GPT-4o mini 版登顶 lmsys 大模型竞技场，价格仅为满血版 1/20

克雷西 发自 凹非寺

量子位 | 公众号

刚刚，GPT-4o mini版迎来“高光时刻”——

登顶了lmsys大模型竞技场，和满血版并列第一，还把 3.5甩在了身后。

不同于一般的数据集测评，大模型竞技场是用户自己出题、用脚投票的结果，无法通过“刷题”来走捷径，因此更为真实。

这个成绩一出，连CEO奥特曼都激动起来了：

面对评估成绩，我们本来是尽量矜持的，但是看到GPT-4o mini表现和满血版一样，价格却只有1/20，内心还是很激动。

网友看到之后表示OK，但更关心的还是GPT-4o发布会上演示的“Her”到底啥时候上线。

与此同时，也送来了另一个好消息，将为开发者送出福利——

GPT-4o mini的微调将逐步开放，目前已开放给tier 4和tier 5用户，然后会陆续扩展范围。

而且从即日起到9月23号，每天都能免费使用2百万的训练token。

mini与满血版平起平坐

经过80多款模型上百万轮的1v1比拼，GPT-4o mini在lmsys榜单上的成绩与满血版只差7分。

按照lmsys榜单的排法，这7分的差距没有影响名次，把两个型号算作了并列第一。

紧随其后的是 3.5和家族，还有GPT-4的另外两个版本。

如果我们查看GPT-4o mini的原始数据，会发现它0.6的平均胜率仅次于满血版本。

单独看两者比拼的结果，同样是打得不相上下。

之所以lmsys的成绩受到关注，在于它拥有一套独特的比拼方式——

不用数据集，而是让用户自己出题，随机拉两个模型1对，然后选择哪个模型表现更好。

在给出选择之前，模型是匿名的，用户也不知道是哪两个模型正在比拼，如果模型自己说漏嘴则投票无效。

这样得到的分数更加真实，既避免了“刷题”获取虚高分数的可能，也更加接近用户体验。

这个大模型竞技场，最近还登上了机器学习顶会。

而且，lmsys的评测也非常受的青睐，GPT-4o mini正式上线之前的早期版本，就曾化名为gpt-mini在其中打榜。

当时就已经排行第4，和GPT4-Turbo处在同一水平。

更早一些，GPT-4o上线之前也是化名gpt2-，在lmsys上搞起了测试。

不过也有人提出质疑，表示虽然GPT-4o mini表现确实很好，但是要说它超过了 3.5 就有些言过其实了。

有人更是直言，lmsys方法的完善性已经开始瓦解，需要做出改变，否则将不再是一个有用的测试基准。

“小模型”也卷起来了

mini版本的推出，主打的就是一个性价比。

每百万输入/输出，价格分别为15美分和60美分（约1.09/4.36人民币），甚至还不到3.5 Turbo的一半。

如果和两年前GPT-3的text--003版（当时最好的模型）相比，价格更是下降了99%。

而且除了把小模型开放给用户，还搞出了新鲜玩法——

在中，使用了参数量为大模型千分之一或百分之一的小模型，来对大模型进行优化。

实验中，大小两个模型相互“博弈”，大模型需要不断优化调整自己的输出，让小模型相信自己说的是真话。

在这个“博弈”的过程中，大模型的能力得到了提升，在精度没有明显损失的情况下获得了大幅度的可理解性提升。

除了，其他公司也都纷纷搞起了小模型。

比如在GPT-4o mini之前，谷歌和就分别推出了 Flash和 3-Haiku。

甚至可以说，GPT-4o mini就是对两家的反击，无论是性能还是价格都超越了这两个模型。

在GPT-4o mini发布的同一周，抱抱脸 Face，以及“欧洲”都相继推出了小号模型。

甚至苹果也推出了自己的7B模型，而且一次性开源了全部训练过程和资源。

总之，在性能足以满足使用需求的前提下，小模型无疑是一种更经济实惠的选择。

同时，更小的规模也意味着有可能在端侧运行，在隐私保护等方面显现出优势。

这样就不难理解，“小”模型为什么也越来越卷了。

参考链接：

[1]

[2]

— 完 —