AI模型命名乱象：真实还是随机？

人工智能的爆炸性增长已经迎来了一个技术奇迹和突破性成就的时代。然而，在这场革命中，一个经常被忽视的关键方面是AI模型的品牌推广。分配给这些尖端技术的名称通常是令人困惑的混合物，让消费者甚至行业专业人士都摸不着头脑。

OpenAI是广为人知的ChatGPT背后的公司，在品牌认知度方面占据主导地位。然而，当涉及到为特定任务选择合适的模型时，用户面临着令人困惑的选择，例如“o3-mini-high”和“GPT-4o”。仅本周，该公司就推出了三个新模型：GPT-4.1、GPT-4.1 mini和GPT-4.1 nano，进一步复杂化了局面。

不仅仅是新兴的初创公司在用名称、版本号和参数大小的混乱组合来为他们的创新技术命名。即使是像谷歌这样成熟的科技巨头也在加剧这种混乱。谷歌目前提供九种变体的Gemini AI模型，每个模型都有同样令人困惑的名称，如“Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental”、“Gemini 1.0 Ultra”和“Gemini 2.5 Pro Preview”。

为了突出AI模型命名惯例的荒谬性，我们创建了一个测验，挑战你区分真实和虚构的AI模型名称。我们从各种AI公司汇编了一份真实的AI模型名称列表，然后制作了一份模仿这些公司使用的模式的假名称列表。

命名噩梦：一个测验

说明： 对于以下每个AI模型名称，请指出你认为它是真实名称还是虚假名称。答案在最后提供。

1. QuantumLeap AI
2. Gemini 3.0 Supernova
3. GPT-5 Turbo Max
4. BrainWave X Pro
5. AlphaMind 7.0
6. DeepThought Prime
7. NeuralNet Infinity
8. Cognito AI Ultra
9. Synapse 2.0 Plus
10. LogicAI Xtreme
11. Inferno Core
12. Titan X Quantum
13. Apex Vision Pro
14. NovaMind AI
15. Cortex 9.0 Ultimate
16. Zenith AI Pro
17. Polaris AI Genesis
18. Vanguard AI Elite
19. Horizon AI Max
20. Galaxy AI Prime

解剖混乱：为什么AI模型名称如此糟糕

AI公司采用的随意命名惯例可归因于以下几个因素：

• 缺乏标准化的命名法： 与其他科学和技术领域不同，没有为AI模型命名的既定标准。这种缺乏统一性使得公司可以创建通常不一致且令人困惑的名称。
• 营销炒作： 在命名他们的模型时，AI公司通常优先考虑营销吸引力而不是清晰度和精确度。他们可能会选择听起来令人印象深刻或具有未来感的名称，即使它们不能准确反映模型的功能。
• 技术术语： AI模型是具有许多参数和配置的复杂系统。公司可能会尝试将技术细节纳入名称中，从而导致繁琐且难以理解的标签。
• 快速创新： AI领域正在以空前的速度发展，新模型和版本频繁发布。这种快速创新可能导致名称的激增，进一步加剧混乱。
• 内部命名惯例： 一些AI公司可能会使用不打算公开使用的内部命名惯例。然而，这些内部名称可能会无意中泄露到营销材料或产品文档中，从而加剧整体混乱。

混乱名称的后果

用于AI模型的混乱命名惯例有几个负面后果：

• 客户困惑： 客户可能难以理解各种AI模型之间的差异，从而难以选择满足其需求的正确模型。
• 减少采用： AI模型名称的复杂性可能会阻止潜在用户采用该技术，因为他们可能会感到不知所措或害怕。
• 品牌稀释： 不一致且令人困惑的名称可能会稀释AI公司的品牌形象，使其难以在市场上建立清晰的身份。
• 沟通挑战： 缺乏标准化的命名法可能会阻碍AI专业人士之间的沟通，从而难以讨论和比较不同的模型。
• 增加培训成本： 公司可能需要投入更多资源来培训员工以了解各种AI模型及其相应的名称。

