2026年9月29日,Inception Labs公布Mercury 2在PinchBench上的评测结果。该评测显示,Mercury 2任务成功率为78%,高于GPT-5 Mini的75%、Gemini 2.5 Flash的71%、DeepSeek Chat的72%和GPT-4o的71%,并在同准确率档位中执行时间最快。PinchBench基于OpenClaw构建,考察工具调用、多步推理和真实任务完成情况;Mercury 2的速度来自并行细化而非逐token生成。定价方面,每100万token输入0.25美元、输出0.75美元,约为Claude 4.5 Haiku输入输出的四分之一。目前尚无后续发展事实。
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2026年7月18日,Sebastian Raschka讲解了具备多种推理强度模式的大语言模型开发方法。这类模型通过调节推理力度,在回答质量、token消耗、成本和延迟之间权衡,通常结合混合SFT数据、按模式调整的强化学习奖励、长度惩罚、独立专家模型或硬性token预算。DeepSeek V4、Nemotron 3 Ultra、Kimi K3、GLM-5、Qwen3和Inkling采用了不同组合。文章还指出,模型规模与推理力度是两套独立控制方式,较小模型提高推理力度有时可取得与较大模型降低推理力度相近的基准成绩。
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2026年8月28日,LMSYS 发布 infer-forge 方法论文,公开其围绕 SGLang 的推理工程系统构建方法论。据 LMSYS Blog 介绍,该系统由 MonoRepo、Harness、Task Loop 和 Task Graph 四层结构组成,目标是让跨仓库的推理优化工作可复现、可验证。文章说明 infer-forge 属于内部工程系统,并非 SGLang 或 LMSYS 官方组件,目前不开源,公开的是构建方法论,供团队交给 AI 编码工具并结合自身系统上下文搭建适配实现。文中还给出使用记录:一位工程师 4 月至 7 月的在飞任务峰值从 2 个升至 9 个,DeepSeek-V4-Pro 服务项目中 38 个可独立验证的任务节点被组织成任务图。目前尚无后续发展事实。
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作者用 Cursor 配合 Claude Opus 5.5 做出零依赖的本地网页工具「情商外挂」，把带情绪的草稿按《非暴力沟通》四要素改写，并内置七类沟通对象与温和、坚定、直接三档语气。工具跑在本机 127.0.0.1:8787，通过 UUMit 客户端生成固定 HTTPS 链接分发给同事，无需买服务器或备案，权限可按人发放和收回。文中还给出单次输入 800 字限制、默认每分钟 10 次与每天 200 次的限流设置，以及两个 GitHub 仓库的源码和 System Prompt。
团队协作、内部工具、客户 demo 验证与小范围分享，规模大了依然建议走正式上云部署。 准备清单： 一台日常开着的电脑（macOS 或 Windows 均可，我自己用的是 MacBook Pro M5） Python 3 运行环境（macOS 基本自带，Windows 官网装一下即可） 一个大模型 API 密钥（兼容 OpenAI 格式的任何平台都行，比如 DeepSeek、AIsa、阿里云百炼、Kimi 等） 一个 UUMit 账号（去 uumit.com 注册下载客户端） 一位愿意帮你体验的真实同事或朋友（用来走完最后的外部访问闭环，他也需要注册一个 UUMit 账号） 第一部分：先搞懂这个工具在干什么 说话是门技术，但大部分吵起来的对话，底层逻辑惊人一致。 马歇尔·卢森堡在经典著作《非暴力沟通》里把这个问题剖得很透：一句话之所以听着刺耳，核心不是事实本身，而是里面包裹了道德评判、一概而论、推卸责任或强人所难的命令。对方第一眼看到的不是你的诉求，而是你在扣帽子，防御和反击机制瞬间就被激活了。 书里给出的解药，是把任何沟通拆成四根骨架： 观察：只说能被摄像机拍到的客观事实，不带情绪标
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Pydantic 的 Michael Pfaffenberger 用 5 个小型 Pydantic AI 应用、8 个模型做了 5,276 次评分运行，对比 code mode 与直接工具调用。长任务上 code mode 平均成本降 58%、耗时降 51%、成功率提高 16 个百分点；但 5 条目的短任务在 5 个任务中有 3 个反而贵了 21% 到 38%。作者认为模型写循环比充当循环更擅长，差距随任务变长而扩大。
到 75%。 没有它，正确率会下降。 从 5 个条目到 200 个条目，没有代码模式时的成功率从 92-100% 下降到 62-79%。启用代码模式后，在 200 个条目时成功率仍为 92-100%。 这与往返次数无关。 模型已经在批处理：一次响应携带了 200 次工具调用。在 200 个条目时，对八个模型取平均，每个任务的模型请求减少了 1% 到 22%；deepseek-v4.1-flash 单独来看下降得更多。代码模式削减的是进入 每个请求的内容。 每个请求。 小型任务反而要付出代价。 在 5 个条目的任务上，代码模式在五个任务中的三个上成本更高（+21% 到 +38%）。在 50 个日常任务上，它总体便宜了 16%，但成功率持平（+1.6 个百分点，属于噪声）。 它运行在沙箱中，并且会留下痕迹。 在 Pydantic AI Harness 中，模型生成的代码在 Monty 中运行，Monty 一开始无法访问宿主机，并且默认会在代码片段执行 30 秒后或堆内存达到 256 MiB 时将其停止。借助 Pydantic Logfire 对智能体进行追踪, 代码发起的每一次工具调用都会
