OpenAI 工程师 Clive Chan 挑战 V4 硬件建议，称其相较 V3 存在错误与模糊之处

4 月 24 日，OpenAI 工程师 Clive Chan 就 V4 技术报告中的硬件建议章节提出了详细异议，称其“出人意料地平庸且容易出错”，与备受赞誉的 V3 版本相比尤为如此。V3 的硬件指导，其中包括问答（Q&A）环节，这些环节成为 ISCA 学术会议上最受欢迎的讨论话题，并提供了与业界互连标准相匹配的具体建议。相比之下，V4 则要模糊得多。

Chan 系统性地质疑了三项关键建议。关于功耗，报告指出，软件优化允许芯片在同一时间以满负荷运行计算、存储与通信，并建议芯片制造商预留更多的功率余量。Chan 认为这适得其反：芯片的总功耗受物理工艺限制所约束，因此预留更大的功耗裕量只会降低工作频率，最终减少计算性能。关于 GPU 到 GPU 的数据传输，报告主张采用拉取（pull）模型——由 GPU 主动获取数据——而非推送（push）模型，并称在推送操作中存在较高的通知开销。Chan 则对此提出异议，认为拉取实际上更慢，并且更优的是提升网络适配器能力。然而，这两者可能在讨论问题的不同层面：报告谈的是通知机制的开销，而 Chan 指的是传输延迟本身。

关于激活函数，报告建议用更简单的函数来替换 SwiGLU，以降低计算负担。Chan 认为这没有任何价值，并指出 Sonic MoE 已经通过使用 SwiGLU 展示了最佳性能。Chan 怀疑 DeepSeek 可能“故意削弱了这一部分。”