Agentar-Fin-R1 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
- Ant Group
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- China
- Opublikowany
- 27 July 2025
- Autorzy
- Yanjun Zheng, Xiyang Du, Longfei Liao, Xiaoke Zhao, Zhaowen Zhou, Jingze Song, Bo Zhang, Jiawei Liu, Xiang Qi, Zhe Li, Zhiqiang Zhang, Wei Wang, Peng Zhang
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Financial management, Language modeling/generation, Question answering
- Model bazowy
- Qwen3-32B
- Format numeryczny
- BF16
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
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Sprzęt do trenowania
- NVIDIA A100
- Zastosowane chipy
- 64
- Pobór mocy
- 50.1 kW
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
- Unreleased
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
- Agentar-Fin-R1: Enhancing Financial Intelligence through Domain Expertise, Training Efficiency, and Advanced Reasoning
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Co to jest model?
Agentar-Fin-R1 32B został opublikowany przez Ant Group, w kraju zapisanym jako China, podczas July 2025. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie financial management, Language modeling/generation, Question answering.
Opiera się na Qwen3-32B. To jest zwykły sposób produkcji wyspecjalizowanego modelu.
Ponieważ wagi nie są dostępne, żadne z danych dotyczących sprzętu gdzie indziej na tej stronie się do niego nie odnoszą.
Odpowiedzi
Agentar-Fin-R1 32B — częste pytania
Agentar-Fin-R1 32B— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
Agentar-Fin-R1 32B— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 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.
Agentar-Fin-R1 32B— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Ant Group, oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako industry.
Agentar-Fin-R1 32B— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w July 2025.
Agentar-Fin-R1 32B— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie financial management, Language modeling/generation, Question answering. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
Agentar-Fin-R1 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.
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.