Quoting Ted Sanders

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Simon Willison's Weblog2026年10月28日

Quoting Ted Sanders

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主题聚焦：Quoting Ted Sanders
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2026年10月28日

一般来说，大型语言模型（LLM）的性能是极其多维的。没有保证存在固定的排序关系，即数学能力最强的模型也一定是讲笑话能力最强的模型。尽管存在这种复杂性，但大部分性能差异仅由一个变量解释：模型规模。总体而言，更大的模型会（a）表现出更优的性能/可靠性，（b）每个 token 的成本更高，以及（c）对冷门事实的回忆能力更好。正如你所指出的，我们的模型有明确的排序：Luna < Terra < Sol < Astra [ ... ] 如今，版本号同时表示几层含义：发布顺序、与其他版本的关系，以及改进幅度。因此像 6.1 这样的版本号表示它是在 5.6 之后发布的，可能在训练数据/个性方面与其他 6.1 模型有相似之处（这就是为什么不是 5.7），而且改进幅度还不足以引发与 7 系列相关的头条新闻和预期。

— Ted Sanders 解释 OpenAI 的模型命名惯例

发布于

晚上 11:23

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