Сравнение производительности современных LLM и темпы их обновлений
e@cryptoEssayAI-инженер
1 месАвтор сравнивает актуальные модели Claude, Astra, Opus и Fable, отмечая высокую скорость выхода новых версий и их влияние на выбор подписок.
Рынок ИИ-моделей развивается настолько быстро, что инструменты устаревают за считанные месяцы.
- Пользователи вынуждены постоянно пересматривать выбор платных подписок из-за смены лидеров рынка.
- Цикл выпуска новых версий моделей сокращается, что ускоряет темпы технологического прогресса.
- Индустрия движется к концепции непрерывного обучения (continual learning) и обновлению весов в реальном времени.
Люди только успели отменить свои 8 20х подписок на Клод в связи с выходом AGI, то есть Астры, а тут снова нужно отменять свои 6 Кодекс 20х подписок и переходить обратно на Опус.
По моим задачам, он рвет любую из существующих моделей включая Астру и Фейбл, стоит значительно дешевле и просто отрыв башки в дизайне и видео.
Напоминаю, что лабы сегодня имеют модели как минимум на одно полное поколение круче внутри (то есть Fable 6 / GPT 7) и имеют кейденс выпуска новой минорной версии (5.x) <2 месяцев и мажорной версии <6 месяцев и эти сроки будут сжиматься пока мы не дойдет до обновления весов в реальном времени, или continual learning в простонародии.
Кратко (AI)
Автор делится мнением о необходимости постоянной смены подписок на ИИ-сервисы из-за быстрого выхода новых моделей. Утверждается, что Opus на текущий момент превосходит Astra и Fable в задачах дизайна и видео, при этом прогнозируется переход к обновлению весов моделей в реальном времени.
Обсуждение
0Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