DiLoCoX (Qwen1.5-107B on WT-103)
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
- China Mobile,Zero Gravity Labs (0g AI)
- Tipo di organizzazione
- Industry,Industry
- Paese
- China, United States of America
- Pubblicato
- 26 June 2025
- Autori
- Ji Qi, WenPeng Zhu, Li Li, Ming Wu, YingJun Wu, Wu He, Xun Gao, Jason Zeng, Michael Heinrich
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
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
- 107B
- Dati di addestramento
- tokens
4000 steps unknown number of epochs or sequence length
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 A800 PCIe 40 GB
- Chip utilizzati
- 160
- Consumo energetico
- 78.3 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
- DiLoCoX: A Low-Communication Large-Scale Training Framework for Decentralized Cluster
- Ultimo aggiornamento
- 11 February 2026
Cosa significano i numeri
Da dove è venuto
DiLoCoX (Qwen1.5-107B on WT-103) è stato pubblicato da China Mobile,Zero Gravity Labs (0g AI), nel paese registrato come China, durante June 2025. La categoria sotto cui rientra l'editore è industry,Industry.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling/generation, Question answering.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.
Risposte
DiLoCoX (Qwen1.5-107B on WT-103) — domande comuni
DiLoCoX (Qwen1.5-107B on WT-103)— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation, Question answering. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
DiLoCoX (Qwen1.5-107B on WT-103)— 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.
DiLoCoX (Qwen1.5-107B on WT-103)— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
DiLoCoX (Qwen1.5-107B on WT-103)— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 107B. 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.
DiLoCoX (Qwen1.5-107B on WT-103)— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da China Mobile,Zero Gravity Labs (0g AI), basato su China, un'organizzazione categorizzata come industry,Industry.
DiLoCoX (Qwen1.5-107B on WT-103)— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in June 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.