Ihr nächstes „großes“ Sprachmodell ist vielleicht nicht so groß

Ein 27‑Millionen‑Parameter‑Modell hat jüngst die großen Konkurrenten DeepSeek R1, o3‑mini und Claude 3.7 bei Rechenaufgaben übertroffen. Trotz seiner geringen Größe liefert es beeindruckende Ergebnisse auf komplexen Logik‑ und Problemlösungsaufgaben, die bisher von deutlich größeren Modellen dominiert wurden.

Die Leistung zeigt, dass die reine Parameterzahl nicht mehr das alleinige Kriterium für die Leistungsfähigkeit von Sprachmodellen ist. Durch gezielte Architektur‑ und Trainingsoptimierungen können auch kompakte Modelle in bestimmten Anwendungsbereichen konkurrenzfähig sein.

Diese Entwicklung könnte die Art und Weise, wie wir Sprachmodelle bewerten und einsetzen, neu definieren und den Fokus stärker auf Effizienz und Spezialisierung legen.