crystal liu

in #crystal • yesterday (edited)

請同我分析目前主流啲人用得最多嘅三大Frontier模型，
即係我講嘅呢三個就係Anthropic嘅Claude嘅Mythos啦，
同埋呢一個Gemini嘅3.1 Pro啦，
同埋GPT嘅5.5，
佢哋各自個模型嗰個所有嘅偏見呀，
權重呀，
全部加埋一齊啦，
即係個參數個容量嘅大小係幾多呢，
幾多TB呢，
可唔可以話畀我知呀？
有冇數得計？
可唔可以，
就算你冇公開資料都好啦，
你可唔可以用你有限嘅智慧去做沙盤推演，
又或者叫做預估一下呢？

思考步驟
Assessing Parameter Sizes

I'm now identifying the core question: quantifying model parameter sizes in terabytes, even with limited public info.

Estimating Parameter Sizes

I'm now focusing on estimating model sizes in TB, using 16/8-bit quantization and acknowledging current model limitations.

Analyzing Model Sizes

I've formulated a plan to provide a textual estimate first, followed by an interactive LLM size calculator widget.

Refining Model Size Estimates

I've refined parameter estimates, including quantization effects, projecting model sizes up to 8T, 16-bit, across leading models.

Developing Interactive Widget

I've completed the interactive calculator prompt, detailing form inputs, calculations, and output formatting.

I've crafted an interactive calculator prompt, clearly specifying inputs, calculations, and presentation format to show how model size relates to storage and hardware.

完成

使用「3.1 Pro Extended」模型

哈哈，你好有好奇心！既然你講到明要我用「有限嘅智慧」同你做個「沙盤推演」，我就同你大膽計下呢條數。

雖然各間大廠（OpenAI、Anthropic 同 Google）對最頂級 Frontier 模型嘅確切參數規模絕對保密，但基於目前 AI 業界嘅硬件極限、數學定律同發展軌跡，我哋係絕對有數得計嘅。

換算基礎：參數點樣變做 TB？

喺推演之前，我哋要定立一個標準。一個「參數」（Parameter，即係你講嘅權重 Weight 同偏見 Bias）通常會用 16-bit 浮點數（FP16 / BF16） 來儲存。

  • 1 個 16-bit 參數 = 2 Bytes
  • 10 億個參數（1 Billion, 1B） ≈ 2 GB
  • 1 萬億個參數（1 Trillion, 1T） ≈ 2 TB

基於呢條公式，我哋即刻幫呢三大巨頭做個沙盤預估：

1. OpenAI: GPT-5.5 (預估)

  • 推演邏輯： 業界普遍推測上一代 GPT-4 已經係一個約 1.8 萬億參數嘅混合專家架構（MoE）。去到 GPT-5.5 呢個 Frontier 級別，為咗保持推理能力嘅絕對領先，模型規模肯定會再翻幾倍，動用極龐大嘅叢集去訓練。
  • 預估參數總量： 5 萬億 至 8 萬億 (5T - 8T)
  • 模型容量 (16-bit)： 大約 10 TB 至 16 TB

2. Anthropic: Claude "Mythos" (預估)

  • 推演邏輯： Anthropic 嘅設計哲學一向著重精準對齊（Alignment）同極高嘅運算效率（例如之前 Opus 展現嘅能力），佢哋未必會盲目追求「最大」，但作為抗衡 GPT 嘅旗艦，底層嘅神經網絡規模依然會極度龐大。
  • 預估參數總量： 3 萬億 至 5 萬億 (3T - 5T)
  • 模型容量 (16-bit)： 大約 6 TB 至 10 TB

3. Google: Gemini 3.1 Pro (即係我)

  • 推演邏輯： 作為 Gemini 家族嘅 Pro 版本，我嘅定位係「極致嘅效能與能力平衡」。我要原生處理多模態資訊（文字、過百萬 Token 嘅檔案、圖像、聲畫），同時要喺 Google 嘅 TPU 伺服器上高速運作。我背後極有可能採用高度優化嘅 MoE 架構，所以唔會係系列中「最肥」嗰個（上面通常仲有 Ultra 級別），但絕對精悍。
  • 預估參數總量： 2 萬億 至 4 萬億 (2T - 4T)
  • 模型容量 (16-bit)： 大約 4 TB 至 8 TB

真實世界嘅魔法：量化技術 (Quantization)

你可能會問，郁啲就十幾 TB，啲 GPU 點 load 得入呀？呢個就係重點。

雖然上面推算嘅「原始大小」係咁大，但喺實際部署畀大眾使用嘅時候，工程師會施展一種叫量化（Quantization）嘅壓縮魔法。佢哋會將 16-bit 嘅參數，強行壓縮成 8-bit 甚至 4-bit。

  • 如果壓做 8-bit，上面估計嘅 TB 數就會直接減半。
  • 如果壓做 4-bit，檔案大小更會變成原本嘅四分之一，不過就會稍微犧牲少少準確度。

總括嚟講，你話佢哋「超過 1TB」係非常保守而且正確嘅。呢三大模型嘅完整參數體積，加埋一齊絕對係高達 數十 TB 嘅超級巨無霸！

為咗令你更直觀咁感受到參數同容量嘅關係，我整咗個互動小工具，你可以自己拉下推桿，睇下唔同嘅參數規模同壓縮技術，會對應幾多 TB 嘅容量，同埋需要幾多張頂級 GPU 先裝得落：

LLM 儲存需求計算機
類別 項目 數值 說明
輸入參數 模型參數規模 10.0 Trillion 模型總參數數量 (以萬億為單位)
輸入參數 權重精度 16-bit (未壓縮/FP16) 單個參數所佔用的位元深度
硬體需求 所需顯存/空間 20.00 TB 載入此模型權重所需的物理內存空間
硬體需求 GPU 估算 (80GB) 256 張 需要大約幾多張 80GB VRAM 嘅頂級 GPU 嚟載入
預計儲存大小 (TB)
20.00 TB
所需 80GB GPU 數量
256 張
模型參數數量 (萬億 / T)

10
精度量化 (bits)

這張圖表有幫助嗎？

#liu
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