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Artificial Analysis 发布 Coding Agent Index v2.0，用 Cognition 的 FrontierCode v1.1 替换 DeepSWE，并收紧仓库问答评分，榜单评的是模型加 harness 组合。当前第一是 Claude Code + Claude Opus 5.5（max）61.7，其后为 Claude Code + Sonnet 5.5 的 59.3 和 Muse Code + Muse Wonder Full 的 58.9，首个 OpenAI 组合 Codex + GPT-6 Astra 为 54.7。同一批 21 个配置在新旧榜单上均值从 54.8 降至 47.4，20 个下降，主因是 FrontierCode 均值约 45.1%，远低于 DeepSWE 的 65.6%。
x）58.9 · Claude Code + Fable 5.1（max + fallback）57.6 前四相差仅约 4.1 分，其中三席是 Claude Code。首个 OpenAI 组合是 Codex + GPT-6 Astra，54.7。 FrontierCode 单项（Opus 拉开差距处）： · Opus 5.5：56.0% · Codex + DeepSeek V4.1 Flash：52.6% · Codex + GPT-6.1 Sol：49.4% · Codex + GPT-6 Astra：49.3% 其余 24 个配置里有 15 个挤在 43%–49% 仓库问答（SWE-Atlas-QnA-AA）前几名： · Muse Wonder Full：68.8% · Claude Fable 5.1：66.4% · Opus 5.5：65.9% · Sonnet 5.5：64.2% 同一批 21 个配置在新旧 Index 上对比：均值从 54.8 → 47.4，20/21 下降；主因是 FrontierCode 均值约 45.1%，远低于 DeepSWE 的 65.6%；问答
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斯坦福 CS 329Z 课程第 9 讲给出 Agent 系统优化的选型图：优化前提是数据、系统、评估指标三者齐备，一般先做上下文优化（prompt 与 few-shots），因为便宜、快、省样本；当上下文优化不够用、想把能力蒸馏到小模型或 prompt 越写越长时再改权重。讲义还梳理了 OPRO、MIPROv2、TextGrad、GEPA 等反思式 prompt 优化方法，SFT、RL（PPO 与 GRPO 对比）、on-policy 蒸馏等权重优化路径，以及 Darwin Gödel Machine、Meta-Harness、karpathy 的 autoresearch 等让 agent 自我优化的做法，并指出 agent 已是不错的优化器，评估指标成为最需要把控的环节。
迹微调 Llama2-13B，效果超过了直接 prompt 的 GPT-3.5。关键在于任务和环境要足够多样。 · RL：让学生模型自己跑任务，按任务是否完成给奖励，前提是结果可验证。讲义对比了 PPO 和 GRPO：PPO 要在内存中保留 4 个模型、每步训练 2 个；GRPO 只需 3 个、每步训练 1 个，优势值直接用组内奖励的 z-score 计算，DeepSeek-R1 用的就是 GRPO。 · On-policy 蒸馏：学生模型自己采样生成，教师逐 token 打分，好比“复盘自己下过的棋”。引用的 Thinking Machines 结果是，它比 RL 更高效，训出的模型也更好。 让 agent 自己做优化 · Darwin Gödel Machine：agent 修改自己的代码。选哪个版本当“父代”时，表现越好越优先，已有子代越多越靠后。消融实验显示，“自我修改”和“回到早期版本重新探索”这两点都不可或缺。 · Meta-Harness：让一个元 agent 看到全部历史经验，由它决定下一步改什么，逐步改出更好的 harness。 · autoresearch（karp
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Artificial Analysis 发布 AA-PersonalityBench，用 900 道精选问题评测语言模型在 30 项人格特质和 21 项沟通特征上的差异。人格特质由 LLM 评审两两对比打分，汇总为表达力、组织性、信息量、透明度、亲和力、坚定度、想象力和 Slop 八项指数；沟通特征则通过程序化方式计算长度、结构、标点和强调四类指标。结果显示，Claude Fable 5.1 在表达力、信息量、透明度、亲和力、坚定度等多项指数中表现突出，Qwen3.8 27B 平均每次回答约 1,030 词，接近 GPT-6 Luna 270 词的四倍。
指数：表达力、组织性、信息量、透明度、亲和力、坚定度、想象力和 Slop。每项特质都配有一组 30 道专属问题，模型的回答由一组 LLM 评审进行两两对比。随后我们对特质和人格 Elo 进行 z 分数标准化和百分位排名。 在 8 项人格指数中表现最强的模型：➤ 表达力：Claude Fable 5.1、GLM-5.3、GLM-5.3-Flash ➤ 组织性：DeepSeek V4.1 Flash、Step 5 Preview、Inkling ➤ 信息量：Muse Spark 1.3、Claude Fable 5.1、Muse Wonder、Claude Opus 5.5 ➤ 透明度：Claude Sonnet 5.5、Claude Fable 5.1、GPT-6 Astra ➤ 亲和力：Muse Wonder、Muse Spark 1.3、Claude Fable 5.1 ➤ 坚定度：Claude Fable 5.1、DeepSeek V4.1 Flash、Grok 4.7 ➤ 想象力：Muse Spark 1.3、Claude Opus 5.5、GLM-5.3 ➤ Slop：Llam
