LoongRL 14B
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
- Microsoft Research Asia,Shanghai Jiao Tong University,Carnegie Mellon University (CMU)
- Tipo di organizzazione
- Industry,Academia,Academia
- Paese
- China, United States of America
- Pubblicato
- 27 October 2025
- Autori
- Siyuan Wang, Gaokai Zhang, Li Lyna Zhang, Ning Shang, Fan Yang, Dongyao Chen, Mao Yang
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language
- Compito
- Language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning
- Modello di base
- Qwen2.5-14B
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
- 14B
- Dati di addestramento
- tokens
14B
"Batch sizes are set to 512 for 7B model and 256 for 14B model" "a maximum output length of 4,096 tokens and longcontext inputs of ∼ 16K" "We train for 168 steps in Stage I and 150 steps in Stage II" "After Stage I, we generate eight rollouts per example using the best checkpoint"
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
- AMD Instinct MI300X
- Chip utilizzati
- 8
- Consumo energetico
- 11.7 kW
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
- Open (non-commercial)
"We have made extensive efforts to ensure the reproducibility of our work. Details of the GRPO algorithm and hyperparameters are provided in Section 3.2.1 and Section 4.1. We provide our training prompt template in Appendix A.2. The datasets used in our experiments are described in Table 1. To further facilitate reproducibility, the supplementary materials include (i) our RL training code, (ii) the code for synthesizing KeyChain data, and (iii) several representative samples of the synthesized K…
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Confident
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- LoongRL: Reinforcement Learning for Advanced Reasoning over Long Contexts
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Da dove è venuto
LoongRL 14B è stato pubblicato da Microsoft Research Asia,Shanghai Jiao Tong University,Carnegie Mellon University (CMU), nel paese registrato come China, durante October 2025. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry,Academia,Academia.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning.
Costruisce su Qwen2.5-14B. La maggior parte dei modelli di questa scala sono adattati da una base esistente piuttosto che costruiti da zero.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.
Risposte
LoongRL 14B — domande comuni
LoongRL 14B— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
LoongRL 14B— 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.
LoongRL 14B— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
LoongRL 14B— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 14B. 14B. 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.
LoongRL 14B— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Microsoft Research Asia,Shanghai Jiao Tong University,Carnegie Mellon University (CMU), basato su China, un'organizzazione categorizzata come industry,Academia,Academia.
LoongRL 14B— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in October 2025.
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.