Reka Flash

Zárt súlyok Reka AI 21B Paraméterek April 2024

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
Reka AI
Szervezet típusa
Industry
Ország
United States of America
Közölt
15 April 2024
Szerzők
Aitor Ormazabal, Che Zheng, Cyprien de Masson d'Autume, Dani Yogatama, Deyu Fu, Donovan Ong, Eric Chen, Eugenie Lamprecht, Hai Pham, Isaac Ong, Kaloyan Aleksiev, Lei Li, Matthew Henderson, Max Bain, Mikel Artetxe, Nishant Relan, Piotr Padlewski, Qi Liu, Ren Chen, Samuel Phua, Yazheng Yang, Yi Tay, Yuqi Wang, Zhongkai Zhu, Zhihui Xie

Mit csinál

A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.

Tartomány
Multimodal, Language, Vision, Video, Speech
Feladat
Chat, Language modeling/generation, Image captioning, Code generation, Code autocompletion, Question answering, Visual question answering, Video description, Speech recognition (ASR), Speech-to-text

Méret

Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.

Paraméterek
21B

21B dense

Képzési adatok
tokens

5T text tokens + unknown amount of multimodal data

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
6.3 × 10²³ FLOP

Reka Flash has 21B parameters and was trained on 5 trillion language tokens (+ unknown amount of multimodal data) 6 FLOP / token / parameter * 21B parameters * 5 trillion text tokens = 6.3 × 10^23 FLOP OOM agrees with GPU details: "Reka Flash and Edge were trained on several hundreds of H100s across a period of several weeks." 3 weeks * 300 H100s * 7 day/week * 24 hour/day * 3600 s/day * 9.9e14 FLOP/GPU-s * 0.3 [assumed utilization]= 1.6156506e+23 FLOP Not enough info to estimate SFT and RL…

Hogyan jött létre
Hardware,Operation counting

A tréning futás

Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.

Képzési hardver
NVIDIA A100,NVIDIA H100 SXM5 80GB

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.

Valószínűleg 10²³ FLOP felett
Yes
Nyilvántartási bizalom
Likely

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia
Reka Core, Flash, and Edge: A Series of Powerful Multimodal Language Models
Utoljára frissítve
28 November 2025

Mit jelentenek a számok

Mit jelent ez a modell

Reka Flash ki lett adva által Reka AI, az országban rögzítve mint United States of America, alatt April 2024. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry.

Működik a területen a Multimodal, Language, Vision, Video, Speech, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása chat, Language modeling/generation, Image captioning, Code generation, Code autocompletion, Question answering, Visual question answering, Video description, Speech recognition (ASR), Speech-to-text.

Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.

Képzés és származás

A létrehozásához körülbelül összesítő aritmetikára volt szükség. 6.3 × 10²³ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA A100,NVIDIA H100 SXM5 80GB. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.

Válaszok

Reka Flash — gyakori kérdések

01

Reka Flash— Mire használják?

Működik a területen a Multimodal, Language, Vision, Video, Speech, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot chat, Language modeling/generation, Image captioning, Code generation, Code autocompletion, Question answering, Visual question answering, Video description, Speech recognition (ASR), Speech-to-text. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.

02

Reka Flash— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?

A képzés körülbelül elfogyasztott 6.3 × 10²³ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA A100,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.

03

Reka Flash— 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.

04

Reka Flash— Nyílt forráskódú?

Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.

05

Reka Flash— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 21B. 21B dense. Ez a szám a teljes összeg, és ez határozza meg, hogy mennyi VRAM-ra van szüksége a modelleknek — körülbelül fél gigabájt milliárdonként a legtöbb ember által használt tömörítési módban.

06

Reka Flash— Ki készítette ezt?

Kiadta Reka AI, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.

07

Reka Flash— Mikor adták ki?

Kibocsátották a April 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 28 November 2025

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..