GPT-4.5
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
- OpenAI
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 27 February 2025
- Szerzők
- Foundational contributors Alex Paino, Ali Kamali, Amin Tootoonchian, Andrew Tulloch, Ben Sokolowsky, Clemens Winter, Colin Wei, Daniel Kappler, Daniel Levy, Felipe Petroski Such, Geoff Salmon, Ian O’Connell, Jason Teplitz, Kai Chen, Nik Tezak, Prafulla Dhariwal, Rapha Gontijo Lopes, Sam Schoenholz, Youlong Cheng, Yujia Jin, Yunxing Dai Research Core contributors Aiden Low, Alec Radford, Alex Car…
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Language, Vision, Multimodal
- Feladat
- Language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Translation, Visual question answering, Code 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.
- 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
- 3.8 × 10²⁶ FLOP
- Hogyan jött létre
- Benchmarks
Analysis of GPT-4.5's training cluster yields a median estimate of 187M H100-hours of training. The utilization assumptions we used for the Grok 3 estimate (maybe worth revisiting) were 20 to 40% under the H100 FP8 spec of 2000 teraflop/s. This leads to an estimate of 2.7e26 to 5.4e26 FLOP, or a geomean of 3.8e26 Alternatively, using a plausible range of 20 to 50% utilization, given the possibility of FP8 training, yields a median estimate of ~2e25 FLOP. See notebook below for details. https:/…
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Fali óra idő
- 3,000 hours (125 days)
- Számítási költség
- $366,010,628
- Felhőszolgáltató
- Azure AI
- Adatközpont
- Microsoft Goodyear Arizona
Likely trained for around 4 months/120 days https://colab.research.google.com/drive/1QBmVPm64Ti0xucN0EsZTgSz_I7Mj9hAZ#scrollTo=NYH1ABJuLJlw
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
- Likely
Described by OpenAI as a "new order of magnitude of compute" https://openai.com/index/introducing-gpt-4-5/
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Introducing GPT-4.5
- Utoljára frissítve
- 8 June 2026
Mit jelentenek a számok
Mit jelent ez a modell
GPT-4.5 ki lett adva által OpenAI, az országban rögzítve mint United States of America, alatt February 2025. A kiadó kategóriája alá tartozik industry.
Működik a területen a Language, Vision, Multimodal, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Translation, Visual question answering, Code generation, Instruction interpretation.
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Mi került a felépítésébe
A betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 3.8 × 10²⁶ FLOP. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Egy különös okból nyomon követik az alapul szolgáló adatbázisban: training cost.
Válaszok
GPT-4.5 — gyakori kérdések
GPT-4.5— 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.
GPT-4.5— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
GPT-4.5— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
GPT-4.5— Ki készítette ezt?
Kiadta OpenAI, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
GPT-4.5— Mikor adták ki?
Kibocsátották a February 2025.
GPT-4.5— Mire használják?
Működik a területen a Language, Vision, Multimodal, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Translation, Visual question answering, Code generation, Instruction interpretation. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
GPT-4.5— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 3.8 × 10²⁶ FLOP. 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.
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..