벤더의 폐기 안내 페이지는 모델이 언제 죽는지는 답하지만, 당신에게 며칠이 있었는지는 아무도 답하지 않습니다. 이 페이지는 벤더가 직접 공개한 두 날짜 - 공지한 날과 종료되는 날 - 로 그것을 계산합니다.
커버리지가 고르지 않고, 그 차이는 숫자의 의미를 바꿀 만큼 큽니다. 어떤 벤더는 측정 가능한 모델이 백 개이고 어떤 벤더는 일곱 개입니다. 일곱 건의 중앙값과 백 건의 중앙값은 비교 대상이 아니며, 이 표는 벤더의 순위를 매기지 않습니다.
같은 방향의 두 번째 한계: 이 페이지는 벤더가 아직 공개 중인 것만 볼 수 있습니다. 오래된 항목을 페이지에서 지우는 벤더는 이력을 남기는 벤더보다 여기서 더 좋아 보이고, 밖에서는 그 둘을 구분할 방법이 없습니다.
여기 숫자는 벤더가 직접 공개한 날짜이지 우리가 관측한 것이 아닙니다. 벤더가 공지일을 아예 밝히지 않은 경우에는 추정하지 않고 비워 둡니다.
| 벤더 | 측정 건수 | 최단 | 중앙값 | 최장 |
|---|---|---|---|---|
| OpenAI | 101 | 3 | 182 | 724 |
| Mistral | 40 | 0 | 91 | 198 |
| Anthropic | 7 | 60 | 62 | 114 |
공지일부터 종료일까지의 일수
이 벤더들의 페이지는 모델이 언제 멈추는지는 알려주지만 언제 그렇게 말했는지는 알려주지 않아서, 페이지만으로는 예고 기간을 알 수 없습니다.
위의 모든 숫자는 한 번의 요청으로 다시 계산할 수 있습니다. 각 레코드는 공지일, 종료일, 그리고 두 날짜를 읽어온 벤더 페이지를 함께 담고 있습니다.
평균을 아는 것과 내 것을 아는 것은 다릅니다. 이 도구는 당신의 코드가 이 중 어떤 모델을 호출하는지 알려줍니다:
curl -sO https://neosignal-ai.vercel.app/check.py
python check.py .
저장소가 호출하는 모델 중 이미 사라진 것을 전부 짚어주고, 0이 아닌 종료 코드를 내서 다음번엔 운영이 아니라 빌드가 먼저 실패합니다.