OpenAI terus menurunkan kos kecerdasan termaju, manakala model seperti DeepSeek semakin cekap untuk bebanan coding dan agentik.
Dalam pembangunan kami, kita guna OpenAI sebagai teacher model untuk distillation supaya setiap lapisan kecerdasan berada di tempat operasi yang betul.
Tetapi objektif perancangan ini bukan untuk menghantar setiap tugas operasi secara kekal ke model paling canggih.
Kita guna model yang lebih kuat hanya di mana kecerdasannya memberi nilai paling tinggi:
训练. 推理. Evaluation. 蒸馏.
Kemudian kita alihkan bebanan berulang dan berkhusus ke model lebih cekap, model local, sistem khusus, dan proses deterministik.
Satu perkara yang saya perhatikan semasa pembangunan sistem ialah perbezaan dalam tingkah laku token.
Sesetengah model boleh menggunakan jumlah konteks yang sangat besar semasa tugas coding dan agentik yang panjang.
Dengan DeepSeek, terutamanya untuk bebanan pembangunan, kita dapat jalankan tugas besar tanpa sentiasa sampai ke had token.
Ini membawa kepada satu soalan penting dalam perancangan operasi:
模型 AI terbaik bukan semestinya model yang perlu digunakan untuk setiap tugas.
Satu susunan seni bina yang lebih baik mungkin kelihatan seperti ini:
Advanced OpenAI model → Teacher / 蒸馏
高效 LLM / SLM → Kecerdasan khusus
系统 berasingan → Bebanan deterministik berulang
智能路由 → Tentukan lapisan mana yang urus setiap tugas
Di sinilah ekonomi AI menjadi sangat menarik dari sudut perancangan operasi.
Apabila kecerdasan terkemuka menjadi lebih murah, kita boleh gunakannya untuk cipta dan perbaiki kecerdasan khusus yang lebih kecil, berbanding terus membayar kos model terkemuka untuk setiap operasi.
Bagi 中小企业, ini boleh mengubah ekonomi penggunaan AI secara mendasar.
Kelebihan persaingan bukan datang sekadar daripada akses ke model terbesar.
Ia datang daripada pengetahuan operasi yang tepat:
model mana yang patut digunakan, bila menggunakannya, apa yang perlu didistil, dan apa yang sepatutnya tidak menggunakan LLM langsung.
Itulah arah yang kita bangunkan di AINNA NeuralOps - bukan sekadar teknologi, tetapi perancangan dan pelaksanaan yang boleh diharap.
#Artificial智能 #AI基础设施 #OpenAI #DeepSeek #模型蒸馏 #AgenticAI #LLM #SLM #AIAgents #中小企业 #NeuralOps
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen disemak sebelum diterbitkan. 电子邮件 diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.
如果可以继续说明sesetengah model boleh menggunakan jumlah的真实案例，我会想继续阅读。
关于kita dapat jalankan tugas besar的例子很实用，适合团队继续讨论。
第一次看到有人把这个主题讲得这么坦白。
关于这篇文章的数字比我平时看到的大多数文章靠谱。
这篇内容让我更容易理解为什么advanced openai model值得关注。
视觉和结构让model AI terbaik bukan semestinya的概念更容易掌握。