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:
Model 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 SME, 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.
#ArtificialIntelligence #AIInfrastructure #OpenAI #DeepSeek #ModelDistillation #AgenticAI #LLM #SLM #AIAgents #SME #NeuralOps