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作者开通Cue Pro会员实测一周，邮件处理最顺畅，能及时提醒收信、总结要点并按意图组织回复；电话与支付两项因需绑定国际账号未能跑通。多Agent协作需配置海外应用接口且群聊回复混乱，日程管理也接不进微信、QQ等国内信息流。Cue于9月28日与Manus 2.0一同发布，为每个Agent配备独立邮箱、电话号码、数字钱包和专属电脑，面向海外用户，国内版本仍在筹备。
美元；Cursor去年底拿了 23 亿美元，今年8月更是被 SpaceX 以 600 亿美元整体收购。和这些数字放在一起看，Manus本轮融资的体量并不算“夸张”。 但牌桌也确实比它离开时拥挤多了，肖弘曾回忆，Manus刚做出来时，市场上还没有Codex，也没有Claude Cowork。如今，腾讯WorkBuddy，阿里千问办公，字节整合飞书推出豆包工作，DeepSeek和MiniMax也在细分场景中加码。任务执行能力正被模型厂商收入自家产品，独立Agent公司要建立入口，难度比一年多前高出许多。 Cue因此有了另一层意义，9月28日，Manus 2.0与个人AI助理Cue一同发布。Manus主要负责完成任务，交回报告、幻灯片或网站；Cue则将触角伸向个人生活，创建长期存在、有名字的Agent，即使用户退出登录，它也可以继续运行。 肖弘形容Cue是一个有独立手机号、邮箱、支付能力和电脑的“东西”，或许可以称之为“人”。他还用电脑作比喻：人们买电脑大多为了工作，如果它不能看视频、打游戏，也会少些乐趣。做视频、做联机游戏，正是他为Cue设想的早期场景。更广泛地说，Manus希望让Agen
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作者从零实测 10 月 14 日宣布与企业微信深度融合的 WorkBuddy，通过企业微信机器人入口完成授权绑定后，可对话和设定时任务。实测中定时任务首次运行因提示模型队列已满而反复失败，整理 AI 资讯时推送内容把日期标成 2025 年 10 月，追问后 WorkBuddy 承认是模型幻觉加系统 Bug 导致未推送。作者认为它更像需要人盯交付的实习同事，时效性敏感的自动化任务仍需人工核查。
下文”：你说“那个项目”，它知道是哪个项目；你说“客户的会议”，它会自己检索。与此前用“连接器”接入企业微信的方式不同，这次的消息能力是新开放的，产品层也做了深度联动。 不过消息的开放能力，在企业里面依然是有层级的。成员访问消息、邮件、文档的上下文权限，支持分级管控。 在额度配置方面，支持管理后台统一采买、分配名额、调配额度；控制台里可以统一配置模型（混元、DeepSeek等），上传企业私有技能和MCP连接器，把公司内部系统接进来。 在直播中主持人推荐了几个用法：比如提问“看看我最近在忙啥”，WorkBuddy直接梳理出工作主线；手机上派活、到工位打开电脑活已干完的多端接力；自动识别项目风险并给负责人发提醒；智能表格一键生成数据大屏等。 以“看看我最近在忙啥呢”为例，它能清晰列出我最近的一些工作内容。 可是，我没有在企业微信上工作留痕，这让我很疑惑，追问之下，它交代得很具体：翻了它自己的会话记录，列了我桌面和素材文件夹的目录，其中一份文档还是我个人的月度总结。 就像它说的：“时间最近的文件活动就是最诚实的答案，比你自己回忆可能还准。” 腾讯希望把WorkBuddy 从聊天工具推向“数字
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TinyFish 宣布在限额内免收 Search 和 Fetch 的检索费用，Search 为每分钟 30 次、每小时 500 次，Fetch 为每分钟 150 个 URL、每天 1,000 个。文章指出检索免费并不消除下游模型的推理成本，同一篇约 4,300 字符的文章在不同服务商处返回约 1,184 到 42,774 个估算 token，三页未过滤内容就可能占满 128K 上下文窗口。在 2026 年 9 月 28 日的 Artificial Analysis 快照中，TinyFish Search 得分 71、每 1,000 个任务 9.30 美元，为展示配置中总成本最低但得分也最低，单任务耗时约 59 秒。
算 token 数从约 1,184 到约 42,774 不等。 3 个未过滤的大页面就可能超出 128K token 的窗口。 免费的 Search 和 Fetch 免除了 TinyFish 的检索费用，但不免除模型成本。 TinyFish 在 Artificial Analysis 上展示的总成本最低，但展示的得分也最低。 Asif Razzaq网站 | + 文章简介 ⮌ Asif Razzaq认识 Voxel51 3.0：面向物理 AI 的统一多模态数据平台 Asif Razzaq认识 Kyutai REKI：为机器人操作带来高效记忆的 2.4B VLA 模型 Asif RazzaqDeepSeek 刚刚发布 V4.1-Flash-1017，在 DeepSWE 上得分 77.0，并开放搜索 API 相关文章更多来自作者 认识 Voxel51 3.0：面向物理 AI 的统一多模态数据平台 认识 Kyutai REKI：为机器人操作带来高效记忆的 2.4B VLA 模型 DeepSeek 刚刚发布 V4.1-Flash-1017，在 DeepSWE 上得分 77.0，并开放搜索 API
