Yiran(@yiran2037840 ):刚刚，一位博主对最近很火的“估算GPT-5.5和Opus-4.7参数量”的帖子提出了数值方面的质疑，该博主的结论为: GPT-5.5 ~1.5T, Opus-4.7 ~ 1.1T。值得注意的是该博主对“不可压缩探针”方法是认可的，仅修正了数值。个人看法：即使数值下修，GPT-5.5参数量仍然远大于Opus的参数量。在此基础上，OpenAI仍然能稳定服务几乎所有C端用户。个人觉得Anthropic预留给普通C端用户（非Mythos模型）的算力远小于OpenAI预留给GPT-5.5的算力。此外，我个人觉得OpenAI极有可能在“推理Infra”和“与Cerebras的合作”上有了显著的突破，从而实现高效复用KV Cache与算力资源，达到快速且稳定的服务质量。

Yiran@yiran2037840

2026.05.02 04:42

刚刚，一位博主对最近很火的“估算GPT-5.5和Opus-4.7参数量”的帖子提出了数值方面的质疑，该博主的结论为: GPT-5.5 ~1.5T, Opus-4.7 ~ 1.1T。值得注意的是该博主对“不可压缩探针”方法是认可的，仅修正了数值。个人看法：即使数值下修，GPT-5.5参数量仍然远大于Opus的参数量。在此基础上，OpenAI仍然能稳定服务几乎所有C端用户。个人觉得Anthropic预留给普通C端用户（非Mythos模型）的算力远小于OpenAI预留给GPT-5.5的算力。此外，我个人觉得OpenAI极有可能在“推理Infra”和“与Cerebras的合作”上有了显著的突破，从而实现高效复用KV Cache与算力资源，达到快速且稳定的服务质量。

Lawrence Chan@justanotherlaw

2026.05.02 02:17

A recent viral paper claims to reverse-engineer the parameter counts of frontier models: GPT-5.5 = 9.7T, Opus 4.7 = 4.0T, o1 = 3.5T, etc. @ben_sturgeon and I investigated and found serious issues in the paper; fixing them gives GPT-5.5 as ~1.5T (90% CI: 256B-8.3T).