8月22日，智谱创始人唐杰在X平台发布长文《Thoughts About Scaling Law》，质疑“参数越多模型越强”的行业共识。他提出，参数量只是知识的仓库，真正决定智能的是FLOPs，数据规模、算力分配和推理部署条件缺一不可。
唐杰援引2021年Google Brain团队的Switch Transformer研究为例。该模型虽拥有1.6万亿总参数，但通过稀疏激活每次仅调用极小比例参数，预训练速度比T5-XXL快4倍。在下游任务中，其知识类任务得分领先，但在需要多步推理的ARC Challenge上反而落后2.7分，显示出参数膨胀带来的是“记住更多”，而非“想得更深”。
唐杰认为，行业评价标尺正从“数参数”切换到“算算力”，总参数、激活参数与FLOPs需被明确区分。