Geek（@geekbb）のスレッド

大きな進展: 大規模言語モデル (LLM) が現実世界でどのように使用されているかについての OpenRouter による詳細な実証的分析。 この実証的研究では、OpenRouter 上の 100 兆トークンを超える実際の通話データに基づいて、2024 ～ 2025 年の LLM の世界的な使用状況を調査しており、「誰がモデルを使用しているか、何に使用されているか、どのように使用されているか」という質問への回答に重点を置いています。 要点: - ベンチャーキャピタル企業a16zとAI推論サービスプロバイダーのOpenRouterが共同で実施したこの調査では、100兆トークンを超える実際のLLMインタラクションデータを分析しました。 - データは OpenRouter プラットフォームから取得されます。このプラットフォームは 60 社を超えるベンダーの 300 種類以上のモデルを接続し、世界中のユーザーをカバーしており、そのうち 50% 以上が米国外のユーザーです。 - プライバシーを保護するため、分析は匿名のメタデータに基づいて行われ、ユーザープロンプトやモデル生成コンテンツの特定のテキストは含まれません。 主な調査結果: - オープンソース vs. クローズドソース:オープンソースモデルの市場シェアは着実に拡大しており、2025年末までにトークン使用量の約3分の1を占めると予想されています。特に、中国のオープンソースモデル（QwenやDeepSeekなど）は急速に成長しており、世界のLLMの競争環境を再形成しています。 レポートの半分は、オープンソースモデルをどのように活用し、ロールプレイングを最大限活用しているかについてです。オープンソースモデルにはそれほど多くの制約がないことは、ご存知の方も多いでしょう。 - 彼らはまた、「シンデレラのガラスの靴効果」と呼ばれる新しいトリックを考案しました。これは、新しいモデルが発売されると、少数の人々のGスポットにヒットし、彼らの「本質的なニーズ」が解決され、これらの人々はそれに夢中になり、何をしても追い払うことができないということを意味します。 未来は「AI入れ子人形」の時代です。レポートでは、AIと会話するのではなく、AIに一連のツールを呼び出して作業をさせる人がますます増えていると指摘されています。これは「代理推論」ワークフローと呼ばれます。 https://t.co/j9wpZNRs6X