M3GNet
Brak oszacowania
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi tego modelu są OPEN, ale nie opublikowano liczby parametrów. Każda figura dotycząca MEMORY i prędkości zaczyna się od tej liczby, więc wolelibyśmy nic nie pokazywać niż wymyśloną estymację..
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
- University of California San Diego
- Typ organizacji
- Academia
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 11 August 2022
- Autorzy
- Chi Chen, Shyue Ping Ong
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Materials science
- Zadanie
- Atomistic simulations, Molecular simulation
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- Dane treningowe
- tokens
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
- Open — downloadable
- Dostęp do modelu
- Open weights (unrestricted)
- Kod treningowy
- Open source
https://github.com/materialsvirtuallab/m3gnet BSD 3-Clause
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Unknown
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- A Universal Graph Deep Learning Interatomic Potential for the Periodic Table
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Tło
M3GNet został opublikowany przez University of California San Diego, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas August 2022. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako academia.
Działa w dziedzinie Materials science, i jest zapisany jako wykonujący zadanie atomistic simulations, Molecular simulation.
Wagi są publikowane, więc można je pobrać i uruchomić na własnym sprzęcie bezterminowo, offline, bez przypisanego konta.
Odpowiedzi
M3GNet — częste pytania
M3GNet— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Materials science, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie atomistic simulations, Molecular simulation. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
M3GNet— Gdzie mogę to pobrać?
Wagi są opublikowane, chociaż nie posiadamy linku do repozytorium. Ta strona oblicza wymagania sprzętowe, a nie hostuje pliki modelu.
M3GNet— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Nie możemy powiedzieć. Ma otwarte wagi, ale nie opublikowano liczby parametrów, a wszelkie obliczenia pamięci i prędkości zaczynają się od tej liczby. Wolimy nie pokazywać niczego niż fałszywą szacunkową wartość.
M3GNet— czy jest open weight?
Jego wagi są opublikowane, więc można je pobrać i uruchomić na własnym sprzęcie. Zauważ, że OPEN WEIGHTS nie są tym samym co OPEN SOURCE w pełnym sensie — nie mówi nic o danych treningowych, kodzie treningowym, ani warunkach komercyjnych.
M3GNet— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
M3GNet— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez University of California San Diego, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako academia.
M3GNet— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w August 2022. 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.