LoongRL 7B

Zárt súlyok Microsoft Research Asia,Shanghai Jiao Tong University,Carnegie Mellon University (CMU) 7B Paraméterek October 2025

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
Microsoft Research Asia,Shanghai Jiao Tong University,Carnegie Mellon University (CMU)
Szervezet típusa
Industry,Academia,Academia
Ország
China, United States of America
Közölt
27 October 2025
Szerzők
Siyuan Wang, Gaokai Zhang, Li Lyna Zhang, Ning Shang, Fan Yang, Dongyao Chen, Mao Yang

Mit csinál

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

Tartomány
Language
Feladat
Language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning
Alapmodell
Qwen2.5 Instruct (7B)

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
7B

7B

Képzési adatok
tokens

"Batch sizes are set to 512 for 7B model" "a maximum output length of 4,096 tokens and longcontext inputs of ∼ 16K" "42 steps in warm-up, 168 in Stage I and 118 in Stage II" "After Stage I, we generate eight rollouts per example using the best checkpoint"

A tréning futás

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

Képzési hardver
NVIDIA A100
Használt chipek
16
Teljesítményfogyasztás
12.5 kW

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
Unreleased
Képzés kód
Open (non-commercial)

"We have made extensive efforts to ensure the reproducibility of our work. Details of the GRPO algorithm and hyperparameters are provided in Section 3.2.1 and Section 4.1. We provide our training prompt template in Appendix A.2. The datasets used in our experiments are described in Table 1. To further facilitate reproducibility, the supplementary materials include (i) our RL training code, (ii) the code for synthesizing KeyChain data, and (iii) several representative samples of the synthesized K…

Hogyan van besorolva

Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.

Nyilvántartási bizalom
Confident

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia
LoongRL: Reinforcement Learning for Advanced Reasoning over Long Contexts
Utoljára frissítve
28 November 2025

Mit jelentenek a számok

Háttér

LoongRL 7B ki lett adva által Microsoft Research Asia,Shanghai Jiao Tong University,Carnegie Mellon University (CMU), az országban rögzítve mint China, alatt October 2025. A kiadó kategóriája alá tartozik industry,Academia,Academia.

Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning.

Ahelyett, hogy nulláról lenne betanítva, az származik Qwen2.5 Instruct (7B). Ezért osztja a bázismodell általános formáját és méretét.

Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.

Válaszok

LoongRL 7B — gyakori kérdések

01

LoongRL 7B— Nyílt forráskódú?

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

02

LoongRL 7B— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 7B. 7B. 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.

03

LoongRL 7B— Ki készítette ezt?

Kiadta Microsoft Research Asia,Shanghai Jiao Tong University,Carnegie Mellon University (CMU), alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry,Academia,Academia.

04

LoongRL 7B— Mikor adták ki?

Kibocsátották a October 2025.

05

LoongRL 7B— Mire használják?

Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.

06

LoongRL 7B— 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.

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..