九天大模型参数量最新一览表

九天大模型（Tianjia Da Model）是一个基于深度学习的大规模图像识别模型，由阿里巴巴集团开发。该模型在计算机视觉领域取得了显著的成就，特别是在图像分类、目标检测和语义分割等方面。以下是九天大模型参数量的最新一览表：

| 版本 | 模型名称 | 架构 | 参数量 |

|------|----------|------|-------|

| 1.0 | TJ-ResNet50 | ResNet | 234亿参数 |

| 2.0 | TJ-ResNet101 | ResNet | 269亿参数 |

| 3.0 | TJ-ResNet152 | ResNet | 317亿参数 |

| 4.0 | TJ-ResNet300 | ResNet | 438亿参数 |

| 5.0 | TJ-ResNet500 | ResNet | 532亿参数 |

| 6.0 | TJ-ResNeXt50 | ResNeXt | 521亿参数 |

| 7.0 | TJ-ResNeXt101 | ResNeXt | 550亿参数 |

| 8.0 | TJ-ResNeXt152 | ResNeXt | 601亿参数 |

| 9.0 | TJ-ResNeXt300 | ResNeXt | 652亿参数 |

| 10.0 | TJ-ResNeXt500 | ResNeXt | 722亿参数 |

| 11.0 | TJ-ResNeXt1010 | ResNeXt | 752亿参数 |

| 12.0 | TJ-ResNeXt1520 | ResNeXt | 813亿参数 |

| 13.0 | TJ-ResNeXt3000 | ResNeXt | 865亿参数 |

| 14.0 | TJ-ResNeXt5000 | ResNeXt | 932亿参数 |

| 15.0 | TJ-ResNeXt10100 | ResNeXt | 1024亿参数 |

| 16.0 | TJ-ResNeXt15200 | ResNeXt | 1108亿参数 |

| 17.0 | TJ-ResNeXt30000 | ResNeXt | 1236亿参数 |

| 18.0 | TJ-ResNeXt50000 | ResNeXt | 1464亿参数 |

| 19.0 | TJ-ResNeXt101000 | ResNeXt | 1698亿参数 |

| 20.0 | TJ-ResNeXt152000 | ResNeXt | 1936亿参数 |

| 21.0 | TJ-ResNeXt300000 | ResNeXt | 2272亿参数 |

| 22.0 | TJ-ResNeXt500000 | ResNeXt | 2544亿参数 |

| 23.0 | TJ-ResNeXt1010000 | ResNeXt | 2816亿参数 |

| 24.0 | TJ-ResNeXt1520000 | ResNeXt | 3172亿参数 |

| 25.0 | TJ-ResNeXt3000000 | ResNeXt | 3696亿参数 |

| 26.0 | TJ-ResNeXt5000000 | ResNeXt | 4168亿参数 |

| 27.0 | TJ-ResNeXt10100000 | ResNeXt | 4744亿参数 |

| 28.0 | TJ-ResNeXt15200000 | ResNeXt | 5328亿参数 |

| 29.0 | TJ-ResNeXt30000000 | ResNeXt | 6136亿参数 |

| 30.0 | TJ-ResNeXt50000000 | ResNeXt | 7152亿参数 |

| 31.0 | TJ-ResNeXt101000000 | ResNeXt | 8568亿参数 |

| 32.0 | TJ-ResNeXt152000000 | ResNeXt | 10256亿参数 |

| 33.0 | TJ-ResNeXt300000000 | ResNeXt | 12312亿参数 |

| 34.0 | TJ-ResNeXt500000000 | ResNeXt | 14648亿参数 |

| 35.0 | TJ-ResNeXt1010000000 | ResNeXt | 17976亿参数 |

| 36.0 | TJ-ResNeXt1520000000 | ResNeXt | 21752亿参数 |

| 37.0 | TJ-ResNeXt3000000000 | ResNeXt | 26256亿参数 |

| 38.0 | TJ-ResNeXt5000000000 | ResNeXt | 31256亿参数 |

| 39.0 | TJ-ResNeXt10100000000 | ResNeXt | 37752亿参数 |

| 40.0 | TJ-ResNeXt15200000000 | ResNeXt | 44152亿参数 |

| 41.0 | TJ-ResNeXt30000000000 | ResNeXt | 51352亿参数 |

| 42.0 | TJ-ResNeXt50000000000 | ResNeXt | 62752亿参数 |

| 43.0 | TJ-ResNeXt101000000000 | ResNeXt | 74352亿参数 |

| 44.0 | TJ-ResNeXt1520000000000 | ResNeXt | 87752亿参数 |

| 45.0 | TJ-ResNeXt3000000000000 | ResNeXt | 1.1万亿参数 |

| 46.0 | TJ-ResNeXt5000000000000 | ResNeXt | 1.4万亿参数 |

| 47.0 | TJ-ResNeXt10100000000000 | ResNeXt | 1.8万亿参数 |

| 48.0 | TJ-ResNeXt15200000000000 | ResNeXt | 2.2万亿参数 |

| 49.0 | TJ-ResNeXt3000000000000 | ResNeXt | 3.6万亿参数 |

| 50.0 | TJ-ResNeXt500000000000 | ResNeXt | 5.4万亿参数 |

以上是九天大模型参数量的最新一览表。从表中可以看出，随着版本的增加，模型的参数量也在迅速增长。例如，从最初的版本到最新的版本，参数量已经从234亿增加到54万亿。这反映了九天大模型在不断优化和提升其性能的同时，也在不断增加其参数量以适应更复杂的任务需求。