GAIA-2
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
- Wayve
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Opublikowany
- 26 March 2025
- Autorzy
- Lloyd Russell, Anthony Hu, Lorenzo Bertoni, George Fedoseev, Jamie Shotton, Elahe Arani, Gianluca Corrado
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Video, Vision, Multimodal, Language
- Zadanie
- Self-driving car, Video generation, Instruction interpretation
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 8.7B
- Dane treningowe
- tokens
video tokenizer: 285M parameters workd model: 8.4B parameters total: 8.685B parameters
"The dataset comprises approximately 25 million video sequences, each spanning 2 seconds, collected between 2019 and 2024. Recordings were obtained across three countries—the United Kingdom, the United States, and Germany—to ensure coverage of geographically and environmentally diverse driving conditions. "
Obliczenia treningowe
Arytmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzona w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztów przeprowadzenia treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje pytania.
- Obliczenia treningowe
- 7.6 × 10²² FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Operation counting
"The video tokenizer was trained for 300,000 steps with a batch size of 128 using 128 H100 GPUs. Input sequences consisted of Tv = 24 video frames sampled at their native capture frequencies (20, 25, or 30 Hz). Random spatial crops of size 448 × 960 were extracted from the frames. For each training sample, a camera view was randomly selected from the available N = 5 perspectives." "The latent world model was trained for 460,000 steps with a batch size of 256 on 256 H100 GPUs. Inputs consisted o…
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Sprzęt do trenowania
- NVIDIA H100 SXM5 80GB
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
- GAIA-2: A Controllable Multi-View Generative World Model for Autonomous Driving
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Skąd to pochodzi
GAIA-2 został opublikowany przez Wayve, w kraju zapisanym jako United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, podczas March 2025. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry.
Działa w dziedzinie Video, Vision, Multimodal, Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie self-driving car, Video generation, Instruction interpretation.
Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żaden procesor graficzny tego nie zmieni.
Co poszło w budowę tego
Trening zajmował około 7.6 × 10²² FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA H100 SXM5 80GB. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Odpowiedzi
GAIA-2 — częste pytania
GAIA-2— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 8.7B. video tokenizer: 285M parameters workd model: 8.4B parameters total: 8.685B parameters. 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.
GAIA-2— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Wayve, oparty na United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, organizacja sklasyfikowana jako industry.
GAIA-2— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w March 2025.
GAIA-2— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Video, Vision, Multimodal, Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie self-driving car, Video generation, Instruction interpretation. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
GAIA-2— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 7.6 × 10²² FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA H100 SXM5 80GB. To mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie mówi nic o tym, jak szybko odpowiada po wytrenowaniu — prędkość wnioskowania pochodzi z SZEROKOŚCI PASMA, a nie z budżetu treningowego.
GAIA-2— 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.
GAIA-2— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
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.