待验证90% 置信基准精确时间

700亿参数的Chinchilla模型在1.4万亿token上训练，性能超过了2800亿参数但仅用3000亿token训练的Gopher

1

来源数

90%

置信度

长期有效

时效性

2026/8/19

首次发现

来源

Scaling Law再思考：参数不是唯一答案

twitterjietang2026/8/19

涉及实体

Chinchillamodel Gophermodel

相关事实

待验证Chinchilla以700亿参数在多项基准上超越2800亿参数的Gopher71% 相似待验证Chinchilla模型以70B参数配合4倍数据量即可超越280B参数的Gopher模型性能67% 相似待验证根据Chinchilla缩放定律，一个30B模型的最优训练数据量约为600B-1T tokens65% 相似部分验证通义千问发布了Qwen 3.8 Max模型，参数规模高达2.4万亿65% 相似待验证通义零码（Qwen Coder）采用专家混合架构（MoE），拥有4800亿总参数，推理时仅激活350亿参数61% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/796926

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/796926

MCP

get_claim(id=796926)