Ted Sanders von OpenAI hat die Einordnung des neuen GPT-6.1 Terra und die Namenslogik der Sprachmodelle erklärt. Die Leistung von Sprachmodellen sei extrem vielschichtig: Ein Modell, das gut in Mathe ist, sei nicht automatisch auch gut bei Witzen. Trotzdem lasse sich der größte Teil der Leistungsunterschiede durch eine einzige Variable erklären: die Modellgröße. Als Faustregel empfiehlt der Mitarbeiter: "Wenn euch nur Qualität wichtig ist, nehmt Astra. Wenn ihr ein bisschen auf den Preis achtet, nehmt Sol. Wenn ihr sehr preisbewusst seid, nehmt Terra oder Luna."
Doch Größe erkläre nicht alles: Neuere, kleinere Modelle könnten ältere, größere durch bessere Trainingsdaten oder Architekturen übertreffen. So sei GPT-6.1 Terra bei technischer Kommunikation vermutlich besser als das größere Astra, bei Bildverarbeitung und Computer-Use ähnlich schnell, aber deutlich günstiger, in den meisten anderen Bereichen jedoch etwas schwächer.
Zur Kritik an der Namensgebung sagt Sanders, die Komplexität sei kaum zu vereinfachen: Modellgröße, Reasoning-Aufwand und Multi-Agent-Systeme seien unterschiedliche Dimensionen, die man nicht unter einem einzigen "IQ-Wert" verstecken könne, ohne wichtige Details zu verschleiern.
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