北美下一代大模型调研：模型能力演进、Token消耗与算力瓶颈分析

本次调研重点分析了北美下一代大模型（如Opus 5、GPT-6）的能力演进方向。新一代模型旨在通过延长任务执行时长和提高自动化程度来减少人工干预，其性能提升主要依赖于增加Token消耗以实现冗余验证（如playback validation）来提升可靠性。调研指出，目前Token消耗的增加主要源于执行步骤增多，且受限于DRAM容量，导致缓存效率低、实际成本高昂。在Coding Agent领域，虽然渗透率较高，但一次性通过率（Pass@1）仅在40%左右，距离完全替代人类工程师仍有较大差距。此外，行业算力短缺依然严峻，模型规模的增长速度已超过可用算力的增长速度，导致即便旧款算力卡仍被抢购。对于国产模型，调研认为其能力与国际领先水平相当，但核心挑战在于算力资源的匮乏。