EXAONE 1.0
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi di questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul vostro hardware a qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore, e nessuna scheda grafica può cambiare questo.
In registrazione
Specifiche complete
Tutto ciò che riguarda questo modello. La maggior parte delle informazioni descrive come è stato addestrato piuttosto che come viene eseguito — un contesto utile per valutare la quantità di lavoro impiegata e come si confronta con modelli realizzati su scala diversa.
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- LG
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- Korea (Republic of)
- Pubblicato
- 14 December 2021
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato costruito il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Multimodal, Language, Vision
- Compito
- Translation, Language modeling/generation, Visual question answering
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono il valore che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- Parametri
- 300B
- Dati di addestramento
- tokens
Addestramento computazionale
L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto costato l'addestramento, non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.
- Addestramento computazionale
- 1.7 × 10²⁴ FLOP
- Come è stato stabilito
- Operation counting
No indication of how images are processed. Supposing they used something like ViT-H/14, and training images were 512x512 (they state "EXAONE shows remarkable performance such as [...] offering 1024x1024 sized image output", but typically this size of image training would only be done during a relatively short, final stage of pre-training), there would be 37x37 = 1,369 patches per image 1,369 * 250 million = around 342 billion image patch embeddings. 300M parameters * (342 billion + 600 billion)…
Il training run
Cosa è stato fisicamente necessario per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha richiesto dalla rete elettrica.
- Compute cost
- $2,702,636
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e eseguirlo sul tuo hardware, il che decide se una delle cifre della scheda grafica su questa pagina si applica.
- Pesi
- Closed — provider access only
- Accesso al modello
- Unreleased
- Codice di addestramento
- Unreleased
Come è classificato
Etichette che il dataset sorgente applica quando si monitorano modelli notevoli e quanto è fiducioso nell'entry.
- Frontier model
- Yes
- Probabilmente sopra 10²³ FLOP
- Yes
- Perché viene tracciato
- Training cost
- Registrare fiducia
- Speculative
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Ultimo aggiornamento
- 1 December 2025
Cosa significano i numeri
Informazioni su questo modello
EXAONE 1.0 was published by LG, in Korea (Republic of), in December 2021. industry is the category the publisher falls under.
It works in Multimodal, Language, Vision, and is recorded as doing translation, Language modeling/generation, Visual question answering.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda grafica cambia ciò.
Formazione e provenienza
The training run consumed about 1.7 × 10²⁴ FLOP. That figure describes the cost of creating it and has no bearing on how quickly it generates text.
The reason it appears in this catalogue at all is training cost.
Risposte
EXAONE 1.0 — Domande frequenti
How many parameters does EXAONE 1.0 have?
EXAONE 1.0 has 300B parameters. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created EXAONE 1.0?
EXAONE 1.0 was published by LG, based in Korea (Republic of), categorised as industry.
When was EXAONE 1.0 released?
EXAONE 1.0 was published in December 2021. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is EXAONE 1.0 used for?
EXAONE 1.0 works in Multimodal, Language, Vision, and is recorded as handling translation, Language modeling/generation, Visual question answering. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
How much compute was used to train EXAONE 1.0?
Around 1.7 × 10²⁴ FLOP. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run EXAONE 1.0?
None. EXAONE 1.0 is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is EXAONE 1.0 open source?
No. EXAONE 1.0 has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
L'altra direzione
Guardando la questione dall'altra parte?
Questa pagina inizia dal modello. Se possedete già una scheda e desiderate conoscere tutto ciò che può eseguire, inizia dall'hardware invece.