Agentar-Fin-R1 8B
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
- Ant Group
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- China
- Pubblicato
- 27 July 2025
- Autori
- Yanjun Zheng, Xiyang Du, Longfei Liao, Xiaoke Zhao, Zhaowen Zhou, Jingze Song, Bo Zhang, Jiawei Liu, Xiang Qi, Zhe Li, Zhiqiang Zhang, Wei Wang, Peng Zhang
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language
- Compito
- Financial management, Language modeling/generation, Question answering
- Modello di base
- Qwen3-8B
- Formato numerico
- BF16
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
- 8B
- Dati di addestramento
- tokens
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 A100
- Chip utilizzati
- 16
- Consumo energetico
- 12.5 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
- Unreleased
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
- Agentar-Fin-R1: Enhancing Financial Intelligence through Domain Expertise, Training Efficiency, and Advanced Reasoning
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Sfondo
Agentar-Fin-R1 8B è stato pubblicato da Ant Group, nel paese registrato come China, durante July 2025. Esce da un'organizzazione categorizzata come industry.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di financial management, Language modeling/generation, Question answering.
Costruisce su Qwen3-8B. 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
Agentar-Fin-R1 8B — domande comuni
Agentar-Fin-R1 8B— 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.
Agentar-Fin-R1 8B— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
Agentar-Fin-R1 8B— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 8B. 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.
Agentar-Fin-R1 8B— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Ant Group, basato su China, un'organizzazione categorizzata come industry.
Agentar-Fin-R1 8B— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in July 2025.
Agentar-Fin-R1 8B— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di financial management, Language modeling/generation, Question answering. Un modello può gestire diversi di ciascuno, quindi queste sono le aree per cui è stato costruito piuttosto che un limite su ciò che tenterà.
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.