TeleChat-3B
Geen schatting
Geen hardwarevereisten voor dit model
De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of op uw eigen hardware worden uitgevoerd in welke omvang dan ook. Het is alleen toegankelijk via de provider, en geen grafische kaart verandert dat.
Op record
Volledige specificatie
Alles over dit model vastgelegd. Het meeste beschrijft hoe het getraind is in plaats van hoe het draait — nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin gestoken is en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd.
Oorsprong
Wie heeft dit model gebouwd, waar en wanneer het werd gepubliceerd.
- Organisatie
- China Telecom
- Organisatie type
- Industry
- Land
- China
- Gepubliceerd
- 1 April 2024
- Auteurs
- Zhongjiang He, Zihan Wang, Xinzhang Liu, Shixuan Liu, Yitong Yao, Yuyao Huang, Xuelong Li, Yongxiang Li, Zhonghao Che, Zhaoxi Zhang, Yan Wang, Xin Wang, Luwen Pu, Huinan Xu, Ruiyu Fang, Yu Zhao, Jie Zhang, Xiaomeng Huang, Zhilong Lu, Jiaxin Peng, Wenjun Zheng, Shiquan Wang, Bingkai Yang, Xuewei he, Zhuoru Jiang, Qiyi Xie, Yanhan Zhang, Zhongqiu Li, Lingling Shi, Weiwei Fu, Yin Zhang, Zilu Huang, S…
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan er verschillende van elk bevatten.
- Domein
- Language
- Taak
- Language modeling/generation, Chat, Question answering, Text summarization, Code generation, Translation
Grootte
Hoe groot het model is en hoeveel data erop is getraind. Parameters zijn de cijfers die bepalen of het op een bepaalde grafische kaart past.
- Parameters
- 3B
- Opleidingsgegevens
- tokens
Table 3
Training berekeningen
De rekeningen die worden uitgevoerd om het model te trainen, gemeten in drijvende-komma-berekeningen. Het is een maat voor wat de trainingsrun kostte, niet hoe snel het voltooide model je antwoordt.
- Training berekeningen
- 1.4 × 10²² FLOP
- Hoe het werd opgericht
- Operation counting
80 nodes, each having 8 Nvidia A100 Sxm 40GB GPUs 6 FLOP / token / parameter * 3*10^9 parameters * 0.8 * 10^12 tokens = 1.44e+22 FLOP
De trainingsrun
Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het net trok.
- Trainingshardware
- NVIDIA A100 SXM4 40 GB
- Chips used
- 640
- Energieverbruik
- 506.2 kW
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
- Closed — provider access only
- Model toegang
- Unreleased
- Trainingscode
- Unreleased
Hoe het is geclassificeerd
Labels de bron dataset toepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.
- Vereiste vertrouwen
- Confident
- Citaties
- 13
Bronnen
Waar deze record vandaan komt en wanneer het voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- TELECHAT TECHNICAL REPORT
- Laatst bijgewerkt
- 25 May 2026
Wat de cijfers betekenen
Achtergrond
TeleChat-3B was published by China Telecom, in China, in April 2024. It comes out of industry.
It works in Language, and is recorded as doing language modeling/generation, Chat, Question answering, Text summarization, Code generation, Translation.
Omdat de gewichten niet beschikbaar zijn, zijn geen van de hardwarecijfers elders op deze site op dit van toepassing.
Training en afkomst
Producing it required around 1.4 × 10²² FLOP of arithmetic, on NVIDIA A100 SXM4 40 GB, which is a statement about the training budget rather than about inference.
Antwoorden
TeleChat-3B — Veelgestelde vragen
What is TeleChat-3B used for?
TeleChat-3B works in Language, and is recorded as handling language modeling/generation, Chat, Question answering, Text summarization, Code generation, Translation. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
How much compute was used to train TeleChat-3B?
Around 1.4 × 10²² FLOP, on NVIDIA A100 SXM4 40 GB. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run TeleChat-3B?
None. TeleChat-3B is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is TeleChat-3B open source?
No. TeleChat-3B has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does TeleChat-3B have?
TeleChat-3B has 3B parameters. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created TeleChat-3B?
TeleChat-3B was published by China Telecom, based in China, categorised as industry.
When was TeleChat-3B released?
TeleChat-3B was published in April 2024. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
De andere richting
Vanuit het andere perspectief bekijken?
Deze pagina begint bij het model. Als u al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal uitvoeren, Begin liever bij de hardware.