Vellum的性能分别为97.6%、98.3%和99.2%，而Clade 3 Opus只有60.6%。这表明，随着模型计算能力的提升，其对资源的需求也在增大，且其性能的提高并未达到预期的效果。 因此，对于小型语言模型的发展，我们不能只看到其在计算资源使用和功能表现上的优势，还需要考虑到在其他领域的表现如何，以及是否有可能成为未来AI发展的主流模式。

Vellum是一种高度优化的语言模型，其训练数据来自于超过1亿文本文件，涵盖各个领域和主题。通过对这些数据进行深度学习和迭代优化，Vellum能够在处理各种任务时表现出色，包括问答系统、机器翻译等。

然而，当我们试图与来自不同语言模型（如Clade 3 Opus）进行比较时，我们发现Vellum在某些方面的性能仍然存在一些问题。尽管Vellum在处理小样本数据时表现出色，但在大规模语言模型中，其性能并不理想。这可能是由于Vellum在大型模型中的规模限制了其能够学习到的数据量和多样性。

与此同时，Clade 3 Opus在性能方面也表现出色。它的训练数据包含了数十亿句话，并且采用了多种先进的技术和算法来提高模型的表现。与其他语言模型相比，Clade 3 Opus在处理大规模语言任务时具有更好的性能。

从这个角度来看，我们需要认识到，在不同的场景下，需要选择适合自己的语言模型。如果我们只需要处理小样本数据，那么我们可能更倾向于使用更加轻量级和易于维护的模型。而对于大规模语言任务，或者需要处理更多类型和复杂语义的任务，那么我们可能需要考虑使用更强大的语言模型。
因此，虽然当前的大多数语言模型在计算资源使用和功能表现上已经取得了很大的进步，但我们也不能忽视它们在其他领域的表现。如果Vellum能够通过进一步的改进和优化，更好地满足我们的需求，那么它将有很大的发展潜力。另一方面，Clade 3 Opus的优秀性能也提醒我们要不断寻找新的、更适合我们需求的模型，以应对未来的挑战。
总的来说，我们需要意识到，随着模型计算能力的提升，其对资源的需求也在增大。我们应该根据实际应用场景，选择最适合自己的语言模型。同时，我们也应该不断研究新的模型和技术，以应对未来的挑战。