Agent Q
Brak oszacowania
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi dla tego modelu nie zostały opublikowane, więc nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny tylko za pośrednictwem swojego dostawcy, a zmiana karty graficznej tego nie zmienia..
Na nagranie
Pełna specyfikacja
Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- Stanford University
- Typ organizacji
- Academia
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 13 August 2024
- Autorzy
- Pranav Putta, Edmund Mills, Naman Garg, Sumeet Motwani, Chelsea Finn, Divyansh Garg, Rafael Rafailov
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Other
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 70B
- Dane treningowe
- tokens
For OpenTable experiments, we use the LLaMA-3-70B-Instruct model as the initial policy
600 successful trajectories used for RFT, OpenTable
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Confident
- Cytaty
- 187
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Agent Q: Advanced Reasoning and Learning for Autonomous AI Agents
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
Tło
Agent Q został opublikowany przez Stanford University, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas August 2024. Kategoria, do której należy wydawca, to academia.
Działa w dziedzinie Other.
Ponieważ wagi nie są dostępne, żadne z danych dotyczących sprzętu gdzie indziej na tej stronie się do niego nie odnoszą.
Odpowiedzi
Agent Q — częste pytania
Agent Q— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Other. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.
Agent Q— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Żaden. To jest zamknięty model — jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc nie można go pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie za żadną cenę. Jest dostępny tylko przez jego dostawcę.
Agent Q— czy jest open weight?
Licencja nigdy nie została zarejestrowana w naszych danych źródłowych. Traktujemy niewskazaną licencję jako zamkniętą, ponieważ niezarejestrowana licencja nie jest na którą można polegać.
Agent Q— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 70B. For OpenTable experiments, we use the LLaMA-3-70B-Instruct model as the initial policy. Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.
Agent Q— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Stanford University, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako academia.
Agent Q— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w August 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Druga strona
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.