Hunyuan
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
- Tencent
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- China
- Publié
- 7 September 2023
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Language, Image generation, Multimodal
- Tâche
- Language modeling/generation, Image generation, Question answering
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
- 100B
- Données d'entraînement
- 2,000,000,000,000 tokens
"Presently, the Hunyuan model has over 100 billion parameters, with more than two trillion tokens in pre-training data."
"Presently, the Hunyuan model has over 100 billion parameters, with more than two trillion tokens in pre-training data."
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 × 10²⁴ FLOP
- Comment cela a été établi
- Operation counting
6ND = 6*100*10^9*2*10^12 = 1.2*10^24
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.
- Centre de données
- There is no paper to reference, no information about hardware used for training found in media.
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
- API access
- 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.
- Probablement au-dessus de 10²³ FLOP
- Yes
- Confiance d'enregistrement
- Confident
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Tencent Unveils Hunyuan, its Proprietary Large Foundation Model on Tencent Cloud
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
Ce que ce modèle est
Hunyuan a été publié par Tencent, dans le pays enregistré comme China, durant September 2023. Cela provient d'une organisation classée comme industry.
Il fonctionne dans le domaine de Language, Image generation, Multimodal, et est enregistré comme exécutant la tâche de language modeling/generation, Image generation, Question answering.
Parce que les poids ne sont pas disponibles, aucune des spécifications matérielles ailleurs sur ce site ne s'applique à cela.
Comment il a été entraîné
L'entraînement a consommé environ 1.2 × 10²⁴ FLOP. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.
Il a été entraîné sur un corpus d'environ 2,000,000,000,000 jetons de texte
Réponses
Hunyuan — questions courantes
Hunyuan— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, Image generation, Multimodal, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling/generation, Image generation, Question answering. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.
Hunyuan— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 1.2 × 10²⁴ FLOP. 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.
Hunyuan— 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.
Hunyuan— 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.
Hunyuan— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 100B. "Presently, the Hunyuan model has over 100 billion parameters, with more than two trillion tokens in pre-training data.". 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.
Hunyuan— qui l'a créé ?
Il a été publié par Tencent, basé sur China, une organisation catégorisée comme industry.
Hunyuan— 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.
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.