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Artificial Analysis 公布 NVIDIA RTX Spark N1X 笔记本的首份 AA-AgentPerf-Local 结果，该机在 Qwen3.8 27B 上完成本地智能体负载耗时 18.7 分钟，接近 DGX Spark 的 17.3 分钟，比 MacBook Pro（M5 Pro）快 2.0 倍、比 AMD Ryzen AI Halo 快 1.8 倍。测试使用 128 GB 统一内存、6144 核 Blackwell GPU 的原型 15 英寸 Surface Laptop Ultra，售价 5899.99 美元，通过 llama.cpp 的 Windows 原生构建在 GPU 上运行模型。在 Qwen3.6 35B A3B 上耗时 7.6 分钟，在 124B 的 Ling 3.0 Flash 上耗时 15.3 分钟，后者无法装入 MacBook Pro 或 RTX 5090 的内存。
own machine with AA-AgentPerf-Local on GitHub$/$ NVIDIA Vera Rubin NVL72 serves up to 5.7x the total throughput per megawatt of GB300 NVL72 on AA-AgentPerf, with first results on DeepSeek V4 Pro, DeepSeek V4.1 Flash, GLM-5.2 and Kimi K3. October 15, 2026 NVIDIA Releases Nemotron 3.5 Super VL and Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B Nvidia’s Nemotron 3.5 Super VL is now the leading US open weight model, scoring 26 on the Artificial Analysis Intelligence Index October 15, 2026 Welcome to the era of embodied
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heise online 实测 LangChain 的 CLI 工具 OpenWiki，它分析代码库并生成带链接的本地 Markdown 知识库，再依据 Git 历史中的新 diff 和提交进行更新，并通过智能体提示与 MCP 工具让内容可被检索。文章指出，AGENTS.md 或 CLAUDE.md 适合放安装命令、测试、风格规范和安全边界等简短规则，在 monorepo 中还可嵌套子目录文件，但难以充当大型快速变化仓库的完整知识模型。
不会自动形成可靠的系统模型，而只是整体系统的零散拼图。也许只有某个特定服务才允许写入预订，或者一个看似多余的适配器将两个发布周期彼此解耦。这些关联分散在代码、测试、配置、提交历史和开发团队成员的头脑中。 OpenWiki 实测：编码智能体的记忆 指南：用来自互联网的最新事实充实本地 AI 模型 链式操作如何演变为风险：AI 智能体中的传话游戏 开放权重模型 DeepSeek-V4.1-Flash 里有什么 简要说明：N-gram 如何工作 AI 炒作：为何数据中心的超大规模扩建正受到批判性审视 失控的 AI 智能体：为何 OpenAI 等公司在美国不承担法律责任 关于 GPT-6.1 Astra 的评论：失控 AI 的障眼法 人工智能如何影响 DevOps 转型 AGENTS.md 或 CLAUDE.md 文件很适合用于简短的工作规则，例如安装命令、测试、风格规范和安全边界。AGENTS.md 可理解为一种面向智能体的 Readme，在 monorepo 中甚至允许使用具有局部作用范围的嵌套文件——即子目录中的额外 AGENTS.md 文件，例如 packages/api/AGENTS
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小米 MiMo 团队发布 MiMo-V2.5 系列推理系统的端到端工程实践，覆盖 KVCache 管理、分层缓存、SWA 感知前缀缓存树、调度策略、Prefill/Decode 执行流水线与多模态优化。MiMo-V2.5-Pro 共 70 层，其中 10 层 Full Attention、60 层 SWA，滑动窗口为 128，Hybrid SWA 使计算量与 KVCache 存储降至 Full Attention 的约 1/7。团队称上线以来服务端 KV Cache 命中率平均 93%，重度用户可达 95% 以上，并将部分优化以 PR 形式回馈 SGLang 社区。
varies greatly across different model architectures, and access patterns also differ. As shown below, MiMo-V2.5-Pro and MiMo-V2.5 rank second in KVCache efficiency, trailing only DeepSeek-V4-Pro and DeepSeek-V4-Flash. It is worth noting that actual cost differences do not strictly correspond to KVCache size ratios, as there are fixed compute and memory access costs independent of sequence length. However, in long-context scenarios, the overall trend holds: the gains are marginal for short seque
