我所理解的GPT4-o架构应该是啥样的？

  5月15号发布的，为了狙击Google。

      刨去宣传的那些梗有哪些技术上的变革值得我们注意？

      我总结主要有2条

•     一是LLM这块全新的编码方式

•     二是完整的多模态直入直出

      LLM这块全新的编码方式：

      Tokenizer的变化非常重要, 主要是压缩技术，对英语以外的语种非常友好，以中文为例，能提供1.4倍的压缩比，如图中的34到24

      又因为是双向(input,output)，所以意味着在处理速度这块，啥也不变的情况下提升2.8倍 ，这个还是挺有吸引力的。

     速度提升意味着降低了延迟，GPT4-o的响应速度这块，即使是文本对文本有多快，大家或多或少也看过demo了，所以我也不演示了，另外一个优势是阴性的就是在小语种上，价格会更便宜。

     之前智谱说自己的100万tokens 1元是glm3，然后字节豆包就来个100万tokens 8毛，但是其实智谱的所谓GLM4是 每100万tokens 100元，对比GPT4-o的就算全算贵的output tokens，每100万才 15美元。

     然后中文是再降百分之25（新tokenizer压缩，参见上图32到24，所以能压缩百分之25的成本），能合到80人民币，每100万tokens。

     那么是你，你会买哪个？我这还没算input 的token其实才5美元 每100万tokens。对于国内的LLM，打价格战，目前看肯定不是一个特别好的选择。

     但是Tokenizer的改变也不全是正向的。

     因为单token表达的意义或者叫concept变大，词表单个词(甚至有些词接近短句）就会变大，它就没被分开。结合中文训练语料清洗不完善，毕竟是老外，对中文