呼吁清晰：迈向更好的AI模型命名

为了解决AI模型名称混乱的问题，行业需要采取更加标准化和用户友好的方法。以下是一些建议：

• 建立命名惯例： 开发清晰且一致的命名惯例，其中包含有关AI模型的关键信息，例如其架构、训练数据和性能指标。
• 优先考虑清晰度： 选择易于理解和记忆的名称，避免使用技术术语和营销炒作。
• 关注功能： 在名称中强调AI模型的特定功能和应用，而不是关注抽象概念。
• 一致使用版本号： 采用一致的版本编号系统来跟踪AI模型的更新和改进。
• 提供清晰的文档： 提供全面的文档，详细解释各种AI模型及其对应的名称。
• 与社区互动： 征求用户和专家的反馈，以改进命名惯例并改善整体用户体验。

AI模型命名的未来

随着AI技术的不断发展，清晰一致的命名惯例的重要性只会增加。通过采用更加用户友好的命名方法，行业可以减少混乱，促进采用，并促进更好的沟通。

挑战在于在技术准确性、营销吸引力和用户理解之间取得平衡。AI公司需要超越当前随意的命名实践，并采取更具战略性和深思熟虑的方法。AI的未来不仅取决于技术的进步，还取决于向世界有效传达这些进步的能力。

测验答案

以下是AI模型名称测验的答案：

1. QuantumLeap AI： 假
2. Gemini 3.0 Supernova： 假
3. GPT-5 Turbo Max： 假
4. BrainWave X Pro： 假
5. AlphaMind 7.0： 假
6. DeepThought Prime： 假
7. NeuralNet Infinity： 假
8. Cognito AI Ultra： 假
9. Synapse 2.0 Plus： 假
10. LogicAI Xtreme： 假
11. Inferno Core： 假
12. Titan X Quantum： 假
13. Apex Vision Pro： 假
14. NovaMind AI： 假
15. Cortex 9.0 Ultimate： 假
16. Zenith AI Pro： 假
17. Polaris AI Genesis： 假
18. Vanguard AI Elite： 假
19. Horizon AI Max： 假
20. Galaxy AI Prime： 假

注意： 此测验中的所有名称均为虚构，旨在说明AI模型命名中使用的常见模式和样式。

AI 模型命名困境：真实与虚构的较量

人工智能（AI）的迅猛发展催生了一系列令人惊叹的技术创新。然而，在这些技术飞速发展的背后，AI模型的命名问题却往往被忽视。这些模型的命名方式常常让人摸不着头脑，不仅让消费者感到困惑，甚至连行业内的专家也感到难以理解。

OpenAI，作为广受欢迎的ChatGPT的缔造者，在品牌认知度方面占据着领先地位。然而，当用户需要选择一个适合特定任务的模型时，他们却不得不面对一堆令人费解的选项，例如“o3-mini-high”和“GPT-4o”。仅本周，OpenAI就发布了三个全新的模型：GPT-4.1、GPT-4.1 mini 和 GPT-4.1 nano，这无疑让情况变得更加复杂。

不仅仅是那些初创公司会用一堆混乱的名称、版本号和参数大小来命名它们的技术。就连像谷歌这样的科技巨头也在助长这种混乱。谷歌目前提供了九个版本的 Gemini AI 模型，每个模型的名称都让人困惑，例如“Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental”、“Gemini 1.0 Ultra”和“Gemini 2.5 Pro Preview”。

为了揭示 AI 模型命名方式的荒谬之处，我们设计了一个小测验，让大家来区分哪些是真实的 AI 模型名称，哪些是虚构的。我们收集了一系列来自不同 AI 公司的真实模型名称，然后仿照这些公司的命名方式，创造了一系列虚假的模型名称。

命名噩梦：来一场测试

说明： 请判断以下每一个 AI 模型名称是真实名称还是虚构名称。答案将在文末公布。

1. QuantumLeap AI
2. Gemini 3.0 Supernova
3. GPT-5 Turbo Max
4. BrainWave X Pro
5. AlphaMind 7.0
6. DeepThought Prime
7. NeuralNet Infinity
8. Cognito AI Ultra
9. Synapse 2.0 Plus
10. LogicAI Xtreme
11. Inferno Core
12. Titan X Quantum
13. Apex Vision Pro
14. NovaMind AI
15. Cortex 9.0 Ultimate
16. Zenith AI Pro
17. Polaris AI Genesis
18. Vanguard AI Elite
19. Horizon AI Max
20. Galaxy AI Prime

