OpenAI terus menurunkan kos kecerdasan lanjutan, manakala model seperti DeepSeek semakin cekap untuk kerja-kerja pembangunan (coding) dan beban kerja agentik.
Dalam pembangunan solusi kami di AINNA, kami menggunakan OpenAI sebagai model pengajar untuk proses distillation.
Matlamatnya bukan untuk menghantar setiap tugas operasi kepada model paling canggih setiap masa.
Kami menggunakan model yang lebih kuat apabila kecerdasannya menghasilkan nilai paling tinggi:
Latihan. Penaakulan. Penilaian. Distillation.
Kemudian, kami alihkan kerja-kerja berulang dan khusus kepada model yang lebih cekap, model tempatan, sistem khusus, dan proses deterministik.
Satu perkara yang saya perhatikan semasa membantu pelanggan dan pasukan pembangunan sistem ialah perbezaan dalam kelakuan token.
Sesetengah model boleh menggunakan jumlah konteks yang sangat besar semasa tugas coding dan agentik yang panjang.
Dengan DeepSeek, terutamanya untuk beban kerja pembangunan, kami berjaya menjalankan tugas-tugas besar tanpa sentiasa mencapai had token.
Ini membawa kepada satu soalan penting:
Model AI terbaik belum tentu model yang harus anda gunakan untuk setiap tugas.
Satu seni bina yang lebih baik mungkin kelihatan seperti ini:
Model OpenAI Lanjutan → Model Pengajar / Distillation
LLM / SLM Efisien → Kecerdasan Khusus
Sistem Berasingan → Kerja-kerja Deterministik Berulang
Penghalaan Pintar → Memutuskan lapisan mana yang patut mengendalikan setiap tugas
Di sinilah ekonomi AI menjadi menarik.
Apabila kecerdasan terdepan menjadi lebih murah, kita boleh menggunakannya untuk mencipta dan memperbaiki kecerdasan khusus yang lebih kecil, berbanding membayar kos model terdepan secara berterusan untuk setiap operasi.
Bagi SME, ini boleh mengubah ekonomi penggunaan AI secara asasnya.
Kelebihan daya saing bukan datang daripada akses kepada model terbesar sahaja.
Ia datang daripada mengetahui:
model mana yang hendak digunakan, bila menggunakannya, apa yang perlu melalui proses distillation, dan apa yang tidak sepatutnya menggunakan LLM langsung.
Itulah arah yang sedang kami bangunkan di AINNA NeuralOps.
#ArtificialIntelligence #AIInfrastructure #OpenAI #DeepSeek #ModelDistillation #AgenticAI #LLM #SLM #AIAgents #SME #NeuralOps
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen disemak sebelum diterbitkan. Email diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.
Dalam pembangunan solusi kami di - itu dah ringkasan artikel ni.
Useful. We are handling kami menggunakan openai sebagai model right now.
The direction on ini membawa kepada satu soalan is exactly right.
I read this twice. kami berjaya menjalankan tugas-tugas besar is the part that stuck.
The framing around model openai lanjutan is better than I expected.
ตัวเลขเรื่องคำอธิบายนี้สมเหตุสมผลกว่าบทความอื่นที่อ่านมา