GAIA-2

Zárt súlyok Wayve 8.7B Paraméterek March 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
Wayve
Szervezet típusa
Industry
Ország
United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
Közölt
26 March 2025
Szerzők
Lloyd Russell, Anthony Hu, Lorenzo Bertoni, George Fedoseev, Jamie Shotton, Elahe Arani, Gianluca Corrado

Mit csinál

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

Tartomány
Video, Vision, Multimodal, Language
Feladat
Self-driving car, Video generation, Instruction interpretation

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
8.7B

video tokenizer: 285M parameters workd model: 8.4B parameters total: 8.685B parameters

Képzési adatok
tokens

"The dataset comprises approximately 25 million video sequences, each spanning 2 seconds, collected between 2019 and 2024. Recordings were obtained across three countries—the United Kingdom, the United States, and Germany—to ensure coverage of geographically and environmentally diverse driving conditions. "

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
7.6 × 10²² FLOP

"The video tokenizer was trained for 300,000 steps with a batch size of 128 using 128 H100 GPUs. Input sequences consisted of Tv = 24 video frames sampled at their native capture frequencies (20, 25, or 30 Hz). Random spatial crops of size 448 × 960 were extracted from the frames. For each training sample, a camera view was randomly selected from the available N = 5 perspectives." "The latent world model was trained for 460,000 steps with a batch size of 256 on 256 H100 GPUs. Inputs consisted o…

Hogyan jött létre
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 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
Unreleased
Képzés kód
Unreleased

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
GAIA-2: A Controllable Multi-View Generative World Model for Autonomous Driving
Utoljára frissítve
28 November 2025

Mit jelentenek a számok

Honnan jött

GAIA-2 ki lett adva által Wayve, az országban rögzítve mint United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, alatt March 2025. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint industry.

Működik a területen a Video, Vision, Multimodal, Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása self-driving car, Video generation, Instruction interpretation.

Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.

Mi került a felépítésébe

A képzés futás körülbelül 7.6 × 10²² 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.

Válaszok

GAIA-2 — gyakori kérdések

01

GAIA-2— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 8.7B. video tokenizer: 285M parameters workd model: 8.4B parameters total: 8.685B parameters. 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.

02

GAIA-2— Ki készítette ezt?

Kiadta Wayve, alapján United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.

03

GAIA-2— Mikor adták ki?

Kibocsátották a March 2025.

04

GAIA-2— Mire használják?

Működik a területen a Video, Vision, Multimodal, Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot self-driving car, Video generation, Instruction interpretation. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.

05

GAIA-2— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?

A képzés körülbelül elfogyasztott 7.6 × 10²² 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.

06

GAIA-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.

07

GAIA-2— Nyílt forráskódú?

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

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..