GR-2
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
- ByteDance
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- China
- Publié
- 8 October 2024
- Auteurs
- Hang Li, Yifeng Li, Yuxiao Liu, Hongtao Wu, Jiafeng Xu, Yichu Yang, Hanbo Zhang, Minzhao Zhu
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut en porter plusieurs de chacun.
- Domaine
- Robotics
- Tâche
- Video, Action recognition, Video generation, Instruction interpretation, Robotic manipulation
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.
- Paramètres
- 230M
- Données d'entraînement
- tokens
the default GR-2 model contains 230M parameters, of which 95M are trainable
This large-scale pre-training, involving 38 million video clips and over 50 billion tokens
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
- Unreleased
- Code d'entraînement
- Unreleased
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.
- Pourquoi c'est suivi
- SOTA improvement
- Confiance d'enregistrement
- Confident
- Citations
- 224
Top perfoming model on CALVIN benchmark.
Sources
D'où provient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- GR-2: A Generative Video-Language-Action Model with Web-Scale Knowledge for Robot Manipulation
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que signifient les chiffres
Where it came from
GR-2 was published by ByteDance, in China, in October 2024. industry is the category the publisher falls under.
It works in Robotics, and is recorded as doing video, Action recognition, Video generation, Instruction interpretation, Robotic manipulation.
Because the weights are not available, none of the hardware figures elsewhere on this site apply to it.
Entraînement et provenance
It is tracked in the underlying dataset for one reason in particular: sOTA improvement.
Réponses
GR-2 — Questions fréquentes
What GPU do I need to run GR-2?
None. GR-2 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 GR-2 open source?
No. GR-2 has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does GR-2 have?
GR-2 has 230M parameters. the default GR-2 model contains 230M parameters, of which 95M are trainable. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created GR-2?
GR-2 was published by ByteDance, based in China, categorised as industry.
When was GR-2 released?
GR-2 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 GR-2 used for?
GR-2 works in Robotics, and is recorded as handling video, Action recognition, Video generation, Instruction interpretation, Robotic manipulation. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
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.