Parece que los grandes modelos de IA son iguales, ¿por qué finalmente toman caminos completamente diferentes?

En apariencia, ya sea Optimus, Neo o Phoenix, pueden provenir del mismo peso del modelo, del mismo conjunto de instrucciones, ejecutar el mismo backend de LLM, y estar limitados por las mismas condiciones de restricción. Pero esto es solo el punto de partida.

La verdadera diferencia está en lo que viene después: diferentes estrategias de ajuste fino, escenarios de aplicación diferenciados, y sus propias posiciones en el ecosistema. Es como un proyecto de código abierto bifurcado del mismo código base; en estado inicial son casi idénticos, pero con la iteración y optimización por diferentes equipos y la demanda del mercado, evolucionan gradualmente hacia características y ventajas únicas.

En una era en la que la competencia en IA se intensifica, cómo la misma infraestructura básica puede derivar en capacidades diferenciadas es una cuestión que cada innovador de modelos está considerando.