博主拆图反驳「模型差距大于测试时算力」:并行扩展贡献两倍于换新模型
scaling01 · x · 2026-09-19
针对「串行测试时算力(TTC)提升远不如换新模型、且串行比并行更高效」的论点,博主 scaling01 逐点反驳:
- 从图表提取数据后,内部模型每翻倍算力增益约 0.17 logits,Astra 带来约 0.18 logits/翻倍,效率其实相当;
- 图上 1.25 logits 的纵向差距约等于 7 次翻倍(串行 TTC 约 140 倍),远低于实际扩大的 10,000 倍;
- 按 10,000 倍(约 13.3 次翻倍)与图中斜率计算,并行扩展带来约 2.4 logits,是新模型差距(1.25 logits)的两倍。
- 对「串行更高效」的说法,他指出数学类任务高度可并行、可验证,大规模独立并行的 agent 集群本就是此类证明问题的关键,质疑串行路线能否独立产出同等结果。
所属事件:Navier-Stokes 证明之争：万级 agent 集群贡献几何(12 条相关)→
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