Fuyu-Heavy
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
- Adept
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 24 January 2024
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Multimodal, Language, Vision
- Compito
- Chat, Language modeling/generation, Visual question answering, System control
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
- 100B
- Dati di addestramento
- tokens
"Fuyu-Heavy is the world’s third-most-capable multimodal model, behind only GPT4-V and Gemini Ultra, which are 10-20 times bigger" So possibly around ~100B params, though GPT-4/Gemini params aren't public
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
- Hosted access (no API)
- Codice di addestramento
- Unreleased
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Probabilmente sopra 10²³ FLOP
- Yes
- Record fiducia
- Speculative
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Adept Fuyu-Heavy: A new multimodal model
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Sfondo
Fuyu-Heavy è stato pubblicato da Adept, nel paese registrato come United States of America, durante January 2024. Esce da un'organizzazione categorizzata come industry.
Funziona nel dominio di Multimodal, Language, Vision, ed è registrato come eseguire il compito di chat, Language modeling/generation, Visual question answering, System control.
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Risposte
Fuyu-Heavy — domande comuni
Fuyu-Heavy— 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.
Fuyu-Heavy— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
Fuyu-Heavy— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 100B. "Fuyu-Heavy is the world’s third-most-capable multimodal model, behind only GPT4-V and Gemini Ultra, which are 10-20 times bigger" So possibly around ~100B params, though GPT-4/Gemini params aren't public. 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.
Fuyu-Heavy— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Adept, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.
Fuyu-Heavy— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in January 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.
Fuyu-Heavy— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Multimodal, Language, Vision, e viene registrato come gestire il compito di chat, Language modeling/generation, Visual question answering, System control. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
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.