MooER
Geen schatting
Geen hardware-eisen voor dit model
De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of uitgevoerd op je eigen hardware in welke grootte dan ook. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder, en geen enkele grafische kaart verandert dat..
Op record
Volledige specificatie
Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..
Oorsprong
Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.
- Organisatie
- Moore Threads
- Organisatietype
- Industry
- Land
- China
- Gepubliceerd
- 9 August 2024
- Auteurs
- Junhao Xu, Zhenlin Liang, Yi Liu, Yichao Hu, Jian Li, Yajun Zheng, Meng Cai, Hua Wang
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Speech
- Taak
- Speech recognition (ASR), Translation
- Basis model
- Qwen2-7B
Grootte
Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.
- parameters
- 7.2B
- Training gegevens
- tokens
7 B active parameters in the decoder (inherits Qwen-2-7B-instruct) + 158 M in the Paraformer audio encoder → ~ 7.2 B total.
De trainingsrun
Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het stopcontact vroeg.
- Training hardware
- MTT S4000
- Gebruikte chips
- 8
- Stroomverbruik
- 7.1 kW
Hoe het is geclassificeerd
Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.
- Record vertrouwen
- Confident
- Citaties
- 3
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- MooER: LLM-based Speech Recognition and Translation Models from Moore Threads
- Laatst bijgewerkt
- 1 December 2025
Wat de cijfers betekenen
Over dit model
MooER werd gepubliceerd door Moore Threads, in het land geregistreerd als China, tijdens August 2024. Het komt uit een organisatie gecategoriseerd als industry.
Het werkt in het domein van Speech, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van speech recognition (ASR), Translation.
In plaats van vanaf nul te worden getraind, is het afgeleid van Qwen2-7B. De meeste modellen op deze schaal zijn aangepast van een bestaande basis in plaats van vanuit het niets gebouwd.
De gewichten werden nooit gepubliceerd, dus het kan alleen worden bereikt via de provider. Geen enkele GPU verandert dat.
Antwoorden
MooER — veelgestelde vragen
MooER— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Speech, en wordt geregistreerd als het afhandelen van speech recognition (ASR), Translation. Modellen hebben vaak meer dan één van elk, en de tags beschrijven het doel in plaats van de capaciteitslimieten.
MooER— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?
Dit is een gesloten model — de gewichten zijn nooit gepubliceerd, dus het kan niet gedownload of uitgevoerd worden op je eigen hardware voor eender welke prijs. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder.
MooER— is het open-source?
De licenties werden nooit vastgelegd in onze brondocumenten. We beschouwen niet-verklaarde licenties als gesloten, omdat een niet-vastgelegde licentie er geen is om op te vertrouwen.
MooER— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 7.2B. 7 B active parameters in the decoder (inherits Qwen-2-7B-instruct) + 158 M in the Paraformer audio encoder → ~ 7.2 B total. Dat cijfer is het totaal, en het bepaalt hoeveel MEMORY het MODEL nodig heeft - ongeveer een halve gigabyte per miljard bij de compressie die de meeste mensen gebruiken.
MooER— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Moore Threads, gebaseerd op China, een organisatie geclassificeerd als industry.
MooER— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in August 2024. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
De andere richting
Van de andere kant bekijken?
Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.