فريق البحث في ServiceNow أطلق مؤخرًا نموذج Apriel-1.6-15B-Thinker، وهو فعلاً نموذج قوي—حجمه 15 مليار باراميتر لكنه يقدم أداء بمستوى النماذج من نفس الفئة، وحجمه تقلص بمقدار 15 مرة. والأقوى من كذا أن 15% من بيانات التدريب تمت بالاعتماد على NVIDIA، وهذا التوجه في تحسين استهلاك القدرة الحاسوبية فعلاً يستحق الانتباه.

إذا نجحت فكرة النماذج الصغيرة ذات الأداء العالي، فهذا بيأثر بشكل كبير على سوق الذكاء الاصطناعي واستهلاك القدرة الحاسوبية. في النهاية، الكل حالياً يدفع مبالغ ضخمة عشان يزود عدد الباراميترات، وإذا فيه طريقة تعطي نفس النتائج بموارد أقل أكيد بتكون أفضل للجميع.