rStar-Math (Qwen2-Math-7B base)
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,Peking University,Tsinghua University
- Tipo di organizzazione
- Industry,Academia,Academia
- Paese
- China
- Pubblicato
- 1 August 2025
- Autori
- Xinyu Guan, Li Lyna Zhang, Yifei Liu, Ning Shang, Youran Sun, Yi Zhu, Fan Yang, 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, Mathematical reasoning
- Modello di base
- Qwen2-Math-7B
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
- Epoche
- 2
- Dimensione del Batch
- 128
~1.35M trajectories with 4096 sequence length: 5530M
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.
- Come è stato stabilito
- Operation counting
- Addestramento fine
- 2.3 × 10²⁰ FLOP
5530000000 * 7000000000 * 6 = 2.323e20
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 H100 SXM5 80GB
- Chip utilizzati
- 80
- Consumo energetico
- 109.5 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 source
MIT license https://github.com/microsoft/rStar
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Confident
- Citazioni
- 308
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- rStar-Math: Small LLMs Can Master Math Reasoning with Self-Evolved Deep Thinking
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Da dove è venuto
rStar-Math (Qwen2-Math-7B base) è stato pubblicato da Microsoft Research Asia,Peking University,Tsinghua University, nel paese registrato come China, durante August 2025. La categoria sotto cui rientra l'editore è industry,Academia,Academia.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling/generation, Mathematical reasoning.
Costruisce su Qwen2-Math-7B. È per questo che condivide la forma e le dimensioni generali del modello base.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.
Risposte
rStar-Math (Qwen2-Math-7B base) — domande comuni
rStar-Math (Qwen2-Math-7B base)— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation, Mathematical reasoning. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
rStar-Math (Qwen2-Math-7B base)— 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.
rStar-Math (Qwen2-Math-7B base)— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
rStar-Math (Qwen2-Math-7B base)— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 7B. 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.
rStar-Math (Qwen2-Math-7B base)— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Microsoft Research Asia,Peking University,Tsinghua University, basato su China, un'organizzazione categorizzata come industry,Academia,Academia.
rStar-Math (Qwen2-Math-7B base)— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in August 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.