.
GAIA-1— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 9B. 9B "GAIA-1’s world model has 6.5 billion parameters" "GAIA-1’s video decoder has 2.6 billion parameters". 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.
GAIA-1— qui l'a créé ?
Il a été publié par Wayve, basé sur United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, une organisation catégorisée comme industry.
GAIA-1— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans September 2023. 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.
GAIA-1— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Video, Vision, Multimodal, Language, et est enregistré comme gérant la tâche de self-driving car, Video generation, Instruction interpretation. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.
GAIA-1— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 1.2 × 10²² FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA A100. Cela mesure ce que coûte la production du modèle et ne dit rien sur la rapidité avec laquelle il répond une fois entraîné — la vitesse d'inférence provient de la bande passante mémoire, et non du budget d'entraînement.
GAIA-1— 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.
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.