虽然我这么说很扫兴 但是我觉得国外 AI 再次拉开和国内 AI 的差距了 上一次有这种感觉，还是 ChatGPT 4o 的时候 Opus 5.5 的出现，让… · @10xmylife · TwKit

@10xmylife

虽然我这么说很扫兴 但是我觉得国外 AI 再次拉开和国内 AI 的差距了 上一次有这种感觉，还是 ChatGPT 4o 的时候 Opus 5.5 的出现，让所有 case 比较失去意义 现在除了 DeepSeek 之外，大部分国内 AI 的风格，都隐隐透露着一股 Astra 的味道 当我尝试用 Astra 一个任务失败后，除了 DeepSeek之外，我懒得去测试其它模型了。 假如 Astra 是老师，那么蒸馏 Astra 的模型就是它的学生，老师都答不出问题，学生更是答不出了。 国外 AI 的领先，不仅仅是体现在最新的模型能力上 Anthropic/OpenAI 的内部肯定还有更好的模型 它们基于此可以去构建企业内部的生产环境 AI 用户又是最没有忠诚度的一批，人们只想用最好的模型，大量的训练数据贡献给了市面上最好的 AI 而越聪明的 AI，犯的错误也越少，当它们犯错的时候，它们又获得了改进机会 一个稳定考 90 分的学生，面对剩下 10 分的错误，针对这些错误训练，下次考试肯定会表现更好 一个常年徘徊在及格线的学生，他们可能要重新训练自己的学习方法，而这会花更多的时间 模型之间的差距，数据之间的差距，生产环境之间的差距，随着时间的推移，恐怕会是指数级别的。

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