OpenAI模型命名与性能差异说明

2026年10月29日，Simon Willison报道了Ted Sanders对OpenAI模型命名惯例的解释。Sanders表示，LLM性能具有多个维度，但模型规模通常可以解释大部分差异：规模更大的模型一般更可靠、每个token成本更高，也更擅长记忆冷门事实。报道还称，OpenAI模型按Luna、Terra、Sol、Astra排列；版本号同时用于表示发布时间顺序、与其他版本的关系以及改进幅度。当前报道仅涉及命名规则和模型规模与性能、成本及记忆能力之间的关系，未提供其他后续进展。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

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