BAPO 32B
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
- Fudan University,Shanghai Qiji Zhifeng
- Typ organizacji
- Academia,Industry
- Kraj
- China
- Opublikowany
- 21 October 2025
- Autorzy
- Zhiheng Xi, Xin Guo, Yang Nan, Enyu Zhou, Junrui Shen, Wenxiang Chen, Jiaqi Liu, Jixuan Huang, Zhihao Zhang, Honglin Guo, Xun Deng, Zhikai Lei, Miao Zheng, Guoteng Wang, Shuo Zhang, Peng Sun, Rui Zheng, Hang Yan, Tao Gui, Qi Zhang, Xuanjing Huang
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Language modeling/generation, Question answering
- Model bazowy
- Qwen2.5-32B
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 32B
- Dane treningowe
- tokens
32B
Dostępność
Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim sprzęcie, co decyduje o tym, czy którakolwiek z cyfr karty graficznej na tej stronie ma zastosowanie.
- Wagi
- Closed — provider access only
- Dostęp do modelu
- Unreleased
- Kod treningowy
- Open (non-commercial)
no clear license https://github.com/WooooDyy/BAPO
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Confident
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- BAPO: Stabilizing Off-Policy Reinforcement Learning for LLMs via Balanced Policy Optimization with Adaptive Clipping
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Co to jest model?
BAPO 32B został opublikowany przez Fudan University,Shanghai Qiji Zhifeng, w kraju zapisanym jako China, podczas October 2025. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako academia,Industry.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling/generation, Question answering.
Jego punktem wyjścia był istniejący model podstawowy, Qwen2.5-32B. Dlatego dzieli ogólny kształt i rozmiar modelu bazowego.
Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żaden procesor graficzny tego nie zmieni.
Odpowiedzi
BAPO 32B — częste pytania
BAPO 32B— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling/generation, Question answering. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.
BAPO 32B— 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.
BAPO 32B— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
BAPO 32B— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 32B. 32B. 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.
BAPO 32B— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Fudan University,Shanghai Qiji Zhifeng, oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako academia,Industry.
BAPO 32B— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w October 2025.
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.