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GPT會沖擊多鄰國嗎？大摩：語言學習最大的挑戰是「動機」，AI不是競爭者而是加速器！ @ 2025-08-09T 返回 熱門新聞
關鍵詞：模型
概念：
所謂「開放權重」意味著模型的訓練權重參數可供任何人使用，其優勢在於能省去訓練的數據、時間成本，可讓你直接獲得模型的能力。至於這些能力是如何訓練出來的，從開放權重模型里沒法找到答案。相比更常被人談論的開源模型，開放權重模型在透明度和修改彈性上皆有差距（不給你程式碼和訓練邏輯），但勝在易用，對開發人員來說是很好的即戰力。
一體機首次實現推理模型、通用模型、多模態模型、語言合成/識別模型、嵌入模型、重排模型、文生圖模型的預設、調用、加速、管理和反覆運算，實現與應用場景的深度融合。其功能的突破體現在四個維度：
日本今夏「猛暑」幾乎籠罩全國，多地高溫打破紀錄，並且頻發中暑警戒警報，連餐廳擺設的食物模型都被曬到融化。當地網民便分享一張餐廳櫥窗拉面模型不敵高溫融化的照片，只見拉面模型里的湯汁流出，吸引近２７００萬人點擊。
香港 - ＭＥＤＩＡ ＯＵＴＲＥＡＣＨ ＮＥＷＳＷＩＲＥ - ２０２５年８月６日 - ＡＷＳ宣布，ＯＰＥＮＡＩ 的開放權重模型將首次透過 ＡＭＡＺＯＮ ＢＥＤＲＯＣＫ 和 ＡＭＡＺＯＮ ＳＡＧＥＭＡＫＥＲ ＡＩ 存取，讓客戶能夠快速地建構生成式人工智能（ＧＥＮＥＲＡＴＩＶＥ ＡＩ） 應用。ＯＰＥＮＡＩ 的兩款全新開放權重基礎模型 — ＧＰＴ-ＯＳＳ-１２０Ｂ 和 ＧＰＴ-ＯＳＳ-２０Ｂ — 將為企業提供更強大的ＡＩ技術，並透過全球服務最豐富、應用最廣泛的ＡＷＳ雲端服務，將 ＯＰＥＮＡＩ 的領先技術擴展至數百萬 ＡＷＳ 客戶。在 ＡＭＡＺＯＮ ＢＥＤＲＯＣＫ 上運行的兩款開放權重模型中，較大的一款性價比是同類型 ＧＥＭＩＮＩ 模型的 ３ 倍、ＤＥＥＰＳＥＥＫ-Ｒ１ 的 ５ 倍，以及同類型 ＯＰＥＮＡＩ Ｏ４ 模型的 ２ 倍。是次發布延續了 ＡＷＳ 在模型選擇方面的承諾，不僅增強了 ＡＭＡＺＯＮ ＢＥＤＲＯＣＫ 中現有廣泛的全托管模型選擇，亦透過 ＡＭＡＺＯＮ ＳＡＧＥＭＡＫＥＲ ＪＵＭＰＳＴＡＲＴ 提供更多存取選擇，並進一步體現ＡＷＳ 在生成式 ＡＩ 技術方面的持續創新，以滿足客戶需求。
企業部署開源 ＡＩ 時需考慮幾個關鍵因素。技術團隊需具備足夠專業知識進行模型客制化和維護，因為開源模型主要依賴社群支援而非供應商服務。安全性方面，開放存取可能令模型更容易受到誤用或網絡威脅，企業需建立完善的安全措施。ＯＰＥＮＡＩ 表示已對 ＧＰＴ-ＯＳＳ 模型進行嚴格安全評估，確保模型不會被惡意行為者利用於網絡攻擊或生化武器開發。
一名日本網民在社交平台分享，一間餐廳在櫥窗擺設的食物模型，疑似不敵高溫曝曬而當場融化。食材模型隨著湯碗的傾斜角度而流出。這張照片分享至今點擊率超過
如預告的一樣，ＯＰＥＮＡＩ 在前天的開放權重模型後，於今日正式發布了萬眾期待的 ＧＰＴ-５。這是他們 ２ 年半來首次推出的大版本號升級，因此 ＧＰＴ-５ 在各方面全面強化也是理所應當。首先，這是首款將推理模型作為預設選項的 ＧＰＴ。它不像過去那樣設置了模型選擇器，當你和 ＧＰＴ-５ 對話時，它會透過「自動切換器」判斷你的意圖，並決定是以高效聊天（針對一般查詢）還是深度推里（針對有調整的提問或任務）模型進行回應。
ＪＯＮＡＴＨＡＮ ＲＯＳＳ 表示：「ＯＰＥＮＡＩ 正在於開源模型中，設定最新高效能標准。ＧＲＯＱ 是為了運行這樣速度快兼成本低的模型而建造，因此世界各地的開發人員從一開始便可使用它們。我們與 ＨＵＭＡＩＮ 的合作增強沙地阿拉伯王國的當地存取和支援，協助該區的開發人員更智能兼更快速地建立應用程式。」
行政總裁阿爾特曼(ＳＡＭ ＡＬＴＭＡＮ)稱，ＧＰＴ-５是ＯＰＥＮＡＩＡＩ模型的重大升級，是一款整合模型，意味著不再需要模型切換功能，會自主判斷何時需要更深入思考。
ＧＯＯＧＬＥ ＤＥＥＰＭＩＮＤ團隊正努力打造不同類型的模型，最新就帶來了名為「ＧＥＮＩＥ ３」的世界模型（ＷＯＲＬＤ ＭＯＤＥＬ），用戶只需要輸入簡單的文字提示，便可生成「數分鍾」模擬物理特性、可互動的世界。
市場預測，ＯＰＥＮＡＩ 除了將推出 ＧＰＴ-５ 主要模型，可能也會同步發表輕量級的 ＧＰＴ-５ ＭＩＮＩ 與 ＧＰＴ-５ ＮＡＮＯ，讓開發者與一般使用者能依不同需求與運算資源，選擇最合適的模型版本，並且能布署應用在如筆電、 手機等終端裝置。這樣的配置策略，也與在 ＧＰＴ-４．１ 系列中出現多模型階層的做法相呼應。
ＯＰＥＮＡＩ 相隔六年終於再一次發布開放權重模型，而且是效能聲稱可媲美高階推理模型 Ｏ４-ＭＩＮＩ 的 ＧＰＴ-ＯＳＳ-１２０Ｂ 以及媲美 Ｏ３-ＭＩＮＩ 的 ＧＰＴ-ＯＳＳ-２０Ｂ，就看你家里的電腦規格而決定部署哪一款。使用授權會為較彈活的 ＡＰＡＣＨＥ ２．０，甚至可以作商用用途。
港鐵介紹兩套創科研發的客流預測及分流方案，其中「客流預測模型」透過分析數十億組數據，包括全港交通習慣調查數據、大球場及紅館活動期間的乘客數據等，建立數位孿生模型。模型會設定不同營運場景作線上演練，預測乘客網絡分布及出行路線，驗證列車班次密度能否消化散場人流。

 
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