Diamond
Geen schatting
Geen hardware-eisen voor dit model
Dit model's gewichten zijn open-source, maar er is geen parameter aantal gepubliceerd. Elk geheugen- en snelheidsfiguur begint vanaf dat nummer, dus we geven liever niets weer dan een gefabriceerde schatting..
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
- University of Geneva,University of Edinburgh,Microsoft Research
- Organisatietype
- Academia,Academia,Industry
- Land
- Switzerland, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, United States of America
- Gepubliceerd
- 20 May 2024
- Auteurs
- Eloi Alonso, Adam Jelley, Vincent Micheli, Anssi Kanervisto, Amos Storkey, Tim Pearce, François Fleuret
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Games
- Taak
- Atari
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.
- Training gegevens
- tokens
Training rekenen
De berekeningen uitgevoerd om het model te trainen, gemeten in drijvende-komma-operaties. Het is een maat voor wat de trainingsrun kostte, niet voor hoe snel het voltooide model je beantwoordt.
- Training rekenen
- 8 × 10²⁰ FLOP
- Hoe het werd opgericht
- Hardware
82600000000000*9022.8*3600*0.3=8.0490594e+20
De trainingsrun
Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het stopcontact vroeg.
- Training hardware
- NVIDIA GeForce RTX 4090
- Kloktijd
- 9,023 hours (376 days)
"We trained DIAMOND from scratch for 5 random seeds on each game. Each run utilized around 12GB of VRAM and took approximately 2.9 days on a single Nvidia RTX 4090 (1.03 GPU years in total)." 1.03*365*24 = 9022.8
Beschikbaarheid
Of je het model kunt verkrijgen en het op je eigen hardware kunt draaien, wat bepaalt of een van de grafische kaartcijfers op deze pagina van toepassing is.
- Gewichten
- Open — downloadable
- Toegang tot model
- Open weights (unrestricted)
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
- Likely
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Diffusion for World Modeling: Visual Details Matter in Atari
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Waar het vandaan kwam
Diamond werd gepubliceerd door University of Geneva,University of Edinburgh,Microsoft Research, in het land geregistreerd als Switzerland, tijdens May 2024. Het komt uit een organisatie gecategoriseerd als academia,Academia,Industry.
Het werkt in het domein van Games, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van atari.
Gepubliceerde gewichten betekenen dat het model op jouw machine draait in plaats van op die van iemand anders, wat de hardwarevraag hieronder op enige manier beantwoordbaar maakt.
Hoe het getraind werd
De training run verbruikte ongeveer 8 × 10²⁰ FLOP, op hardware vastgelegd als NVIDIA GeForce RTX 4090. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.
Antwoorden
Diamond — veelgestelde vragen
Diamond— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?
We kunnen niets zeggen. Het heeft open weights, maar er is geen parameter telling gepubliceerd voor het, en elke memory en snelheid berekening begint vanaf dat nummer. We tonen liever niets dan een gefabriceerde schatting.
Diamond— is het open-source?
De gewichten zijn gepubliceerd, zodat ze kunnen worden gedownload en op je eigen hardware kunnen worden uitgevoerd. Houd er rekening mee dat OPEN WEIGHTS niet hetzelfde is als open source in de volle zin — het zegt niets over de trainingsdata, de trainingscode of de commerciële voorwaarden die eraan zijn verbonden.
Diamond— hoeveel parameters heeft het?
Er is geen parameter telling gepubliceerd, daarom verschijnt er geen geheugen of snelheidsfiguur op deze pagina.
Diamond— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door University of Geneva,University of Edinburgh,Microsoft Research, gebaseerd op Switzerland, een organisatie geclassificeerd als academia,Academia,Industry.
Diamond— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in May 2024. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
Diamond— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Games, en wordt geregistreerd als het afhandelen van atari. Modellen hebben vaak meer dan één van elk, en de tags beschrijven het doel in plaats van de capaciteitslimieten.
Diamond— waar kan ik het downloaden?
De gewichten zijn gepubliceerd, hoewel we geen repositorylink daarvoor hebben. Deze site berekent hardwarevereisten in plaats van modelbestanden te hosten.
Diamond— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?
Training verbruikte ongeveer 8 × 10²⁰ FLOP, op hardware vastgelegd als NVIDIA GeForce RTX 4090. Dat meet wat het kosten om het model te produceren en zegt niets over hoe snel het antwoord geeft zodra het getraind is — inferentie snelheid komt van geheugenbandbreedte, niet van het trainingsbudget.
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.