Hunyuan-TurboS

Zamknięte wagi Tencent 560B parametry March 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
Tencent
Typ organizacji
Industry
Kraj
China
Opublikowany
11 March 2025
Autorzy
Tencent Hunyuan Team: Ao Liu, Botong Zhou, Can Xu, Chayse Zhou, ChenChen Zhang, Chengcheng Xu, Chenhao Wang, Decheng Wu, Dengpeng Wu, Dian Jiao, Dong Du, Dong Wang, Feng Zhang, Fengzong Lian, Guanghui Xu, Guanwei Zhang, Hai Wang, Haipeng Luo, Han Hu, Huilin Xu, Jiajia Wu, Jianchen Zhu, Jianfeng Yan, Jiaqi Zhu, Jihong Zhang, Jinbao Xue, Jun Xia, Junqiang Zheng, Kai Liu, Kai Zhang, Kai Zheng, Kejiao…

Co to robi

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

Domena
Language
Zadanie
Language modeling/generation, Quantitative reasoning, Question answering, Code generation, Text summarization
Podejście
Supervised fine-tuning (SFT),Reinforcement learning

Rozmiar

Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.

parametry
560B

the model scales to 56B activated parameters and 560B total parameters

Dane treningowe
16,000,000,000,000 tokens

pre-trained on 16T high-quality tokens

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
5.4 × 10²⁴ FLOP

using C = 6*ND, 6* 56 billion parameters * 16 trillion tokens = ~5.4e24 FLOP

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
API access
Kod treningowy
Unreleased

API via Tencent Cloud

Jak jest klasyfikowane

Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.

Prawdopodobnie powyżej 10²³ FLOP
Yes
Dlaczego to jest śledzone
SOTA improvement

Based on the photos published by Tencent on X, it achieved top performance on several benchmarks - MMLU, C-Eval, MATH. (https://x.com/TencentHunyuan/status/1899105803073958010/photo/1)

Zapisz pewność
Confident

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja
Tencent HunYuan Turbo S: The fastest reasoning LLM At par with DeepSeek, Claude 3.5 and GPT-4o
Ostatnio zaktualizowane
11 February 2026

Co oznaczają liczby

O tym modelu

Hunyuan-TurboS został opublikowany przez Tencent, w kraju zapisanym jako China, podczas March 2025. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry.

Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling/generation, Quantitative reasoning, Question answering, Code generation, Text summarization.

Ponieważ wagi nie są dostępne, żadne z danych dotyczących sprzętu gdzie indziej na tej stronie się do niego nie odnoszą.

Szkolenie i pochodzenie

Trenowanie zajęło budżet obliczeniowy wynoszący około 5.4 × 10²⁴ FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.

Trening zużył korpus około 16,000,000,000,000 Tokeny tekstu.

Jest śledzone w podstawowym zbiorze danych z jednego szczególnego powodu: sOTA improvement.

Odpowiedzi

Hunyuan-TurboS — częste pytania

01

Hunyuan-TurboS— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?

Szkolenie zajęło około 5.4 × 10²⁴ FLOP. 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.

02

Hunyuan-TurboS— 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.

03

Hunyuan-TurboS— czy jest open weight?

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

04

Hunyuan-TurboS— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 560B. the model scales to 56B activated parameters and 560B total 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.

05

Hunyuan-TurboS— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez Tencent, oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako industry.

06

Hunyuan-TurboS— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w March 2025.

07

Hunyuan-TurboS— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling/generation, Quantitative reasoning, Question answering, Code generation, Text summarization. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.

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.