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MilesDeutscher
2026-06-27 05:49:44
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很难想象,在大约12个月后,我们可能会拥有一个比Fable 5强大2倍的模型。
而且这可能是保守估计,届时模型成本也可能会便宜很多。
原因如下:
衡量AI能力的最佳单一指标是Epoch的能力指数(ECI)
(一个涵盖40多个基准测试的综合得分——数学、编程、
科学、推理)。
可以把它看作是前沿模型的智商测试。
当Fable发布时,它在ECI上达到了161的新高。
现在关键的部分来了:
前沿模型的改进速度在2024年4月左右几乎翻了一番,从每年约8分提高到15分。
自那以后,这个更快的速度在每个季度的测量周期中都保持了下来,并且成为了新趋势。
因此,理论上,自2024年以来保持的趋势只需在Fable 5之后的模型发布中继续下去,那么12个月后的最低水平将是模型能力提高2-3倍。
但最惊人的统计数据甚至不是能力曲线。
而是成本曲线:
在固定性能水平下运行AI模型的成本每两个月减半。
综合来看:
在12个月内,你不仅会拥有一个比Fable 5强大2倍的模型。
而且它会更便宜、更快,并且可能在你已有的硬件上运行。
我们还处于早期阶段。
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很难想象,在大约12个月后,我们可能会拥有一个比Fable 5强大2倍的模型。
而且这可能是保守估计,届时模型成本也可能会便宜很多。
原因如下:
衡量AI能力的最佳单一指标是Epoch的能力指数(ECI)
(一个涵盖40多个基准测试的综合得分——数学、编程、
科学、推理)。
可以把它看作是前沿模型的智商测试。
当Fable发布时,它在ECI上达到了161的新高。
现在关键的部分来了:
前沿模型的改进速度在2024年4月左右几乎翻了一番,从每年约8分提高到15分。
自那以后,这个更快的速度在每个季度的测量周期中都保持了下来,并且成为了新趋势。
因此,理论上,自2024年以来保持的趋势只需在Fable 5之后的模型发布中继续下去,那么12个月后的最低水平将是模型能力提高2-3倍。
但最惊人的统计数据甚至不是能力曲线。
而是成本曲线:
在固定性能水平下运行AI模型的成本每两个月减半。
综合来看:
在12个月内,你不仅会拥有一个比Fable 5强大2倍的模型。
而且它会更便宜、更快,并且可能在你已有的硬件上运行。
我们还处于早期阶段。