人工智慧的爆發性成長迎來了科技奇蹟和開創性成就的時代。然而，在這場革命中，一個經常被忽視的關鍵面向是 AI 模型的品牌建立。分配給這些尖端技術的名稱，常常是令人困惑的混合體，讓消費者甚至行業專業人士都摸不著頭緒。
OpenAI 是廣為人知的 ChatGPT 背後的公司，在品牌認知度方面居於領先地位。然而，當談到為特定任務選擇合適的模型時，用戶會面臨令人困惑的選擇，例如 ‘o3-mini-high’ 和 ‘GPT-4o’。僅僅本週，該公司就推出了三個新模型：GPT-4.1、GPT-4.1 mini 和 GPT-4.1 nano，進一步使情況複雜化。
不僅僅是新興的初創公司，將他們的創新技術品牌與名稱、版本號和參數大小的混亂組合混為一談。即使是像 Google 這樣的知名科技巨頭，也在助長這種混亂。Google 目前提供九種 Gemini AI 模型，每個模型都有同樣令人費解的名稱，例如 ‘Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental’、’Gemini 1.0 Ultra’ 和 ‘Gemini 2.5 Pro Preview’。
為了突顯 AI 模型命名慣例的荒謬性，我們創建了一個測驗，挑戰您區分真實和虛構的 AI 模型名稱。我們編制了一份來自不同 AI 公司的實際 AI 模型名稱列表，然後製作了一份模仿這些公司使用的模式的假名稱列表。
命名夢魘：測驗
說明： 針對以下每個 AI 模型名稱，指出您認為它是真實還是虛假的名稱。答案在文末提供。
- QuantumLeap AI
- Gemini 3.0 Supernova
- GPT-5 Turbo Max
- BrainWave X Pro
- AlphaMind 7.0
- DeepThought Prime
- NeuralNet Infinity
- Cognito AI Ultra
- Synapse 2.0 Plus
- LogicAI Xtreme
- Inferno Core
- Titan X Quantum
- Apex Vision Pro
- NovaMind AI
- Cortex 9.0 Ultimate
- Zenith AI Pro
- Polaris AI Genesis
- Vanguard AI Elite
- Horizon AI Max
- Galaxy AI Prime
解剖亂象：為何 AI 模型名稱如此糟糕
AI 公司採用的隨意命名慣例可歸因於以下幾個因素：
- 缺乏標準化命名法： 與其他科學和技術領域不同，沒有建立 AI 模型命名的標準。這種缺乏一致性的情況，使得公司可以創建通常不一致且令人困惑的名稱。
- 行銷炒作： AI 公司在命名模型時，往往會優先考慮行銷吸引力，而不是清晰度和精確度。他們可能會選擇聽起來令人印象深刻或具有未來感的名稱，即使這些名稱並不能準確反映模型的功能。
- 技術術語： AI 模型是複雜的系統，具有眾多的參數和配置。公司可能會嘗試將技術細節納入名稱中，從而導致繁瑣且難以理解的標籤。
- 快速創新： AI 領域正以空前的速度發展，新的模型和版本頻繁發布。這種快速創新可能會導致名稱的激增，進一步加劇混亂。
- 內部命名慣例： 某些 AI 公司可能會使用不打算公開使用的內部命名慣例。然而，這些內部名稱可能會無意中洩露到行銷資料或產品文件中，從而增加整體混亂。
混淆名稱的後果
用於 AI 模型的混淆命名慣例會產生以下幾個負面後果：
- 客戶混淆： 客戶可能難以理解各種 AI 模型之間的差異，從而難以選擇適合其需求的模型。
- 降低採用率： AI 模型名稱的複雜性可能會阻止潛在用戶採用該技術，因為他們可能會感到不知所措或害怕。
- 品牌稀釋： 不一致且令人困惑的名稱可能會稀釋 AI 公司的品牌形象，使他們難以在市場上建立清晰的形象。
- 溝通挑戰： 缺乏標準化命名法可能會阻礙 AI 專業人員之間的溝通，使他們難以討論和比較不同的模型。
- 增加培訓成本： 公司可能需要投入更多資源來培訓員工，以了解各種 AI 模型及其相應的名稱。
呼籲清晰：邁向更好的 AI 模型命名
為了應對 AI 模型名稱混淆的問題，業界需要採取更標準化和使用者友好的方法。以下是一些建議：
- 建立命名慣例： 制定清晰一致的命名慣例，其中包含有關 AI 模型的主要資訊，例如其架構、訓練數據和效能指標。
- 優先考慮清晰度： 選擇易於理解和記憶的名稱，避免使用技術術語和行銷炒作。
- 專注於功能： 在名稱中強調 AI 模型的特定功能和應用，而不是關注抽象概念。
- 一致地使用版本號： 採用一致的版本編號系統來追蹤 AI 模型的更新和改進。
- 提供清晰的文件： 提供全面的文件，詳細說明各種 AI 模型及其相應的名稱。
- 與社群互動： 徵求使用者和專家的回饋，以完善命名慣例並改善整體使用者體驗。
AI 模型命名的未來
隨著 AI 技術的不斷發展，清晰一致的命名慣例的重要性只會增加。透過採用更使用者友好的命名方法，業界可以減少混淆、促進採用並促進更好的溝通。
挑戰在於在技術準確性、行銷吸引力和使用者理解之間取得平衡。AI 公司需要超越目前隨意命名的做法，並採取更具策略性和周到的方法。AI 的未來不僅取決於技術的進步，還取決於向世界有效傳達這些進步的能力。
測驗答案
以下是 AI 模型名稱測驗的答案：
- QuantumLeap AI: 假的
- Gemini 3.0 Supernova: 假的
- GPT-5 Turbo Max: 假的
- BrainWave X Pro: 假的
- AlphaMind 7.0: 假的
- DeepThought Prime: 假的
- NeuralNet Infinity: 假的
- Cognito AI Ultra: 假的
- Synapse 2.0 Plus: 假的
- LogicAI Xtreme: 假的
- Inferno Core: 假的
- Titan X Quantum: 假的
- Apex Vision Pro: 假的
- NovaMind AI: 假的
- Cortex 9.0 Ultimate: 假的
- Zenith AI Pro: 假的
- Polaris AI Genesis: 假的
- Vanguard AI Elite: 假的
- Horizon AI Max: 假的
- Galaxy AI Prime: 假的
注意： 此測驗中的所有名稱均為虛構，旨在說明 AI 模型命名中使用的常見模式和風格。