（来源：上观新闻）
这是一🇮🇴🕋个几乎无解🥎的平衡问题📹💠。在去年8月完成备👮♀️🐴案的5🇫🇴👩🔬38款🔗🌨生成式人工😥🔉智能服务中，豆🇮🇷📰包、De📱epSee🇫🇮🎼k稳居市场前两🤖名🐉🗑。更扎心的☢是——花得🙈多，不代表做得好🍕。反对的人理🇦🇬由很直接🗳💁♂️，用户做完🔓🌆一个小工🕛🇵🇷具，玩⚓🔦两天就扔，留存率🔶特别低，商🤐☣业模式走不通👁📏。
不过 Anth💍rop⛸ic 拒绝接受五🇸🇸👀角大楼任🕶😬何合法用🚶♀️途的条款，🍂🌽其担心🚯👠这会让自己的技术🗽😧被用于美国🚣♀️🍣大规模国内监控或🏚者完全自主的🛌致命武器系统🚜。结果如何？ 🌁📚所有模型👛，全军覆没👨👧。研究者让同一个 📹👼Agent 在👨👧👦同一个任🕢务上跑了 🙎♂️4 次，结🤴果发现：🇧🇦🇧🇿 在不同任务之间🕓🏮，最贵的任务比📎🆔最便宜的任务多烧♓约 700 万♓个 To❇🇲🇶ken（Figu🔩😱re 2a） 在🦶🉐同一模型、😬🥧同一任务的多次运🇸🇻🃏行中，最贵的📷一次大约🔮是最便宜的一🇲🇫🗝次的 2 倍（F🈸🀄igure 💋🎟2b） 而如果跨💀模型对比同一个任🍃务，最高消耗和最👩🎤🏰低消耗之间➿👥可以相差高达 3🤢0 倍 最后一👵🎷个数字🍳尤其值得关注：🇨🇾这意味着，选📡对模型和选👩👦👦错模型之间的成🏹👿本差距🚅🏢，不是📔“贵一点🚋🥁”，而是🇧🇦🚞“贵出一个数量级🦋🛀”👳♀️🇧🇷。
