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到端加速，这意味着 BF16 计算并非唯一瓶颈；内存带宽、内核覆盖范围、模型架构和框架开销都可能占据主导。他们将其与 ComfyUI 侧的优化（例如 MOSS-Image Spectrum 调整）进行比较，并声称后者在不修改 GPU 内核的情况下带来了约 20% 的更大加速。 一些用户将这一变化视为软件/内核层面的锁定，而非 RTX 3000 系列 BF16 性能的硬件限制，并建议对 RTX 20/30/40/50 系列内核开展更广泛的逆向工程。主要的技术顾虑在于稳定性与安全性：给厂商内核打补丁可能引入正确性问题、驱动不兼容或意外的温度/功耗行为，因此一些人计划等待更广泛的测试后再应用。 对于使用 RTX 3090 等显卡的 ComfyUI 用户而言，收益很可能在很大程度上取决于其流水线是否实际使用 BF16 密集型内核。以 INT8 量化模型（如 ConvRot 风格的图像生成或视频生成）为中心的工作流，如果推理主要由 INT8/FP16 路径、内存搬运、注意力内核、VAE/解码器阶段或 CPU/IO 瓶颈主导，而非 BF16 矩阵运算，则收益可能有限。感谢阅读 保持略微领先于趋势。

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，其新语言模型 Mercury 3 在一系列基准测试中击败了 GPT-6 Luna 和 Claude Haiku 5.5，同时运行速度快四到八倍。 在公告中，该公司称 Mercury 3 是迄今为止发布的最强大的扩散语言模型。 速度来自模型的构建方式。像 GPT 或 Claude 这样的模型一次写一个词，因此每个新词都必须等待前一个词。扩散模型最为人熟知的是图像生成领域。它们先勾勒出整个答案的粗略版本，然后经过多轮细化，一次生成许多词。谷歌关于 DiffusionGemma 的技术报告解释了这一基本思路。 Mercury 3 的领先幅度没有公告所暗示的那么大 Inception 自己的基准测试表讲述了一个更为复杂的故事。在三个模型均以中等设置运行的情况下，Mercury 3 在 12 项测试中赢了 8 项。差距最大的是指令遵循。在 IFBench 上，Mercury 3 得分为 76.84 分，比 GPT-6 Luna 高 15 分。它在 SWE-Bench Atlas 的自主编程测试中也明显领先，得分为 51.08 分，而竞争对手分别为 33.33 和 32.26。 Claude H

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自己就这么把各种请求（长任务和短任务）一股脑丢给它感到很恼火。 我还不确定它对我来说是否像是一次巨大的能力飞跃，但每次有新模型出来，我总觉得一定是我的技术问题。我在 X 上看到过一些很棒的演示，人们做出了看起来疯狂的东西（好像每个人都在做 3D 世界和游戏？）。 有两样我一次就做出来的东西想分享，因为我还不知道拿它们怎么办： “被遗忘的设备”——这些图片是由图像生成工具创建的（这玩意儿相当疯狂！）。我的想法是弄一堆这样的东西，然后你可以点击并操作每一个（如果我还有 token 的话）。 p.s. 你可以在左下角看到我的智能体做出的 3 个版本（我在开始一个想法时总是会创建 3 个版本，这样我能感觉出自己最喜欢哪个方向）。 “世界电台”——一个老式 iPod 界面，可以实时播放来自世界各地的电台。不确定我原本打算在这里做什么，但它运行得相当不错（有些粗糙的地方，比如顶部按钮，搞什么鬼？！😂） 这周我打算花些时间，试着找出一些更好地使用 Astra 的方法（而不是让它消耗大量 token），然后我会告诉你们我的体验。 Astra 是 GPT-6 家族的开端。它在 ARC-AGI-3 上表现

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，它有一个新的图像模型 这个新模型现在可以渲染高质量的文字，并创建几乎任何你能描述的图片。老读者知道我的水獭测试，它要求 AI 制作一张水獭在飞机上用 wifi 的图片。与其再描述一遍，不如让新的图像模型（有时被称为 GPT-imagegen-2）替我解释：“一张照片，一位水獭科学家在展示 Ethan Mollick 的水獭测试结果，该测试展示了一个 AI 图像生成器能多好地生成一张水獭坐在飞机上用 wifi 的图片” 也许你想看看关于它的学术论文？“给我看看关于水獭测试的学术论文的第一页，格式精美，放在桌子上”（可以随意放大文字） 或者也许我们应该直接把它做成艺术？“现在展示一个精致的艺术画廊，墙上的每一幅图像都是一只水獭在飞机上用笔记本电脑，风格分别采用克里姆特、罗斯科、马蒂斯、莫奈、毕加索、提香、伦勃朗和奥基夫。每幅下面都应该有可读的标签。”（这个值得放大看） 所有这些都非常酷，几个月前还不可能做到，但它也很有用。一个能生成详细文字和图像的图像生成器可以用来制作 PowerPoint 幻灯片、产品模型、示例网站或任何你要求的东西。但这只是一个工具，真正的魔力发生在你把工具框架、应

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