Palantir:微调 4B 小模型准确率超 GPT-6 与 Claude,成本仅 1/200
eliano · x · 2026-11-03
Palantir 在 Q3 业务更新中展示了一个反直觉结果:经微调的 NVIDIA Nemotron 3 Nano(仅 40 亿参数)在建筑公司 McCarthy 的真实客户任务(RFI 分类)上击败了更大的前沿模型:
- Nemotron 4B 微调:约 75% 准确率,$0.10/百万 tokens
- Claude Sonnet 5.5:约 66% 准确率,$4/百万 tokens
- GPT-6 Astra:约 62% 准确率,$20/百万 tokens
图表显示未微调的 Nemotron 4B 仅约 53%,微调带来约 20 个百分点的提升。Palantir 称该方案预计每年为 McCarthy 节省约 3 万个绘图工时。
此外,NVIDIA 正在 Palantir 的 Ontology 平台内用自身供应链数据(数百万零件、数千供应商)训练开放模型,黄仁勋称双方合作把运营图谱转化为「主权智能」。
「Infra」频道最新
- Anthropic IPO 文件曝最高 1.07 万亿美元算力承诺 — rohanpaul_ai · 2026-11-03
- Anthropic IPO 文件曝最高 1.07 万亿美元算力承诺 — rohanpaul_ai · 2026-11-03
- 一块 B300 的 FP64 算力抵上 1997 年最强超算 — scaling01 · 2026-11-03
- WSJ：大投资者压价 Anthropic IPO 至 1.5-1.6 万亿美元 — rohanpaul_ai · 2026-11-03
- Cerebras 工程师拆解晶圆级芯片散热:水直进直出而非平行流过 — bookwormengr · 2026-11-03
- Altman 称家用闲置内存浪费，Goertzel 倡去中心化算力网络反制 — bengoertzel · 2026-11-03