Reka Edge
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore e nessun cambiamento della scheda grafica che.
In registrazione
specifiche complete
Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- Reka AI
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 18 April 2024
- Autori
- 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
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Multimodal, Language, Vision, Video, Speech
- Compito
- Chat, Language modeling/generation, Image captioning, Code generation, Code autocompletion, Question answering, Visual question answering, Video description, Speech recognition (ASR), Speech-to-text
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- parametri
- 7B
- Dati di addestramento
- tokens
7B dense
4.5T text tokens + unknown amount of multimodal data
Calcolo di addestramento
L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto è costato il run di addestramento, e non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.
- Calcolo di addestramento
- 1.9 × 10²³ FLOP
6 FLOP / parameter / token * 7 * 10^9 parameters * 4.5 * 10^12 text tokens = 1.89e+23 FLOP the calculation above doesn't account for multimodal training, total training compute could be 2-5 times higher "Reka Flash and Edge were trained on several hundreds of H100s across a period of several weeks." 989400000000000 FLOP / GPU / sec * 300 GPUs [assumption] * 3 weeks [assumption] * 168 hours / week * 3600 sec / hour * 0.3 [assumed utilization] = 1.6156506e+23 FLOP (same OOM)
La corsa di addestramento
Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.
- Hardware di addestramento
- NVIDIA A100,NVIDIA H100 SXM5 80GB
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.
- Pesi
- Closed — provider access only
- Accesso al modello
- API access
- Codice di addestramento
- Unreleased
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Likely
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Reka Core, Flash, and Edge: A Series of Powerful Multimodal Language Models
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Cosa è questo modello
Reka Edge è stato pubblicato da Reka AI, nel paese registrato come United States of America, durante April 2024. La categoria sotto cui rientra l'editore è industry.
Funziona nel dominio di Multimodal, Language, Vision, Video, Speech, ed è registrato come eseguire il compito di chat, Language modeling/generation, Image captioning, Code generation, Code autocompletion, Question answering, Visual question answering, Video description, Speech recognition (ASR), Speech-to-text.
Questo è un modello chiuso: i valori addestrati sono rimasti con chi li ha prodotti, e non c'è una versione locale da eseguire.
Come è stato addestrato
Il run di addestramento ha consumato circa 1.9 × 10²³ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA A100,NVIDIA H100 SXM5 80GB. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
Risposte
Reka Edge — domande comuni
Reka Edge— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in April 2024. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.
Reka Edge— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Multimodal, Language, Vision, Video, Speech, e viene registrato come gestire il compito di chat, Language modeling/generation, Image captioning, Code generation, Code autocompletion, Question answering, Visual question answering, Video description, Speech recognition (ASR), Speech-to-text. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
Reka Edge— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 1.9 × 10²³ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA A100,NVIDIA H100 SXM5 80GB. Questo misura quanto costa produrre il modello e non dice nulla su quanto rapidamente risponde una volta addestrato — la velocità di inferenza deriva dalla larghezza di banda della memoria, non dal budget di addestramento.
Reka Edge— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.
Reka Edge— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
Reka Edge— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 7B. 7B dense. Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.
Reka Edge— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Reka AI, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.