SIMA
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
- Google DeepMind
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 17 April 2024
- Autori
- SIMA Team, Maria Abi Raad, Arun Ahuja, Catarina Barros, Frederic Besse, Andrew Bolt, Adrian Bolton, Bethanie Brownfield, Gavin Buttimore, Max Cant, Sarah Chakera, Stephanie C. Y. Chan, Jeff Clune, Adrian Collister, Vikki Copeman, Alex Cullum, Ishita Dasgupta, Dario de Cesare, Julia Di Trapani, Yani Donchev, Emma Dunleavy, Martin Engelcke, Ryan Faulkner, Frankie Garcia, Charles Gbadamosi, Zhitao Go…
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Games, Video
- Compito
- Action recognition, Video description, Video
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.
- Dati di addestramento
- tokens
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
- Unreleased
- 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
- Unknown
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Scaling Instructable Agents Across Many Simulated Worlds
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Cosa è questo modello
SIMA è stato pubblicato da Google DeepMind, nel paese registrato come United States of America, durante April 2024. Esce da un'organizzazione categorizzata come industry.
Funziona nel dominio di Games, Video, ed è registrato come eseguire il compito di action recognition, Video description, Video.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.
Risposte
SIMA — domande comuni
SIMA— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Google DeepMind, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.
SIMA— 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.
SIMA— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Games, Video, e viene registrato come gestire il compito di action recognition, Video description, Video. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
SIMA— 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.
SIMA— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
SIMA— quanti parametri ha?
Non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri per esso, motivo per cui non appare alcun dato sulla memoria o sulla velocità su questa pagina.
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.