Seaweed-7B
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 April 2025
- Autori
- Team Seawead, Ceyuan Yang, Zhijie Lin, Yang Zhao, Shanchuan Lin, Zhibei Ma, Haoyuan Guo, Hao Chen, Lu Qi, Sen Wang, Feng Cheng, Feilong Zuo Xuejiao Zeng, Ziyan Yang, Fangyuan Kong, Zhiwu Qing, Fei Xiao, Meng Wei, Tuyen Hoang, Siyu Zhang, Peihao Zhu, Qi Zhao, Jiangqiao Yan, Liangke Gui, Sheng Bi, Jiashi Li, Yuxi Ren, Rui Wang, Huixia Li, Xuefeng Xiao, Shu Liu, Feng Ling, Heng Zhang, Houmin Wei, Hua…
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Video
- Compito
- Video generation, Text-to-video, Image-to-video, Audio generation
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
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.
- Calcolo di addestramento
- 9 × 10²³ FLOP
- Come è stato stabilito
- Hardware
989400000000000 FLOP / GPU / sec [H100 reported, bf16 assumed] * 665000 GPU-hours * 3600 sec / hour * 0.38 [reported utilization] = 9.0007697e+23 FLOP
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-ore
- 665,000
- Utilizzo dell'hardware
- MFU 38.0%
"Finally, we optimize GPU utilization by implementing fused CUDA kernels to streamline fragmented I/O operations. As a result, Seaweed-7B achieves a Model FLOPs Utilization (MFU) of 38% in distributed training at large-scale."
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
- Citazioni
- 83
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Seaweed-7B: Cost-Effective Training of Video Generation Foundation Model
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Da dove è venuto
Seaweed-7B è stato pubblicato da ByteDance, nel paese registrato come China, durante April 2025. Esce da un'organizzazione categorizzata come industry.
Funziona nel dominio di Video, ed è registrato come eseguire il compito di video generation, Text-to-video, Image-to-video, Audio generation.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.
Cosa è stato necessario per costruirlo
Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 9 × 10²³ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA H100 SXM5 80GB. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
Risposte
Seaweed-7B — domande comuni
Seaweed-7B— 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.
Seaweed-7B— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da ByteDance, basato su China, un'organizzazione categorizzata come industry.
Seaweed-7B— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in April 2025.
Seaweed-7B— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Video, e viene registrato come gestire il compito di video generation, Text-to-video, Image-to-video, Audio 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.
Seaweed-7B— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 9 × 10²³ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA H100 SXM5 80GB. Questo misura quanto costa produrre il modello e non dice nulla su quanto rapidamente risponde una volta addestrato — la velocità di inferenza deriva dalla larghezza di banda della memoria, non dal budget di addestramento.
Seaweed-7B— 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.
Seaweed-7B— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
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.