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LMSYS 团队提前拿到两个 NVIDIA Vera Rubin 节点（8 块 GPU），把 SGLang 推理和 Miles 强化学习训练搬上该平台。推理侧针对 Kimi K3 NVFP4 调整了 attention、MoE/通信和 KDA 内核，例如更深的 MLA 流水线在 batch 16、128k 上下文下快 16%，融合 MoE 尾部每步减少 276 次内核启动、端到端提升 5.9%。训练侧 Miles 用 SGLang 做 rollout、Megatron 做训练，在单托盘 4 块 GPU 上开箱跑通 Qwen3-30B-A3B 的 GSM8K 训练，奖励从约 45% 升到 95%，并在 Vera CPU 上以 64 个沙箱运行 SWE-bench Verified 的智能体 RL。
,024 response tokens): training converges as expected, with reward rising from about 45% to 95% over 50 rollouts (Figure 3), which matches the GB300 reward growth curve perfectly; DeepSeek-V4-Flash (4-layer, FP8) on GSM8K (32 prompts × 8 samples per step, up to 256 response tokens): the FP8 path runs end-to-end for both rollout and training Figure 3. GSM8K training reward over 50 rollouts, Qwen3-30B-A3B (256 prompts × 8 samples per rollout, up to 1,024 response tokens), GB300 vs Vera Rubin. Thes
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决策 AI 模型是一类返回选择、分数或概率而非生成文本的模型，TypeSafe 在隐身两年后推出 Jev，Fastino Labs 三周内跟进两款竞品。Jev 支持 Choice、Score、Noul 三种原语，定价为每百万输入 token 0.042 美元、输出免费，TypeSafe 称端到端响应为 70 至 500 毫秒。在 TypeSafe 的 4 项工作流评测中，Jev 以 67.8% 平均准确率、每例 0.4 秒追平 Claude Sonnet 5，但落后最强前沿配置 6.3 个百分点。
G edge network orchestration A new arXiv paper used Jev to interpret service contracts at the network edge. At matched correctness, Jev cut median decision latency by 22.4% versus DeepSeek and 61.9% versus Gemini. 5. Real-time game agents TypeSafe’s Doom demo ran Jev at 10 queries per second. The team estimated the cost at roughly $7 per hour. Competitor Landscape: 7 Decision Models Compared The table below covers Jev, its closest commercial rival, and the leading open-weight options. All specs
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SemiAnalysis 发布 ClusterMAX 3.0，对 77 家 neocloud 做全面评测，市场覆盖范围从 2.0 版的 209 家扩大到 323 家，并访谈了 200 多名终端用户。Nebius 与 CoreWeave 同列 Platinum，Google Cloud 与 Oracle 进入 Gold，Azure 降至 Silver，Crusoe 降至 Bronze，全球仅 19 家 neocloud 获得奖章评级。评测分审计、性能、可靠性三阶段，涵盖 GPU 计算、网络、存储、编排、监控与故障注入，并新增 Bronze 与 Underperforming 之间的 Participation Ribbon 档。
epending on what is supported by the chips in the cluster. We use a common set of shapes for different gate up and down projections at varying batch sizes in the Kimi K2.5, K3 and DeepSeek V3, V4 Pro models. We then test GEMMs, GEMV bandwidth, and MAMF (Maximum Achievable Matmul FLOPS, from Stas Bekman), which runs a sweep for a while on each GPU, per precision, using cuBLASLt (or rocBLAS). We report FLOPs for all of our GEMM tests. We also test memory, through a GEMV test, and nvbandwidth . GEM
