Baichuan2-53B

Gesloten gewichten Baichuan 53B 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
Baichuan
Organisatietype
Industry
Land
China
Gepubliceerd
9 August 2023

Wat het doet

De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.

Domein
Language
Taak
Language modeling/generation, Chat

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
53B
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
8.3 × 10²³ FLOP

Given that it was announced at a similar time to the other Baichuan2 models, this assumes that the dataset size is the same at 2.6T tokens while the parameter count was scaled up. This would be consistent with many other model releases, such as Meta's Llama models. 53b * 2.6t * 6 = 8.268e23

Hoe het werd opgericht
Operation counting

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
Unreleased
Training code
Unreleased

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.

Referentie
Chinese AI startup Baichuan rolls out third LLM in four months
Laatst bijgewerkt
28 November 2025

Wat de cijfers betekenen

Wat dit model is

Baichuan2-53B werd gepubliceerd door Baichuan, in het land geregistreerd als China, tijdens August 2023. Het komt uit een organisatie gecategoriseerd als industry.

Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van language modeling/generation, Chat.

De gewichten werden nooit gepubliceerd, dus het kan alleen worden bereikt via de provider. Geen enkele GPU verandert dat.

Training en herkomst

De training run verbruikte ongeveer 8.3 × 10²³ FLOP. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.

Antwoorden

Baichuan2-53B — veelgestelde vragen

01

Baichuan2-53B— wie heeft het gemaakt?

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

02

Baichuan2-53B— 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

Baichuan2-53B— waarvoor wordt het gebruikt?

Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van language modeling/generation, Chat. Modellen hebben vaak meer dan één van elk, en de tags beschrijven het doel in plaats van de capaciteitslimieten.

04

Baichuan2-53B— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?

Training verbruikte ongeveer 8.3 × 10²³ 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.

05

Baichuan2-53B— 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.

06

Baichuan2-53B— is het open-source?

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

07

Baichuan2-53B— hoeveel parameters heeft het?

Het heeft een parameter telling van 53B. 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.