DALL-E mega

Ouvrir les poids Craiyon June 2022

Aucune estimation

Aucune exigence matérielle pour ce modèle

Les poids de ce modèle sont open, mais aucun compte de paramètres n'a été publié pour celui-ci. Chaque chiffre de mémoire et de vitesse commence à partir de ce nombre, donc nous préférerions ne rien montrer plutôt qu'une estimation fabriquée..

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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: Craiyon
Type d'organisation: Industry
Pays: United States of America
Publié: 28 June 2022
Auteurs: Dayma, Boris and Patil, Suraj and Cuenca, Pedro and Saifullah, Khalid and Abraham, Tanishq and Lê Khắc, Phúc and Melas, Luke and Ghosh, Ritobrata

Ce qu'il fait

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

Domaine: Image generation
Tâche: Text-to-image, Image generation

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

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: 2.3 × 10²² FLOP
Comment cela a été établi: Hardware

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: Google TPU v3
Chips utilisés: 128
Heures de puce: 172,032
Temps en temps réel: 1,344 hours (56 days)
Consommation d'énergie: 115.5 kW

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: Open — downloadable
Accès au modèle: Open weights (unrestricted)
Code d'entraînement: Open source

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: DALL·E Mega Model Card
Dernière mise à jour: 28 November 2025

Ce que les chiffres signifient

À propos de ce modèle

DALL-E mega a été publié par Craiyon, dans le pays enregistré comme United States of America, durant June 2022. Cela provient d'une organisation classée comme industry.

Il fonctionne dans le domaine de Image generation, et est enregistré comme exécutant la tâche de text-to-image, Image generation.

Les poids publiés signifient que le modèle fonctionne sur votre machine plutôt que sur celle de quelqu'un d'autre, ce qui rend la question matérielle ci-dessous répondable.

Entraînement et provenance

La production a nécessité des calculs totalisant environ 2.3 × 10²² FLOP, sur matériel enregistré comme Google TPU v3. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.

Réponses

DALL-E mega — questions courantes

DALL-E mega— 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.

DALL-E mega— qui l'a créé ?

Il a été publié par Craiyon, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.

DALL-E mega— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans June 2022. 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.

DALL-E mega— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Image generation, et est enregistré comme gérant la tâche de text-to-image, Image generation. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.

DALL-E mega— où puis-je le télécharger ?

Les poids sont publiés, bien que nous ne possédions pas de lien vers un dépôt pour cela. Ce site calcule les exigences matérielles plutôt que d'héberger des fichiers de modèle.

DALL-E mega— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?

L'entraînement a consommé environ 2.3 × 10²² FLOP, sur matériel enregistré comme Google TPU v3. 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.

DALL-E mega— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?

Nous ne pouvons pas dire. Il a des poids ouverts, mais aucun compte de paramètres n'a été publié pour cela, et chaque calcul de mémoire et de vitesse part de ce nombre. Nous préférerions ne rien montrer plutôt qu'une estimation fabriquée.

DALL-E mega— est-ce que c'est open source ?

Ses poids sont publiés, donc il peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel. Notez que les poids ouverts ne sont pas la même chose que l'open source au sens plein — cela ne dit rien sur les données d'entraînement, le code d'entraînement ou les conditions commerciales attachées.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 28 November 2025

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.

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