模型降智应该是有规律的吧，一直在说降智的测试方法，想问问现在有没有什么规律？
我理解模型之所以被降智不外乎两种情况：
1：上下文内容的影响，自己上下文质量差导致模型回复内容变差。新对话可以解决。
2：模型被切换：例如：当前模型是一个 128B的SOL fp16模型，被切换成了128B的SOL fp4模型或13B的其他模型。
（情况2之前在的公司就是这样用的，用了13B和7B的模型提供能力，因为7B的回复快能承载更多用户，成本低）
情况2应该是有判断标准的，我理解这个就是规律。
例如：美国IP给用全量/高版本模型，其他地区会随即掺杂低版本模型。
不知道上述理解对不对，我想知道现在能总结到的规律是怎样的？
噢， 明明gpt自身的问题，让你一分析，好像也属于我们自己的问题。 说的就是你的第1种情况
有一说一，，，说的好像还挺有道理，确实有经常切换模型的情况
@cecini #1 跟RAG一样啊，上下文也可能会影响....但是微乎其微，之前明显感觉过GPT自身原因的降智。openai对于模型优化肯定是优化能力和成本，优化成本要不就是模型量化或者优化算子和其他层，他优化过程中肯定也会造成模型降智。剩下我猜肯定有模型切换了，不然不会出现降智