BlueOcean LLM 2.0 (萤石蓝海)

Zamknięte wagi Hangzhou EZVIZ Software Co., Ltd. (Hikvision) June 2025

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
Hangzhou EZVIZ Software Co., Ltd. (Hikvision)
Typ organizacji
Industry
Kraj
China
Opublikowany
26 June 2025

Co to robi

Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.

Domena
Multimodal, Vision, Video, Speech, Language
Zadanie
Object detection, Object recognition, Speech recognition (ASR), Video description, Search, Audio classification, Face detection, Language modeling/generation, Question answering

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
Closed — provider access only
Dostęp do modelu
Hosted access (no API)
Kod treningowy
Unreleased

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
Blue Ocean Big Model 2.0
Ostatnio zaktualizowane
11 February 2026

Co oznaczają liczby

O tym modelu

BlueOcean LLM 2.0 (萤石蓝海) został opublikowany przez Hangzhou EZVIZ Software Co., Ltd. (Hikvision), w kraju zapisanym jako China, podczas June 2025. Kategoria, do której należy wydawca, to industry.

Działa w dziedzinie Multimodal, Vision, Video, Speech, Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie object detection, Object recognition, Speech recognition (ASR), Video description, Search, Audio classification, Face detection, Language modeling/generation, Question answering.

To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tego, kto je wyprodukował, a lokalna wersja do uruchomienia nie istnieje.

Odpowiedzi

BlueOcean LLM 2.0 (萤石蓝海) — częste pytania

01

BlueOcean LLM 2.0 (萤石蓝海)— 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.

02

BlueOcean LLM 2.0 (萤石蓝海)— czy jest open weight?

Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.

03

BlueOcean LLM 2.0 (萤石蓝海)— ile ma parametrów?

Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.

04

BlueOcean LLM 2.0 (萤石蓝海)— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez Hangzhou EZVIZ Software Co., Ltd. (Hikvision), oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako industry.

05

BlueOcean LLM 2.0 (萤石蓝海)— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w June 2025.

06

BlueOcean LLM 2.0 (萤石蓝海)— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Multimodal, Vision, Video, Speech, Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie object detection, Object recognition, Speech recognition (ASR), Video description, Search, Audio classification, Face detection, 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.

Źródło

Oryginalna publikacja

Ostatnia aktualizacja rekordu 11 February 2026

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.