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Together AI 发布《The Open Source AI Stack》一文，把开发者从闭源转向开源模型所需的技术栈拆成模型、推理服务商或网关、harness、上下文四层，并称各层相互独立，换模型通常只需改一个配置值。文中以 Kimi K3（1.8T 总参数、104B 激活参数）和 GLM 5.3 Flash（320B 总参数、18B 激活参数）为例说明大模型与小模型的取舍，并列出 OpenRouter、Vercel AI Gateway、LiteLLM 等网关以及 skills、MCP 等扩展方式。作者还建议用大模型规划、小模型实现、大模型审查的三段式工作流，并强调切换模型或任务时新开会话以控制上下文。
ranks slightly lower overall might be excellent at the kind of coding work you do every day. For reference, the most popular open models in the space right now are GLM 5.3 Flash, DeepSeek V4 Flash , Kimi K3, and MiniMax M3 . These change very rapidly though. After you’ve selected a few models to try out, the next step is to find a provider that hosts them. The way these providers work is that you send them an API request and they run the model on their GPUs. You pay for the input you send to th
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Armin Ronacher 解释称，推理轨迹本质上是模型在最终回答前写入暂存区的文本，并通过特殊 token 和解析器与答案分流。他以 GPT-OSS、Responses API 和 DwarfStar 为例，分析推理强度如何由系统提示词塑造，以及禁用原生推理时模型为何可能把思考内容泄露到错误通道。
why changing the effort invalidates the KV cache. I think closed GPT models call reasoning effort “juice,” since you can ask most models how much juice they have. In DwarfStar for DeepSeek with max reasoning this is added to the system prompt: Don’t Think The destination of reasoning tokens is therefore a learned convention: the model is trained to keep scratch work out of the final channel. Trick it into thinking it is in that channel and it may leak tokens. We have even seen older models, when
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ElevenLabs 研究工程师 Angelos Perivolaropoulos 介绍了如何通过标准工程优化，将语音推理的单 GPU 服务能力从 1 名用户提升至 70 名，架构级改造则可达到约 140 名。连续批处理、FP8 量化、多 token 预测和经蒸馏适配的 FP8 KV cache 是主要手段，其中 KV cache 缩小 2.5x 后，吞吐量从 28 名用户增至 70 名。各项技术会引入延迟、内存上限或质量损失，实际选择取决于具体工作负载。
t. Where the frontier labs go Seventy is what disciplined engineering gets you. Going further means changing the architecture itself, and here the labs are placing different bets. DeepSeek’s multi-head latent attention squeezes each token’s key-value pair into a small latent rather than storing it in full, which both speeds inference and stretches context toward a million tokens; it was one of the more copied ideas after DeepSeek-R1. Qwen swaps standard quadratic attention for a linear network o
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