„In den Labors haben wir diese fähigen Modelle, und sie sind nicht so weit voraus, als was der Öffentlichkeit kostenlos zur Verfügung steht.“ Boom! Das ist ein direktes Zitat von Mira Murati, CTO von OpenAI, und es bildet die Grundlage für diese Folge von The Prompt. Jim Carter berichtet über die Veröffentlichung von GPT-4o-mini, einer kleineren, schnelleren und weitaus günstigeren Version des Flaggschiffmodells GPT-4o. Dies ist nicht nur ein weiteres Upgrade; es ist ein Paradigmenwechsel.

Jim untersucht, wie GPT-4o-mini mit seiner beeindruckenden 82%-Bewertung im MMLU-Benchmark und dem gleichen Kontextfenster von 128 Tausend Token für Aufsehen sorgt, indem es sowohl effizient als auch zugänglich ist. Und der Clou? Es tut all das zu einem Bruchteil der Kosten—15 Cent pro Million Eingabetoken und 60 Cent pro Million Ausgabetoken. Für jeden, der rund um die Uhr API-Aufrufe tätigt, sind diese Einsparungen enorm.

Doch es geht nicht nur ums Geld. Jim argumentiert, dass dieser Wandel hin zu Effizienz über roher Leistung eine neue Phase in der Entwicklung von KI signifiesiert. Wir bewegen uns weg vom Erweitern der Grenzen des Möglichen hin zur praktischen und zugänglichen Nutzung dieser Fähigkeiten. Dies spiegelt sich in Muratis Zugeständnis wider, dass die aufregendsten Dinge in den Labors nicht so weit entfernt sind von dem, was öffentlich verfügbar ist.

Jim geht auch darauf ein, wie sich GPT-4o-mini gegen andere Modelle wie Claude, Llama und Gemma behauptet. Obwohl es sie nicht aus dem Wasser bläst, ist es wettbewerbsfähig und signalisiert einen Sättigungspunkt in der KI-Entwicklung. Diese neue Phase dreht sich um Optimierung, praktische Anwendungen und die Zugänglichmachung leistungsfähiger Technologie.

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Diese Episode und der gesamte Podcast werden von der Künstlichen Intelligenz (KI) von Specialist, Jim Carter, produziert. Jim spricht kein Deutsch! Dies ist sein Podcast und Experiment, und er ist für Ihre Unterstützung dankbar.

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