舉例來說，我使用的是一個叫 GPT-OSS-Swallow 的開源模型，由日本的大學訓練。我只用很小的版本，雖然這台機器當然可以跑 1200 億參數的版本。但我發現，對我日常大部分的任務來說，200 億參數的版本就綽綽有餘了。所以重點在於，你是在追求某個抽象的最高分數，還是只是在做「夠好就好」（satisficing）。我覺得到今年為止，我們早就跨過「夠好」的門檻了。對我日常的大部分使用來說，200 億或更少參數的模型就夠好了。