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AI的下一个突破不是更大的模型，它是更好的产品
随着生成的AI繁荣进入第三年，创新的速度仍然不懈，但重心正在转移。一旦以模型规模，培训预算和基准分数为主导，对话就越来越专注于更实用的事情：这些模型现在可以对真实的人有用吗？ a […]
来源:AI Time Journal随着生成的AI繁荣进入第三年，创新的速度仍然不懈，但重心正在转移。一旦以模型规模，培训预算和基准分数为主导，对话就越来越专注于更实用的事情：这些模型现在可以对真实的人有用吗？
生成ai 这些模型现在可以对真实的人有用吗？越来越多的公司，尤其是在最初的硅谷AI比赛之外的公司，押注AI的下一个主要浪潮不是建立最大的模型，而是建立最有用的模型。
从参数到产品市场拟合
在2023年和2024年，AI实验室和初创企业竞争了从GPT-4到Gemini 1.5再到Claude Opus的越来越大型模型。但是，许多收益虽然令人印象深刻，但对于最终用户来说通常是无法察觉的。如今，整个行业的产品团队越来越多地问：它的响应速度有多快？它了解我的工作流程吗？它可以在便宜的硬件上运行吗？我的父母或工厂同事可以使用它吗？
这种转变不是理论上的。在2025年，Chatbot Arena上的十大车型是众包性的表演排行榜，托管在拥抱面前，现在包括多个针对响应能力，多模式和开放部署的LLMS。一个值得注意的例子是：腾讯的Hunyuan Turbo S悄悄地通过其推理和现实世界效率的实力上升。 Turbo S使用混合Mamba-Moe架构建造，优先考虑低潜伏期和结构化思维，而不是纯参数计数。
聊天机器人竞技场上的十大型号 腾讯的Hunyuan Turbo S，但比腾讯建立模型的使用方式更重要。
如何使用