Gate 新闻消息,4月29日——OpenAI 首席执行官 Sam Altman 在接受 Stratechery 的 Ben Thompson 采访时表示,按代币定价并不是 AI 服务的长期可行模式。以 GPT-5.5 为例,Altman 指出,尽管单代币价格相较 GPT-5.4 显著更高,但该模型使用的代币数量要少得多来完成同一任务,这意味着客户并不在意代币数量——他们只关心任务是否完成以及总成本。
“我们不是代币工厂;我们更像是一个智能工厂,”Altman 说。“客户想用更少的钱买到最多的智能。无论底层工作是由跑很少代币的大模型完成,还是由跑很多代币的小模型完成,对他们来说都不重要。”他补充说,OpenAI 目前的客户群体越来越要求更多产能,而不是在价格上进行谈判,表示“给我们更多产能,不管成本”的客户比那些要求折扣的客户多得多。
Altman 还以公用事业为例进行类比。他解释说,不同于水或电——价格降低并不会显著增加用量——AI 需求的增长方式是不同的。“只要价格足够低,我就会继续用更多。没有其他公共事业是这样运作的,”他说。AWS 首席执行官 Matt Garman 补充称,在过去 30 年里算力价格已经下降了多个数量级,但今天出售的算力却比以往任何时候都更多。
Altman 还将 ChatGPT 描绘为“自 Facebook 以来第一个真正大规模的消费产品”。他承认尽管人们预计 AI 会颠覆搜索,但真正的胜利来自 ChatGPT 本身以及 Codex API。他指出,“在很多方面,Google 仍被低估了。”
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Ling-2.6-flash 相较 Ling 2.0 引入了混合线性注意力改进:将原始的 GQA 升级为 1:7 MLA,并结合 Lightning Linear 的混合架构,同时配合高度稀疏的 MoE。推理效率显著超过同类模型:在 4x H20 GPU 上,峰值生成速度达到 340 tokens/s;在可比的开源模型上,prefill 与 decode 的吞吐量约高出 4 倍。与智能体相关的基准测试显示出强劲表现:BFCL-V4、TAU2-bench、SWE-bench Verified 61.2%、Claw-Eval 以及 PinchBench 达到或接近 SOTA 水平。在完整的 Artificial Analysis 基准测试套件中,总 token 消耗仅为 1500 万。在 AIME 2026 上,该模型得分为 73.85%。
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