Yi-Lightning
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
- 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 en porter 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 détermine s'il tient sur une carte graphique donnée.
- Données d'entraînement
- tokens
Calcul de formation
L'arithmétique effectuée pour entraîner le modèle, mesurée en opérations à virgule flottante. C'est une mesure du coût de l'exécution de l'entraînement, et non 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'entraînement
Ce qu'il a physiquement fallu pour entraîner : quels puces, combien, pendant combien de temps, et ce que cela a tiré du mur.
- Matériel d'entraînement
- NVIDIA H100 SXM5 80GB
- Chips utilisés
- 2,000
- Wall-clock time
- 720 hours (30 days)
- Consommation d'énergie
- 2.8 MW
- Data centre
- 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 décide si l'une des chiffres de 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 jeu de données source applique lors du suivi des 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 provient 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 signifient les chiffres
Ce que ce modèle est
Yi-Lightning was published by 01.AI, in China, in October 2024. industry is the category the publisher falls under.
It works in Language, and is recorded as doing language modeling/generation.
Because the weights are not available, none of the hardware figures elsewhere on this site apply to it.
Entraînement et provenance
Training it took roughly 1.5 × 10²⁴ FLOP of computation, on NVIDIA H100 SXM5 80GB — a measure of what producing the model cost, not of how fast it answers.
The reason it appears in this catalogue at all is training cost.
Réponses
Yi-Lightning — Questions fréquentes
How many parameters does Yi-Lightning have?
No parameter count has been published for Yi-Lightning, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created Yi-Lightning?
Yi-Lightning was published by 01.AI, based in China, categorised as industry.
When was Yi-Lightning released?
Yi-Lightning was published in October 2024. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is Yi-Lightning used for?
Yi-Lightning works in Language, and is recorded as handling language modeling/generation. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
How much compute was used to train Yi-Lightning?
Around 1.5 × 10²⁴ FLOP, on NVIDIA H100 SXM5 80GB. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run Yi-Lightning?
None. Yi-Lightning 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 Yi-Lightning open source?
No. Yi-Lightning has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
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.