AI模型数据强度
Epoch AI 的这张散点图在 X 上获得 1.3万 浏览，是其平时帖子的 0.2 倍，在我们追踪的 97 张 Epoch AI 图中浏览排第 92。读取于2026年10月10日。
LLM training became increasingly data-intensive between 2022 and 2025. This wasn’t just larger datasets; the ratio of training tokens to active parameters grew from ~10 in 2022 to ~250 in 2025. So what’s driving this trend? 🧵
为什么能传开
它之所以传播，是因为帖子把意思讲得清楚，又赶上了合适的发布时机，获得 196 个赞、17 次转发、5 次引用、68 次收藏和 12,781 次浏览，远高于该账号通常的 114 个赞。
做对了什么
- 帖子正文用直白的话说明了趋势，即训练词元与活跃参数之比从 2022 年的约 10 增长到 2025 年的约 250，所以读者不看散点图也能明白要点。
- 图表自带标注并带有品牌和来源行，因此容易被信任，也容易被当作独立图片分享。
- 发布时机契合了当时关于 2022 年至 2025 年数据密集型训练的讨论，而且来源触及了前四分之一的账号。
可以借鉴
我们可以用一句清晰的说明配合自己的散点图，用文字讲清变化，并在话题已被讨论时发布。
注意
不要过度解读偏低的引用率，也不要把收藏和浏览量当作持久影响力的证明，更不要在没有自己清晰解释的情况下照搬串文形式。
由我们的分析模型根据上面的实测数字写成，不是 Epoch AI 的说法。
做成你的
用柱状图放进你的数字。
从 Epoch AI 的「Tokens per open-weight parameter models is becoming more dat」的真实数字开始。发布前请把每个数字换成你的。一步一步做一张这样的图
免费图片带一行小字 “Made with ViralChart”，别人就是通过这一行找到我们的。
API · Max
用 API 调用这张图
Max 套餐可以取这张图的数字（每个数字都带来源），格式为 JSON 或 CSV，附重画规格；也可以让智能体通过 MCP 调用。图表 id：4555d002b860。
数值是近似的。我们对这张图的两次读取只部分一致（置信度 0.30，满分 1），引用前请对照原图。API 会标记 lowConfidence，加 ?min_confidence=0.5 可以把它排除。
| 路径 | 返回 | 套餐 | |
|---|---|---|---|
| GET | /api/v1/charts/4555d002b860 | 标题、发布者、日期、图型、数据点数；用 Max 密钥时附数据链接 | 开放 |
| GET | /api/v1/charts/4555d002b860/data | 每个数据点及其来源和置信度，加上重画规格。加 ?format=csv 得到 CSV | Max |
| GET | /api/v1/charts/4555d002b860/render?view=1 | 本页使用的只读绘图视图 | 开放 |
| POST | /mcp | 工具 get_chart_data 加这个 id，供 Claude、Cursor 等智能体使用 | Max |
curl -s https://viral-chart.com/api/v1/charts/4555d002b860/data \
-H "Authorization: Bearer $VIRALCHART_KEY"claude mcp add --transport http viralchart https://viral-chart.com/mcp \
--header "Authorization: Bearer $VIRALCHART_KEY"每个密钥每分钟 60 次，超出返回 429 和 Retry-After。每个账号最多 5 个密钥，在账户页创建，只显示一次。没有 Max 时数据接口返回 402，并附套餐链接。这些数字描述的是发布者拥有的图，每个文件都带授权说明。
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常见问题
Epoch AI 的「AI模型数据强度」传播了多远？
截至2026年10月10日，X 上 12,781 次浏览、196 个赞、17 次转发、68 次收藏。@EpochAIResearch 平时一条帖子约 6.8万 浏览。
这是什么类型的图？
散点图。
可以直接用 Epoch AI 的图吗？
用格式，不用原图。图、logo 和设计都属于 Epoch AI。ViralChart 用你的数字和文字重画同类图，并注明原发布者。