GR-2

Zárt súlyok ByteDance 230M Paraméterek October 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
ByteDance
Szervezet típusa
Industry
Ország
China
Közölt
8 October 2024
Szerzők
Hang Li, Yifeng Li, Yuxiao Liu, Hongtao Wu, Jiafeng Xu, Yichu Yang, Hanbo Zhang, Minzhao Zhu

Mit csinál

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

Tartomány
Robotics
Feladat
Video, Action recognition, Video generation, Instruction interpretation, Robotic manipulation

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
230M

the default GR-2 model contains 230M parameters, of which 95M are trainable

Képzési adatok
tokens

This large-scale pre-training, involving 38 million video clips and over 50 billion tokens

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.

Miért követik nyomon
SOTA improvement

Top perfoming model on CALVIN benchmark.

Nyilvántartási bizalom
Confident
Hivatkozások
224

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia
GR-2: A Generative Video-Language-Action Model with Web-Scale Knowledge for Robot Manipulation
Utoljára frissítve
25 May 2026

Mit jelentenek a számok

Honnan jött

GR-2 ki lett adva által ByteDance, az országban rögzítve mint China, alatt October 2024. A kiadó kategóriája alá tartozik industry.

Működik a területen a Robotics, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása video, Action recognition, Video generation, Instruction interpretation, Robotic manipulation.

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

Képzés és származás

Egy különös okból nyomon követik az alapul szolgáló adatbázisban: sOTA improvement.

Válaszok

GR-2 — gyakori kérdések

01

GR-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.

02

GR-2— Nyílt forráskódú?

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

03

GR-2— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 230M. the default GR-2 model contains 230M parameters, of which 95M are trainable. 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.

04

GR-2— Ki készítette ezt?

Kiadta ByteDance, alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.

05

GR-2— Mikor adták ki?

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

06

GR-2— Mire használják?

Működik a területen a Robotics, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot video, Action recognition, Video generation, Instruction interpretation, Robotic manipulation. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 25 May 2026

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..