分析混乱：为什么 AI 模型命名如此糟糕？

AI 公司的随意命名方式可以归结为以下几个原因：

• 缺乏标准化的命名规范： 与其他科学和技术领域不同，AI 模型命名没有统一的标准。这种标准的缺失导致公司可以随意起名，最终造成名称的不一致和混乱。
• 营销炒作： 在给模型命名时，AI 公司常常会优先考虑营销效果，而不是清晰度和准确性。他们倾向于选择听起来高大上或充满未来感的名称，即使这些名称并不能准确反映模型的功能。
• 技术术语： AI 模型是一个复杂的系统，包含大量的参数和配置。为了凸显模型的复杂性，公司可能会尝试将一些技术细节融入到名称中，但最终只会创造出一些晦涩难懂的标签。
• 快速创新： AI 领域的创新速度非常快，新的模型和版本层出不穷。这种快速的创新导致名称泛滥，进一步加剧了混乱。
• 内部命名规则： 一些 AI 公司可能会采用一些内部的命名规则，这些规则并不打算公开。然而，这些内部名称可能会意外地出现在营销材料或产品文档中，从而加剧了混乱。

混乱的名称带来的后果

AI 模型命名方式的混乱会带来以下负面后果：

• 用户困惑： 用户可能难以理解各种 AI 模型之间的区别，从而难以选择适合自己需求的模型。
• 降低使用率： AI 模型名称的复杂性可能会让潜在用户望而却步，因为他们可能会感到不知所措或者被吓到。
• 品牌稀释： 不一致且混乱的名称会稀释 AI 公司的品牌形象，从而难以在市场上建立清晰的品牌认知度。
• 沟通障碍： 缺乏标准化的命名规范会阻碍 AI 专业人士之间的沟通，从而难以讨论和比较不同的模型。
• 增加培训成本： 公司需要投入更多的资源来培训员工，让他们能够理解各种 AI 模型及其对应的名称。

呼吁清晰：如何改进 AI 模型命名

为了解决 AI 模型命名混乱的问题，整个行业需要采取更加标准化和用户友好的方式。以下是一些建议：

• 建立统一的命名规范： 制定一套清晰且一致的命名规范，其中包含关于 AI 模型的关键信息，例如其架构、训练数据和性能指标。
• 优先考虑清晰度： 选择易于理解和记忆的名称，避免使用技术术语和营销炒作。
• 关注功能： 在名称中强调 AI 模型的特定功能和应用，而不是关注抽象的概念。
• 统一使用版本号： 采用一致的版本编号系统来跟踪 AI 模型的更新和改进。
• 提供清晰的文档： 提供全面的文档，详细解释各种 AI 模型及其对应的名称。
• 与社区互动： 听取用户和专家的反馈意见，以改进命名规范，提升用户体验。

AI 模型命名的未来

随着 AI 技术的不断发展，清晰且一致的命名规范将会变得越来越重要。通过采用更加用户友好的命名方式，整个行业可以减少混乱，提高 AI 模型的使用率，并促进更好的沟通。

关键在于在技术准确性、营销吸引力和用户理解力之间找到平衡点。AI 公司需要摒弃当前这种随意的命名方式，转而采取更具战略性和深思熟虑的方法。AI 的未来不仅取决于技术的进步，还取决于如何向世界有效地传达这些进步。

测验答案

以下是 AI 模型名称测验的答案：

1. QuantumLeap AI： 假
2. Gemini 3.0 Supernova： 假
3. GPT-5 Turbo Max： 假
4. BrainWave X Pro： 假
5. AlphaMind 7.0： 假
6. DeepThought Prime： 假
7. NeuralNet Infinity： 假
8. Cognito AI Ultra： 假
9. Synapse 2.0 Plus： 假
10. LogicAI Xtreme： 假
11. Inferno Core： 假
12. Titan X Quantum： 假
13. Apex Vision Pro： 假
14. NovaMind AI： 假
15. Cortex 9.0 Ultimate： 假
16. Zenith AI Pro： 假
17. Polaris AI Genesis： 假
18. Vanguard AI Elite： 假
19. Horizon AI Max： 假
20. Galaxy AI Prime： 假

注意： 此测验中的所有名称均为虚构，旨在展示 AI 模型命名中常见的模式和风格。