引用特德·桑德斯

2026 年 10 月 28 日

总体而言，LLM 的表现是极度多维的。没有任何保证存在一个固定排序，使得最擅长数学的模型同时也是最擅长讲笑话的模型。尽管有这种复杂性，表现上的大部分变异其实只由一个变量解释：模型规模。一般而言，更大的模型会（a）表现更好、更可靠，（b）每 token 成本更高，（c）对冷僻事实的记忆更好。如你所指出的，我们的模型排序是：

Luna < Terra < Sol < Astra

[…] 如今，版本号同时表示几件事：发布顺序、与其他发布版本的关系，以及改进的幅度。所以像 6.1 这样的版本号意味着它是在 5.6 之后发布的，可能在训练数据或性格上与其他 6.1 模型有相似之处（这也是它不叫 5.7 的原因），但又不是大到足以值得用 7 这个版本号所伴随的头条与期待来衡量的一次跃迁。

—— 特德·桑德斯（Ted Sanders），解释 OpenAI 的模型命名惯例

发布于 2026 年 10 月 28 日 晚上 11:23