@auroter: Frontier AI 简直脑死亡。GPT5.5 xHigh 在 Codex 中认为我应该使用张量并行来部署 Qwen 3.6 27B 在我的系统上…

X AI KOLs Following 新闻
ai-comparison frontier-ai model-evaluation gpt5 qwen nemotron

摘要

作者批评 Frontier AI（GPT5.5 xHigh）错误地建议对一个能单 GPU 容纳的模型使用张量并行，并宣布计划进行一场对决，比较多个 AI 模型（GPT5.5、Opus 4.8、Qwen 系列、Nemotron）在真实问题上的表现。

Frontier AI 简直脑死亡。 GPT5.5 xHigh 在 Codex 中认为我应该使用张量并行来部署 Qwen 3.6 27B 到我的系统上，该系统配有四张 RTX 6000 Pro Blackwell 显卡。 你问为什么？它的理由是，如果没有张量并行，“我们将被迫在四个不同的端口上服务模型，这会让 OpenCode 感到困惑。” 是的，它建议我为部署一个在单卡上轻松适配 BF16 的模型运行张量并行。因为端口很可怕，你不可能监听其中一个并相应地引导流量。 …… 另外，今天早上我正在组织一场对决，将同一个问题分别交给 GPT 5.5 xHigh、Opus 4.8 Max、Qwen3.5 397b-a17b、Qwen3.6 27B 和 Nemotron 3 Ultra。较大的模型将量化至 NVFP4，而 27B 模型则以 BF16 运行。 你可能已经注意到了，GPT5.5 的开局并不顺利。它正在努力弄清楚如何在没有我明确指导的情况下设置这场对决。到目前为止，我发现它相对于 Opus 4.8 的优势充其量只是微弱的。 敬请关注。关于开源模型与前沿模型的对比，最近在与 X 上朋友们的对话中已经多次提及，所以我想在我的持续项目中对这些模型进行真实场景下的对比，测试它们解决实际问题的能力。
查看原文
查看缓存全文

缓存时间: 2026/06/08 23:29

前沿AI就是脑子秀逗了。

GPT5.5 xHigh 在 Codex 中认为，我应该在我的系统（配备4张 RTX 6000 Pro Blackwell 显卡）上使用 Tensor Parallelism 来部署 Qwen 3.6 27B。

为什么？它的理由是：如果不使用 Tensor Parallelism，“我们就不得不将模型分散到4个单独的端口上提供服务，这会搞乱 OpenCode。”

没错，它建议我运行 Tensor Parallelism 来部署一个在单卡 BF16 下就能轻松容纳的模型。理由居然是端口很吓人，而且你绝对不可能监听其中一个端口并据此引导流量。

……

另外，今天上午我要做一个横向对比测试，把同一个问题抛给 GPT 5.5 xHigh、Opus 4.8 Max、Qwen3.5 397b-a17b、Qwen3.6 27B 以及 Nemotron 3 Ultra。大模型会量化到 NVFP4，而 27B 模型则运行在 BF16 下。

你可能已经注意到了，GPT5.5 的开局并不顺利。在没有我明确指引的情况下，它连如何设置这个对比测试都搞不明白。就目前来看，它相对于 Opus 4.8 的优势微乎其微。

敬请期待。最近在 X 上与一些人交流时，多次提到了开源模型与前沿模型这个话题，所以我打算拿这些模型做一个真实场景下的对比，看看它们在我正在进行的项目中解决实际问题的能力。

相似文章

前沿模型在破坏本地AI部署吗？

Reddit r/LocalLLaMA

一位用户报告称，像Codex和GPT 5.6 Sol这样的前沿AI模型在本地AI设置中往往适得其反，添加不必要的限制并忽略规格要求，并寻求社区对此问题的经验分享。