OpenAI 的 Ted Sanders 分享挑选合适 GPT 模型的经验法则

OpenAI 的 Ted Sanders 对新 GPT-6.1 Terra 进行了分类，并解释了公司如何为其语言模型命名。 据 Sanders 所说，模型性能是多维的。一个擅长数学的模型不会自动擅长讲笑话。不过，大多数性能差距都归结为一个变量：模型规模。Sanders 表示，OpenAI 的模型名称难以简化，因为模型规模、推理努力程度和多智能体系统是彼此独立的维度。将它们合并成一个单一的“IQ 分数”会掩盖细节。

而且规模并不能解释一切。通过更好的训练数据或改进的架构，更新、更小的模型可以超越更旧、更大的模型。GPT-6.1 Terra 在技术沟通方面很可能优于更大的 Astra，并在图像处理和计算机使用方面以低得多的价格大致与之持平，但在大多数其他领域则有所不及，Sanders 说道。“如果你只关心质量，选 Astra。如果你对价格有点敏感，选 Sol。如果你对价格非常敏感，选 Terra 或 Luna。”

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