OpenAI недавно представила впечатляющую оптимизацию производительности для обеих своих основных моделей. Согласно отчету Foresight News, достигнутая OpenAI ускорение составляет 40%, что приносит значительную пользу всем пользователям API. Этот результат привлекателен тем, что достигнут без изменения модели или её базовых весов. ## Повышение скорости на 40% для улучшения пользовательского опыта Ускорение выполнения моделей GPT-5.2 и GPT-5.2-Codex на 40% — это значительный скачок в производительности. Пользователи почувствуют прямое сокращение задержек, время отклика станет значительно короче при использовании API. Это улучшение распространяется на всех пользователей без необходимости обновлений или специальных настроек. Такое ускорение — не просто постепенное улучшение, а существенная трансформация эффективности системы. Для разработчиков и предприятий, использующих API OpenAI, это означает экономию времени ожидания, увеличение пропускной способности и более отзывчивый пользовательский опыт. ## Технологическая оптимизация без изменения структуры модели Техническое преимущество OpenAI заключается в способности повышать скорость на значительный процент, сохраняя при этом ту же модель и веса. Это означает, что оптимизация проводится на уровне инфраструктуры и алгоритмов выполнения, а не на фундаментальной архитектуре модели. Такой подход демонстрирует высокий инженерный уровень эффективности, позволяя повышать производительность без необходимости повторного обучения или замены ключевых компонентов. В результате задержки значительно снижаются, обеспечивая лучшую отзывчивость для различных сценариев использования — от обслуживания клиентов и анализа данных до программирования с GPT-5.2-Codex. Достижения OpenAI отражают их постоянное стремление к оптимизации систем, гарантируя, что каждый пользователь получает максимально возможную производительность и пропускную способность в эпоху генеративного ИИ.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
OpenAI Ускорение GPT-5.2 и GPT-5.2-Codex на 40%, без изменений модели
OpenAI недавно представила впечатляющую оптимизацию производительности для обеих своих основных моделей. Согласно отчету Foresight News, достигнутая OpenAI ускорение составляет 40%, что приносит значительную пользу всем пользователям API. Этот результат привлекателен тем, что достигнут без изменения модели или её базовых весов. ## Повышение скорости на 40% для улучшения пользовательского опыта Ускорение выполнения моделей GPT-5.2 и GPT-5.2-Codex на 40% — это значительный скачок в производительности. Пользователи почувствуют прямое сокращение задержек, время отклика станет значительно короче при использовании API. Это улучшение распространяется на всех пользователей без необходимости обновлений или специальных настроек. Такое ускорение — не просто постепенное улучшение, а существенная трансформация эффективности системы. Для разработчиков и предприятий, использующих API OpenAI, это означает экономию времени ожидания, увеличение пропускной способности и более отзывчивый пользовательский опыт. ## Технологическая оптимизация без изменения структуры модели Техническое преимущество OpenAI заключается в способности повышать скорость на значительный процент, сохраняя при этом ту же модель и веса. Это означает, что оптимизация проводится на уровне инфраструктуры и алгоритмов выполнения, а не на фундаментальной архитектуре модели. Такой подход демонстрирует высокий инженерный уровень эффективности, позволяя повышать производительность без необходимости повторного обучения или замены ключевых компонентов. В результате задержки значительно снижаются, обеспечивая лучшую отзывчивость для различных сценариев использования — от обслуживания клиентов и анализа данных до программирования с GPT-5.2-Codex. Достижения OpenAI отражают их постоянное стремление к оптимизации систем, гарантируя, что каждый пользователь получает максимально возможную производительность и пропускную способность в эпоху генеративного ИИ.