Grok-2
Nincs becslés
Nincs hardver követelmény ennek a modellnek
A modellhez tartozó súlyokat nem tették közzé, így nem tölthető le vagy futtatható a saját hardverén bármilyen méretben. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el, és egyetlen grafikus kártya sem változtat ezen..
Nyilvántartásban
Teljes specifikáció
Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..
Eredet
Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.
- Szervezet
- xAI
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 13 August 2024
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Language, Vision, Multimodal
- Feladat
- Chat, Language modeling/generation, Question answering, Code generation, Visual question answering
Méret
Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.
- Képzési adatok
- tokens
Képzés számítás
A modell tanításához végrehajtott aritmetika, lebegőpontos műveletekben mérve. Ez a tanítási futás költségének mértéke, nem pedig annak, hogy mennyire gyorsan válaszol a kész modell.
- Képzés számítás
- 3 × 10²⁵ FLOP
- Hogyan jött létre
- Comparison with other models,Reported
Estimate based on xAI statements comparing Grok-2 compute to GPT-4 and Grok-3. Full estimate here: https://docs.google.com/document/d/1C_dABuZrAqYE_ui4_GZ4bRLtq3TBjIGoBSktaPElhEU/edit?usp=sharing
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA H100 SXM5 80GB
- Számítási költség
- $31,602,311
Elérhetőség
Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.
- Súlyok
- Closed — provider access only
- Modell hozzáférés
- API access
- Képzés kód
- Unreleased
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Határmodell
- Yes
- Valószínűleg 10²³ FLOP felett
- Yes
- Miért követik nyomon
- Training cost
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Grok-2 Beta Release
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Erről a modelről
Grok-2 ki lett adva által xAI, az országban rögzítve mint United States of America, alatt August 2024. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry.
Működik a területen a Language, Vision, Multimodal, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása chat, Language modeling/generation, Question answering, Code generation, Visual question answering.
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Hogyan lett betanítva
A képzés futás körülbelül 3 × 10²⁵ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA H100 SXM5 80GB. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
A kiválasztási kritériuma: training cost.
Válaszok
Grok-2 — gyakori kérdések
Grok-2— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
Grok-2— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
Grok-2— Ki készítette ezt?
Kiadta xAI, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
Grok-2— Mikor adták ki?
Kibocsátották a August 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Grok-2— Mire használják?
Működik a területen a Language, Vision, Multimodal, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot chat, Language modeling/generation, Question answering, Code generation, Visual question answering. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.
Grok-2— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 3 × 10²⁵ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA H100 SXM5 80GB. Ez azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és semmit nem mond arról, hogy milyen gyorsan válaszol, miután betanult — a következtetési sebesség a memória sávszélességéből származik, nem az edzési költségvetésből.
Grok-2— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?
Ez egy zárt modell — a súlyait soha nem tették közzé, így nem tölthető le és nem futtatható a saját hardverén semmilyen áron. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el.
A másik irány
Másik oldalról nézve?
Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..