Hunyuan-TurboS
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
- Tencent
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- China
- Pubblicato
- 11 March 2025
- Autori
- Tencent Hunyuan Team: Ao Liu, Botong Zhou, Can Xu, Chayse Zhou, ChenChen Zhang, Chengcheng Xu, Chenhao Wang, Decheng Wu, Dengpeng Wu, Dian Jiao, Dong Du, Dong Wang, Feng Zhang, Fengzong Lian, Guanghui Xu, Guanwei Zhang, Hai Wang, Haipeng Luo, Han Hu, Huilin Xu, Jiajia Wu, Jianchen Zhu, Jianfeng Yan, Jiaqi Zhu, Jihong Zhang, Jinbao Xue, Jun Xia, Junqiang Zheng, Kai Liu, Kai Zhang, Kai Zheng, Kejiao…
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, Quantitative reasoning, Question answering, Code generation, Text summarization
- Approccio
- Supervised fine-tuning (SFT),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
- 560B
- Dati di addestramento
- 16,000,000,000,000 tokens
the model scales to 56B activated parameters and 560B total parameters
pre-trained on 16T high-quality 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
- 5.4 × 10²⁴ FLOP
using C = 6*ND, 6* 56 billion parameters * 16 trillion tokens = ~5.4e24 FLOP
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
API via Tencent Cloud
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
Based on the photos published by Tencent on X, it achieved top performance on several benchmarks - MMLU, C-Eval, MATH. (https://x.com/TencentHunyuan/status/1899105803073958010/photo/1)
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Tencent HunYuan Turbo S: The fastest reasoning LLM At par with DeepSeek, Claude 3.5 and GPT-4o
- Ultimo aggiornamento
- 11 February 2026
Cosa significano i numeri
Informazioni su questo modello
Hunyuan-TurboS è stato pubblicato da Tencent, nel paese registrato come China, durante March 2025. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling/generation, Quantitative reasoning, Question answering, Code generation, Text summarization.
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Addestramento e provenienza
Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 5.4 × 10²⁴ FLOP. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
L'addestramento ha consumato un corpus di circa 16,000,000,000,000 token di testo
È tracciato nel dataset sottostante per una ragione in particolare: sOTA improvement.
Risposte
Hunyuan-TurboS — domande comuni
Hunyuan-TurboS— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 5.4 × 10²⁴ FLOP. 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.
Hunyuan-TurboS— 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.
Hunyuan-TurboS— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
Hunyuan-TurboS— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 560B. the model scales to 56B activated parameters and 560B total 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.
Hunyuan-TurboS— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Tencent, basato su China, un'organizzazione categorizzata come industry.
Hunyuan-TurboS— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in March 2025.
Hunyuan-TurboS— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation, Quantitative reasoning, Question answering, Code generation, Text summarization. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
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.