Потенциалът на решението от край до край на One Model

Въпреки че решението за един модел от край до край е по-сложно за обучение и отстраняване на грешки, неговата теоретична горна граница на ефект е по-висока. Независимо дали възприема учебна архитектура, базирана на RL/IL, или производна архитектура, базирана на световния модел, решението от край до край на One Model може да покрие по-широк диапазон от данни и да постигне по-добри ефекти на обобщаване.