Seed-1.6-Thinking
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
- ByteDance
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- China
- Pubblicato
- 11 June 2025
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Multimodal, Language, Vision
- Compito
- Language modeling/generation, Vision-language generation
- Approccio
- Reinforcement learning
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
- 230B
- Dati di addestramento
- tokens
Model has 230B parameters total, with 23B active parameters (sparse MoE setting).
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
- API access
- 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
- Perché è monitorato
- SOTA improvement
- Record fiducia
- Confident
Best performing model on CompassBench LLM Leaderboard (OpenCompass) in terms of Language https://rank.opencompass.org.cn/leaderboard-llm/?m=25-07
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Introduction to Techniques Used in Seed1.6
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Da dove è venuto
Seed-1.6-Thinking è stato pubblicato da ByteDance, nel paese registrato come China, durante June 2025. La categoria sotto cui rientra l'editore è industry.
Funziona nel dominio di Multimodal, Language, Vision, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling/generation, Vision-language generation.
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Cosa è stato necessario per costruirlo
Il motivo per cui appare in questo catalogo è: sOTA improvement.
Risposte
Seed-1.6-Thinking — domande comuni
Seed-1.6-Thinking— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Multimodal, Language, Vision, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation, Vision-language generation. 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.
Seed-1.6-Thinking— 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.
Seed-1.6-Thinking— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
Seed-1.6-Thinking— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 230B. Model has 230B parameters total, with 23B active parameters (sparse MoE setting). 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.
Seed-1.6-Thinking— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da ByteDance, basato su China, un'organizzazione categorizzata come industry.
Seed-1.6-Thinking— 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.