Yi-Lightning
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
- 01.AI
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- China
- Publié
- 18 October 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
- Language modeling/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
- 1.5 × 10²⁴ FLOP
- Comment cela a été établi
- Hardware
The CEO of 01.AI tweeted that Yi-Lightning was trained for 1 month on 2000 H100s: https://x.com/kaifulee/status/1846310645849047524 Assuming this is accurate: (9.9e14 * 2000) FLOP/s * 1 month * 30.5 days/month * 24hr/day * 3600 s/hr * 0.3 utilization assumption = 1.565e24
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 H100 SXM5 80GB
- Chips utilisés
- 2,000
- Temps en temps réel
- 720 hours (30 days)
- Consommation d'énergie
- 2.8 MW
- Centre de données
- Yi-Lightning training cluster
https://x.com/kaifulee/status/1846310645849047524 "it was trained on 2000 H100s for 1 month"
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
https://platform.lingyiwanwu.com/
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
- Pourquoi c'est suivi
- Training cost
- Confiance d'enregistrement
- Confident
On the blind test list LMSYS, Yi-Lightning surpassed GPT-4o-2024-05-13 released by OpenAI and Anthropic, as well as Claude 3.5 Sonnet, ranking sixth in the world and first in China.
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Yi-Lightning
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
Ce que ce modèle est
Yi-Lightning a été publié par 01.AI, dans le pays enregistré comme China, durant October 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 language modeling/generation.
Parce que les poids ne sont pas disponibles, aucune des spécifications matérielles ailleurs sur ce site ne s'applique à cela.
Entraînement et provenance
L'entraînement a nécessité un budget de calcul d'environ 1.5 × 10²⁴ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA H100 SXM5 80GB. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.
La raison pour laquelle il apparaît dans ce catalogue. training cost.
Réponses
Yi-Lightning — questions courantes
Yi-Lightning— 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.
Yi-Lightning— qui l'a créé ?
Il a été publié par 01.AI, basé sur China, une organisation catégorisée comme industry.
Yi-Lightning— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans October 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.
Yi-Lightning— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling/generation. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.
Yi-Lightning— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 1.5 × 10²⁴ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA H100 SXM5 80GB. 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.
Yi-Lightning— 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.
Yi-Lightning— 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.
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.