GAIA-2
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
- Wayve
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Pubblicato
- 26 March 2025
- Autori
- Lloyd Russell, Anthony Hu, Lorenzo Bertoni, George Fedoseev, Jamie Shotton, Elahe Arani, Gianluca Corrado
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Video, Vision, Multimodal, Language
- Compito
- Self-driving car, Video generation, Instruction interpretation
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
- 8.7B
- Dati di addestramento
- tokens
video tokenizer: 285M parameters workd model: 8.4B parameters total: 8.685B parameters
"The dataset comprises approximately 25 million video sequences, each spanning 2 seconds, collected between 2019 and 2024. Recordings were obtained across three countries—the United Kingdom, the United States, and Germany—to ensure coverage of geographically and environmentally diverse driving conditions. "
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
- 7.6 × 10²² FLOP
- Come è stato stabilito
- Operation counting
"The video tokenizer was trained for 300,000 steps with a batch size of 128 using 128 H100 GPUs. Input sequences consisted of Tv = 24 video frames sampled at their native capture frequencies (20, 25, or 30 Hz). Random spatial crops of size 448 × 960 were extracted from the frames. For each training sample, a camera view was randomly selected from the available N = 5 perspectives." "The latent world model was trained for 460,000 steps with a batch size of 256 on 256 H100 GPUs. Inputs consisted o…
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
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
- GAIA-2: A Controllable Multi-View Generative World Model for Autonomous Driving
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Da dove è venuto
GAIA-2 è stato pubblicato da Wayve, nel paese registrato come United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, durante March 2025. Esce da un'organizzazione categorizzata come industry.
Funziona nel dominio di Video, Vision, Multimodal, Language, ed è registrato come eseguire il compito di self-driving car, Video generation, Instruction interpretation.
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 run di addestramento ha consumato circa 7.6 × 10²² 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
GAIA-2 — domande comuni
GAIA-2— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 8.7B. video tokenizer: 285M parameters workd model: 8.4B parameters total: 8.685B parameters. 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.
GAIA-2— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Wayve, basato su United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, un'organizzazione categorizzata come industry.
GAIA-2— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in March 2025.
GAIA-2— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Video, Vision, Multimodal, Language, e viene registrato come gestire il compito di self-driving car, Video generation, Instruction interpretation. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
GAIA-2— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 7.6 × 10²² 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.
GAIA-2— 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.
GAIA-2— 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.