Luca 2.0

Gesloten gewichten Mianbi Intelligence 100B parameters August 2023

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
Mianbi Intelligence
Organisatietype
Industry
Land
China
Gepubliceerd
29 August 2023

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
100B

https://www.leiphone.com/category/ai/23kbzQXj60xZgUgO.html English translation: "Li Dahai: From a technical point of view, the CPM2 (Chinese Pretrained Model) 100 billion model we launched at that time was a sparse model of MoE, which is different from the 100 billion model we are promoting now." This suggests it is a dense model.

Training gegevens
tokens

"Assume Chinchilla-optimal dataset size" from training compute notes

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
1.2 × 10²⁴ FLOP

Assume Chinchilla-optimal dataset size: 20 * 100B * 100B * 6 = 1.2e24 FLOP

Hoe het werd opgericht
Operation counting

De trainingsrun

Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het stopcontact vroeg.

Datacenter
There is no paper to reference, no information about hardware used for training found in media.

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
Toegang tot model
Hosted access (no API)
Training code
Unreleased

could be accessible via API, though I have not found documentation here is accessible for chatting: https://luca.cn/home

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.

Waarschijnlijk boven de 10²³ FLOP
Yes
Record vertrouwen
Likely

Bronnen

Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.

Laatst bijgewerkt
28 November 2025

Wat de cijfers betekenen

Waar het vandaan kwam

Luca 2.0 werd gepubliceerd door Mianbi Intelligence, in het land geregistreerd als China, tijdens August 2023. De categorie waaronder de uitgever valt is industry.

Omdat de weights niet beschikbaar zijn, zijn geen van de hardwarefiguren elders op deze site van toepassing op het.

Training en herkomst

Het produceren ervan vereiste een rekenkundige totaal van ongeveer 1.2 × 10²⁴ FLOP. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.

Antwoorden

Luca 2.0 — veelgestelde vragen

01

Luca 2.0— wie heeft het gemaakt?

Het werd gepubliceerd door Mianbi Intelligence, gebaseerd op China, een organisatie geclassificeerd als industry.

02

Luca 2.0— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in August 2023. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.

03

Luca 2.0— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?

Training verbruikte ongeveer 1.2 × 10²⁴ FLOP. 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.

04

Luca 2.0— 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.

05

Luca 2.0— is het open-source?

Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.

06

Luca 2.0— hoeveel parameters heeft het?

Het heeft een parameter telling van 100B. https://www.leiphone.com/category/ai/23kbzQXj60xZgUgO.html English translation: "Li Dahai: From a technical point of view, the CPM2 (Chinese Pretrained Model) 100 billion model we launched at that time was a sparse model of MoE, which is different from the 100 billion model we are promoting now." This suggests it is a dense model. 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.

Bron

Originele publicatie

Laatste update geregistreerd 28 November 2025

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.