PANewsは3月7日、金石氏によると、新開普は3月6日の社内電話会議で、自社開発の星開普大型モデルは、SFT+RL（教師あり微調整+強化学習）トレーニング技術により、社内評価と検証でDeepSeek-R1と同様の知能推論効果を達成し、計算電力消費はDeepSeek-R1の約20分の1に過ぎないと述べたと報じた。次のステップは、業界の評価に参加し、業界に認められたデータを取得することだ。コンピューティング電力の消費量を削減すると、ハードウェアへの投資を削減できます。節約されたコンピューティング電力の予算はソフトウェアへの転送に余裕をもたらし、より多くのソフトウェア、インテリジェント サービス、スマート アプリケーションに予算を増やす余地を提供します。コンピューティング電力のハードウェアへの投資を削減しながらも、ユーザー エクスペリエンスとサービスの精度は保証されなければなりません。