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Gate.io News 网站，OpenAI 研究员诺亚姆·布朗（Noam Brown）发表看法，指出随着人工智能模型性能的提升，衡量模型质量的各项标准化测试分数正逐步向主导推理能力的算力账户靠拢。
固定且单一的评分已无法反映强大模型的真实水平，未来的评估标准应当转向一条性能曲线，其随推理能力或生成的代币（tokens）数量而延展。
以新模型 GPT-5.5 的测试为例，在传统的初始测试中，GPT-5.5 相比 GPT-5.4 并没有表现出明显优势，但一旦分配了更多的推理算力，它的表现便开始出现爆发式增长。
诺亚姆·布朗提醒称，当前对生物安全或网络安全的评估往往不包含固定的推理预算，当对手在国家层面为某项任务投入超过 100 万美元时，看似安全的模型可能就会越过危险的红线。