➼3月的Patr0n第三波宣傳來嘍！◂ ➼March Patr0n —Tier①◂ This month is also SWEET!📸 Hope you will love it~💋 3月第3波放個拍得很有FU的明日香~👑 覺得好像有點思念大家...QQ

我喜歡又甜又鹹的紅蘿蔔🥕🥕 在泰國出了愛麗絲🥹 妮姬的第一個角色就獻給她惹o(*////▽////*)q 會收錄在下個月中發放的P網唷🫶🏻🫶🏻 I like sweet and salty carrots 🥕🥕 Cosplayed Alice while in Thailand🥹 I gave my first time cosplaying Nikke to her! It's going to be in next month's Patreon!

一个感觉，从商业逻辑来看，未来GPT6/7/8，可能和手机常规升级换代一样，不会再有从GPT1到GPT4的数据量+训练量巨大飞跃了(GPT4.5已经试过了) 让GPT5做了一幅这几年的旗舰模型token定价曲线，发现有很多地方和PC/手机芯片的商业逻辑是非常相像的，这集我看了太多遍，其实能看出很多很有意思的结论 GPT4.5刚推出的时候$150/M，价格非常昂贵，官方称为“非常大而且计算成本高”（very large and compute-intensive model），是一次“超大且昂贵”的实验性base model 从token价格来推测，GPT4.5是GPT4的10倍规模，这可能是大力出奇迹路线和商业可行性冲突的一次探索，于是四月的时候openai就计划未来将GPT4.5下线了。从token价格推测GPT5可能只有5T参数，GPT4的3倍规模 所以chatGPT以后的升级，大概会是沿着大家能支付意愿的sweet spot(比如$80/M旗舰 + $15/M普通)，分成几档价位，做出这个成本下最好用的模型，每隔一段时间比如12~24个月更新一代新产品（GPT5.5/GPT6） 在下一代新算力/数据/架构范式变革之前，Benchmark爆炸式上台阶的时代大概已经过去了 GPT5就是典型，营销层面上也在淡化数字游戏，每年的提升不再单纯的聚焦benchmark，而是更加全方位的提升：成本降低，幻觉减少，对用户刻意讨好改善，长上下文，一致性，多步思考推理机制等等，从单纯的base model升级变成了系统级升级，同时要考虑长线商业盈利 --------------- 类似的剧本在芯片界就见的太多了 PC/手机每年的旗舰机芯片阉割之后变成次旗舰和中低端芯片，比如intel i7芯片和i5/i3都是同样的设计同一批芯片，测试出来，性能最好的标为i7，性能差一些的就降频，关闭核心，变成i5和i3 每一次换代之后，旗舰芯片的价格保持基本不变，性价比最高的就是i5/i3，单核性能比上一代旗舰i7持平甚至更好，但是价格一半都不到 每一代旗舰i7的单核通过超频和堆料达到略高一点的分数，但是因为架构同属于同一代，单核跑分和次旗舰比提升非常小 ----- 至于大模型，旗舰模型(比如GPT-5 pro)的定价基本上就在$80/百万token附近，这代表了当前模型的最高水平 每一次换代之后，性价比最高的就是次旗舰模型，性能会和上一代旗舰类似甚至更好，但是价格会便宜，甚至到只有不到20%，就比如GPT5的价格($10/M)，但是性能比上一代（按一年来算）旗舰o1要好一些，盈利靠海量用户 以后每一代推出例行升级情况下，之前的o3/4.1/4.5/o1 pro/o4 mini high之类的命名就太复杂了，干脆把这些全部隐藏起来，由内部router去根据用户画像以及意图，去给出用最低成本让用户满意的模型 从此以后就和PC/手机一样，每一代跑分改善一些，全方位提升一些（幻觉减少，对用户逢迎改善，长上下文，一致性，多步思考推理），然后分几档价位去满足各类用户的需求，GPT6 pro, GPT6, GPT mini，每一代的次旗舰相当于前一代旗舰水平 以前讲究的是手机贬值的速度，以后就是模型的贬值速度 从商业逻辑来看，模型公司和fabless芯片公司的成本花销的模式也非常相像： 每一代大模型一次性的训练费用就像是芯片的开发(数亿美元)和tapeout费用成本（上亿$），而推理token费用是边际分发成本，就像是每一个芯片的成本 从2015年的六七十美元一片手机旗舰芯片(连定价都如此相似$70/M)，随着台积电涨价和通胀，到了2025年的200~250刀一枚旗舰芯片 AI的技术浪潮不像是互联网，靠生态本身的繁荣和更多链接就能创造更多价值，AI的破坏性革命几乎是完全建立在模型的能力大小之上的，由此带来的范式转移影响也是建立在模型能力上的 从这一点来看，我们可能更像是在2010~2012年的移动互联网时代：手机经历了前面三四年的飞跃性成长，来到了一个稳定发展期，每一代的硬件进步仍然非常可观：十四年前的手机芯片开始趋于稳定迭代，那时还不到1B晶体管数量(28nm节点)，十四年之后的今天，手机芯片已经接近了30B晶体管数量(3nm节点) 这十四年还包括了摩尔定律放缓的2012年到2019年整整七年，在功耗墙被手机卡死的情况下，仍然规模增长了30倍 大模型的进步也一样，每一代的进步可能会让人失望（比如GPT5的平淡相比GPT4问世时候的炸裂程度），但是到十年后回看，仍然是非常不可思议的进步 即便是每一代提升让人失望，这也仍然是指数发展的奇迹

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