Model AI Semakin Murah. Tetapi Pemilihan Model Sahaja Bukan Strategi Sebenar.✎ Edit

👁 515 tontonan
Model AI Semakin Murah. Tetapi Pemilihan Model Sahaja Bukan Strategi Sebenar.

OpenAI terus menurunkan kos kepintaran maju, sementara model seperti DeepSeek semakin cekap untuk kerja-kerja pembangunan dan beban kerja agentik.

Dalam pembangunan kami sendiri, kami menggunakan OpenAI sebagai model guru untuk distilasi.

Objektifnya bukan untuk menghantar setiap tugas operasi secara kekal ke model paling maju.

Kami menggunakan model yang lebih kuat apabila kepintarannya menghasilkan nilai tertinggi:

Latihan. Penaakulan. Penilaian. Distilasi.

Kemudian kami alihkan beban kerja yang berulang dan berkhusus ke arah model yang lebih cekap, model tempatan, sistem berkhusus dan proses deterministik.

Satu perkara yang saya perhatikan semasa pembangunan sistem adalah perbezaan dalam tingkah laku token.

Sesetengah model boleh menggunakan amaun konteks yang sangat besar semasa tugas pembangunan dan agentik yang panjang.

Dengan DeepSeek, terutamanya untuk beban kerja pembangunan, kami telah dapat menjalankan tugas-tugas besar tanpa sentiasa mencapai had token.

Ini membawa kepada satu soalan penting:

Model AI terbaik bukan semestinya model yang harus anda gunakan untuk setiap tugas.

Satu seni bina yang lebih baik mungkin kelihatan seperti ini:

Model OpenAI maju → Guru / Distilasi
LLM / SLM cekap → Kepintaran berkhusus
Sistem terpisah → Beban kerja deterministik berulang
Penghalaan Pintar → Pilih lapisan yang sesuai untuk setiap tugas

Di sinilah ekonomi AI menjadi menarik.

Apabila kepintaran terkini menjadi lebih murah, kita boleh menggunakannya untuk mencipta dan memperbaiki kepintaran berkhusus yang lebih kecil, berbanding membayar kos model terkini secara berterusan untuk setiap operasi.

Bagi PKS, ini boleh mengubah ekonomi penggunaan AI secara mendasar.

Keunggulan daya saing tidak akan datang sekadar daripada akses kepada model terbesar.

Ia akan datang daripada pengetahuan:

model mana yang hendak digunakan, bila hendak menggunakannya, apa yang hendak didistilasi, dan apa yang sepatutnya tidak menggunakan LLM langsung.

Itulah arah yang kami bina di AINNA NeuralOps.

#ArtificialIntelligence #AIInfrastruktur #OpenAI #DeepSeek #ModelDistillation #AgenticAI #LLM #SLM #AIAgents #PKS #NeuralOps

Ruang pembaca

Apa pendapat anda?

Komen disemak sebelum diterbitkan. Email diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.

✦ Reaksi dijana sistem - contoh automatik, bukan komen pembaca sebenar
Ginsang Kadazan, Malaysia

Masih fikir tentang kami menggunakan model yang lebih.

Dimas Indonesia

The framing around kami telah dapat menjalankan tugas-tugas is better than I expected.

Ayu Indonesia

Angka soal kami menggunakan model yang lebih lebih masuk akal daripada kebanyakan artikel.

Narin Thailand

The case for model AI terbaik bukan semestinya is well made.

Suda Thailand

The direction on objektifnya bukan untuk menghantar setiap is exactly right.

Miguel Philippines

The numbers around model openai maju make more sense than most posts I read.

Liza Philippines

Malinaw ang paliwanag tungkol sa paksang ito at madaling sundan.

Omar United Arab Emirates

أتفق بشأن هذا الجزء والاتجاه واضح.

Artificial Intelligence

Article image
Edge AI Kecerdasan IoT dan Linux terbenam di pinggir 14 edge agents → offline-capable Terokai →
SmartCity Infrastruktur dan operasi bandar pintar berkuasa AI 24 domains → one intelligent operating layer Terokai →
PKS AI Bina keupayaan kecerdasan buatan dalam perusahaan kecil dan sederhana (PKS) anda sendiri. 6 build tracks → in-house capability Terokai →
NeuralOps Managed infrastructure for PKS, without enterprise overhead From RM499/year · scoped after assessment Explore plans →
Ekosistem AINNA

Teruskan meneroka selepas artikel ini.

Setiap halaman artikel hendaklah diakhiri dengan laluan yang jelas ke dalam ekosistem wIDer AINNA, Ejen dan NeuralOps.

Semasa topic Artificial Intelligence Author profile Nurain AINNA Main ecosystem hab Agent Pusat ejen autonomi persendirian NeuralOps Automasi kecerdasan buatan dan sistem perniagaan Lead form Mula a pilot discussion
AINNA Agent AI

Laksanakan Ejen AI AINNA Kami

Linux ialah laluan teras, Windows disokong, dan AndroID / TeRMux berfungsi sebagai lapisan pendamping.

488 installs
Linux / macOS curl -fsSL https://neuralops.bond/install | bash
Verify ainna --version
AINNA
KLIK SAYA

Seksyen Laman

Tiada data seksyen tersedia buat masa ini.

Laman dengan seksyen terdokumen akan dipaparkan di sini.