Mensagem do Gate News, 24 de Abril — O engenheiro da OpenAI Clive Chan apresentou objecções detalhadas ao capítulo de recomendações de hardware no relatório técnico V4, chamando-lhe “surpreendentemente medíocre e propenso a erros” em comparação com a aclamada versão V3. A orientação de hardware da V3, que incluía sessões de Q&A que se tornaram no tema de discussão mais popular na conferência académica ISCA, ofereceu recomendações específicas alinhadas com normas de interconexão da indústria. Já a V4, em contraste, é muito mais vaga.
Chan contestou sistematicamente três recomendações-chave. No consumo de energia, o relatório sugere que a optimização de software permite que os chips executem simultaneamente em capacidade total computação, armazenamento e comunicação, e recomenda que os fabricantes de chips reservem folga adicional de energia. Chan argumenta que isso é contraproducente: o poder total do chip é limitado por restrições das limitações físicas do processo, pelo que reservar mais margem de energia apenas reduz a frequência de funcionamento, acabando por diminuir o desempenho computacional. No que respeita à transferência de dados de GPU para GPU, o relatório defende um modelo pull—em que as GPUs buscam activamente dados—em vez de um modelo push, citando a elevada sobrecarga de notificações em operações push. Chan contesta isso, sustentando que o pull é na verdade mais lento e que capacidades melhoradas dos adaptadores de rede seriam preferíveis. No entanto, os dois podem estar a discutir camadas diferentes do problema: o relatório trata a sobrecarga do mecanismo de notificação, enquanto Chan se refere à própria latência de transmissão.
Quanto às funções de activação, o relatório recomenda substituir SwiGLU por funções mais simples para reduzir a carga computacional. Chan não vê mérito nisso, observando que o Sonic MoE já demonstrou desempenho óptimo usando SwiGLU. Chan suspeita que o DeepSeek pode ter “enfraquecido deliberadamente esta secção.”
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