{"content":"8\n\n#电影工厂 ~\n\n#高盛 ：\n从私募筹钱盖算力中心，出租价格是成本加30%，20%归算力中心，10%为私募\n\n算力中心成本接近一半是给了 #英伟达 ~\n英伟达有钱后借钱给AI公司\n然后AI公司拿这笔钱租 #算力中心 ~\n\n    *\n\n今年AI下半年的形势已经比较明确了\n\n我们先从智谱AI说起，glm4.7做到了可用，glm5.2做到了实用。\n我们不要讲什么榜单排名，我们就说手感。\n你用glm4.7编码的话，能用是能用，但是它会犯低级错误，而且比较频繁。\n但是glm 5.2犯低级错误的概率非常小，确实提升很大。\n\n这个靠什么提升的呢？\n大量的后训练。\n因为很多智能体已经爆发了，这里有大量的数据可以用于训练。\n\n这个从腾讯hy3的正式版也可以看出来，后训练的提升非常狂暴，比预览版提升非常多。\n国内的开源模型，在后训练这块，已经有手感了。\n\ndeepseek v4的后训练，几乎等于没有，基模还是不错的。\n这次就看他们的正式版了。\n\n另外一个，现在已经比较明确了，轻量级的模型就是200B左右。\n比如deepseek v4 flash，腾讯hy3，在什么聊天、写作、搜索、办公等等基本够用了。\n\n中等量级的模型，就是1T-2T左右的。\n这个可以用来做复杂任务，比如编程等等。\ndeepseek v4 pro 1.6T，minimax可能是2.7T，kimi k3可能是2T。\n现在模型大，约等于就是好。\n在这个规模，再加上后训练，下半年，国产开源模型做到claude opus 4.8的水平，问题不是很大。\n就是大量模型都能做到实用，甚至好用，性价比还高。\n在这个等级的市场，国外模型可能很难打过国内模型了。\n\n在超大模型，比如Fable这种级别，国内尚未探索。\n但是这个模型给openai，谷歌的刺激非常大。\n估计他们要对标这个模型，可能是gpt 6来对标\n\n","contentType":"text/plain;utf-8","attachments":["metafile://23a074bdb5f292db62c50dfc149e0ee69cbee341e3abbc12e6ca24436feff41bi0.jpg"],"quotePin":"30ae7b3fd3ac71c363958e91f75d06e797871107c0b873cc6e1382b1820e85e3i0"}