Cộng đồng LocalLLaMA cho rằng mô hình open-weight của Trung Quốc chỉ chậm hơn mô hình đóng của Mỹ khoảng 7 tháng
Một bảng xếp hạng do cộng đồng xây dựng cho rằng các mô hình ngôn ngữ open-weight của Trung Quốc chỉ đang chậm khoảng 7 tháng so với những mô hình đóng hàng đầu của Mỹ. Người tạo bảng cho biết phân tích bao gồm 22.113 kết quả benchmark đã công bố, trải trên 987 benchmark và 1.011 nguồn; riêng biểu đồ này dùng 18.755 kết quả của 1.211 mô hình trên 617 benchmark. Khoảng 14.436 kết quả đến từ các đánh giá độc lập do nhà nghiên cứu và các tổ chức như Epoch AI, LMArena, EvalPlus và EleutherAI thực hiện, còn phần còn lại là điểm số do các phòng thí nghiệm AI tự báo cáo. Nếu so sánh này đứng vững, nó cho thấy các mô hình open-weight đang thu hẹp khoảng cách với hệ thống độc quyền, nhưng kết luận vẫn phụ thuộc vào cách gộp nhiều benchmark và điểm số do phòng thí nghiệm công bố.
Các nhà phát triển nên xem đây là một tín hiệu để theo dõi chứ chưa phải kết luận chắc chắn, vì bảng xếp hạng do cộng đồng xây dựng và trộn nhiều loại kết quả benchmark. Có thể dùng các mô hình open-weight để thử nghiệm, nhưng nên tự kiểm tra trên tác vụ thực tế trước khi thay thế dịch vụ đóng.
Đọc bài gốc