Machinelearning

🖥

GPT-5 - это скорее оптимизация затрат, чем технологический скачок

Вчера вышла любопытная статья на The Register раскрывает ключевую стратегию, лежащую в создании GPT-5: это не столько развитие новых возможностей, сколько способ экономии ресурсов.

Что нового?

🟠

Композиция из моделей и роутер — вместо одной модели GPT-5 — система минимум из двух моделей: лёгкой и тяжёлой, плюс роутер, который выбирает, какую использовать в зависимости от запроса. Это снижает нагрузку и экономит вычисления.

🟠

Автоматическое отключение рассуждений — reasoning включается только при необходимости. Бесплатные пользователи не могут управлять этим процессом — меньше вычислений, меньше токенов, ниже затраты.

🟠

Отказ от старых моделей — временное отключение GPT-4o. Позже модель вернули для платных пользователей, но общее сокращение числа моделей — часть экономии.

🟠

Ограниченный контекст — 8 000 токенов бесплатно и до 128 000 в Plus/Pro.

✔️ Почему эффективность стала ключевым фактором

ChatGPT — это 700 млн активных пользователей в неделю, но платных всего ~3%.

Масштаб колоссальный, но вместе с ним — и проблема: огромные расходы на вычисления.

🟢 Главный козырь OpenAI — дистрибуция. Для большинства людей за пределами AI-сферы ChatGPT = искусственный интеллект, так же как Google = поиск. Но такое лидерство дорого обходится.

🟢 При этом OpenAI нужно постоянно искать новые деньги, чтобы поддерживать и обучение, и инференс. Да, партнёрство с Microsoft помогает, но ситуация сложнее, чем у конкурентов вроде Google — у них стабильная прибыль, собственные дата-центры и TPUs.

🟢 На этом фоне логично, что в GPT-5 сделали сильный упор на эффективность — чтобы снизить затраты и сохранить конкурентное преимущество.

📌

Подробности

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml #opanai #chatgpt

Please open Telegram to view this post