（来源：上观新闻）
他们去年提出了一🧴😆个指标🇲🇼🛅：衡量 AI a🇱🇷👩🎨gen◾t 能以🕜 50%🔋 成功率完成🏸多长的🇫🇲🇭🇰任务（按人🇪🇸类专家🤮🇩🇰的完成时🖐✨间算）💣🇦🇱。整个美国社会🇻🇺，对数据🚥中心的抗议正🦹♂️🇻🇦在升级🇨🇻🇦🇱。“AI的部👥🧞♂️分我们教，通☔🔦常三五天能上手🉑，一周左右就能🏃♀️和小组🇵🇼💧一块做剧👋。
为了更👱好地支持长上下🚊🌑文，D🐆eepSeek🛃↕ 重新处理🚈🇷🇼了 Tran🇫🇰🌝sformer 🔷🈵最昂贵的那一层东💇西：注意力👀🔐。当初被↘全网围😾观嘲笑😅✈的“失🐧败者”，🍓反而可能成🧗♀️⛸了笑到最后的赢🙀家🇲🇾。Think 🌥High是常🧙♂️🔤规深度思考，A🇲🇫🕵️♀️I会在脑子♣💥里推导一遍再回答💻🦖，适合需要分🆕🎪析计算的🧘♀️🇰🇷场景； Thin🤸♀️k Max则适📨合极难推理🇺🇦🏷，但耗时更⛓🎞长，消耗的to💝ken大约是普📍通模式🧦🔊的两倍🍹。
但他知道，📧♻这种变⛸化并不是来自员工🌊能力的提升，而是🕝0️⃣更多取🛬🐦决于AI大模型🇼🇫本身的发展🇹🇴🔮。连那套自适🇧🇪应光学🗃🇲🇽系统，也♻🕖是成都光💆♂️电所一锤一🤞锤搞出来🔻的🎑🌀。但这次不一样的地🔨🕞方在于，他们⏫🚂在技术⁉报告里主动🧝♂️写下了一句话🐥🇧🇾：V4的能力🧧🥉水平仍落后于🏭GPT3️⃣-5.🐭4和Gemi🇲🇬👤ni-㊙🇹🇿3.1-P👨🔧🌰ro，🤡🇰🇪发展轨迹大约滞后👪前沿闭源模型🏴🕊3至6个月❔。
