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@antirez: 如果你在思考新款 Mac Studio M5 Ultra 有多少价值,我的答案是一个问题和一个事实……

X AI KOLs Following ↗ · 2026-08-25

Antirez 通过质疑新款 Mac Studio M5 Ultra 在运行 GLM 5.3 时的性能来评估其价值,涉及最佳批处理和并行会话以实现终端用户速度。

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@LinusEkenstam: Tiangong 在仅3天前100米用时还为9.32秒,今日半决赛竟惊人地跑出8.86秒,突破9秒大关...我们是否会看到...

X AI KOLs Timeline ↗ · 2026-08-25 缓存

Tiangong人形机器人在半决赛中将其100米短跑成绩从9.32秒提升至8.86秒,引发了对其未来表现能否突破7秒的疑问。

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Apple 发布新款 Mac Studio,配备 M5 Max 和 M5 Ultra - 统一内存高达 512GB

Reddit r/LocalLLaMA ↗ · 2026-08-25 缓存

Apple 发布了新款 Mac Studio,搭载 M5 Max 和 M5 Ultra 芯片,提供高达 4.3 倍更快的 AI 性能和 512GB 统一内存,适用于设备端 AI 和专业工作流程。

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如何预订更新后的 Mac Mini 和 Mac Studio

The Verge ↗ · 2026-08-25 缓存

苹果宣布推出搭载全新 M6 和 M5 Ultra 处理器的更新版 Mac Mini 和 Mac Studio,专注于人工智能性能和增强的连接性,现已开始预订,发货将于 2026 年 9 月 22 日开始。

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Apple Mac Mini M6 和 Mac Studio M5 Ultra:规格、价格、发布日期

Wired ↗ · 2026-08-25 缓存

苹果宣布更新款的Mac Mini搭载新M6芯片,Mac Studio搭载M5 Ultra芯片,特点是性能提升、AI功能增强,以及新的定价策略。

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为什么你的本地LLM感觉比实际更笨?

Hacker News Top ↗ · 2026-08-22 缓存

文章探讨了为什么本地运行的LLM可能显得不那么智能,并涉及潜在的性能或感知问题。

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@rohanpaul_ai: 10,000个包裹。5小时14分钟。一个具身AI模型运行整个挑战。X Square Robot的WALL-B模型…

X AI KOLs Timeline ↗ · 2026-08-21 缓存

X Square Robot的WALL-B具身AI模型在5小时14分钟内分拣了10,000个包裹,实现了每小时1,911个包裹的吞吐量,展示了在物理AI和机器人技术用于物流任务方面的先进能力。

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NVIDIA的编码代理在ARC-AGI-3交互式推理基准测试中获得满分100%

Reddit r/singularity ↗ · 2026-08-21

NVIDIA的编码代理在ARC-AGI-3交互式推理基准测试中取得了100%的满分,展示了先进的AI推理能力。

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Claude Sonnet 4.6 在预测未来 qwen 3.8 27b 性能方面表现出色

Reddit r/LocalLLaMA ↗ · 2026-08-20

一位用户分享了Claude 3.5 Sonnet如何基于早期模型差异进行外推,准确预测了Qwen 3.8 27B的未来性能,基准测试结果非常接近。

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Claude Opus 5 + Claude Code + 1 Skill 在 ARC AGI 3(公共集)上得分 100%

Reddit r/ArtificialInteligence ↗ · 2026-08-20

Claude Opus 5,连同 Claude Code 和一个技能,在 ARC AGI 3 基准的公共集上得分 100%,表明该基准可能没有想象中那么具有挑战性。

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DeepSeek V4 Flash 0731 在 Strix Halo 上:草稿模型、n_max 参数扫描和实际有帮助的启动行

Reddit r/LocalLLaMA ↗ · 2026-08-18

本文介绍了 DeepSeek V4 Flash 0731 在 Strix Halo 硬件上的基准测试结果,展示了不同草稿模型和 n_max 设置下的性能,得出结论 n_max=3 提供了最佳的速度平衡。

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Qwen 3.8 27b搭配DeepSeek Harness令人惊叹!!目前体验与性能。

Reddit r/LocalLLaMA ↗ · 2026-08-16

用户分享了使用Qwen 3.8 27b模型搭配DeepSeek Harness的积极体验,赞扬其稳定性和长上下文处理能力,但提到速度限制,并期待未来的模型发布。

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@no_stp_on_snek: 本周越来越好。

X AI KOLs Following ↗ · 2026-08-14 缓存

Molei Tao 介绍了 FLARE,这是一种扩散语言模型,其性能接近 GPT5,且推理速度显著更快。

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解码速度是智能体循环中无人预算的延迟代价

Reddit r/AI_Agents ↗ · 2026-07-24

讨论AI智能体循环中被忽视的解码速度延迟成本,影响整体性能。

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@gdb:如今基准测试很快就会饱和

X AI KOLs Following ↗ · 2026-07-16 缓存

一条推文指出基准测试很快就会饱和,并以模型 GPT-5.6 Sol Pro 为例,该模型在 prinzbench 上获得了 91/99 的分数,还有两个问题未解决。

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@BenjaminDEKR:就这么结束了?GPT5.6 Sol Ultra 在 TerminalBench 上得分 91.9%,编程问题正在接近解决,就像算术一样……

X AI KOLs Following ↗ · 2026-07-09 缓存

GPT5.6 Sol Ultra 在 TerminalBench 编程基准测试中达到 91.9%,表明编程任务正在接近解决。

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@hotschmoe: 在阅读了这篇文章后,我决定让 nvfp4 在我的 Intel Arc B70s 上运行看看,12小时后,它的运行速度……

X AI KOLs Following ↗ · 2026-07-04 缓存

一位用户成功在 Intel Arc B70s GPU 上运行了 nvfp4 量化,相比其最佳的 int4 配置,实现了近乎两倍的速度和更高的精度,挑战了硬件特定的格式假设。

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Claude Fable 在远程劳动自动化指数上获得 16.10%,是第二名(Opus)的两倍

Reddit r/singularity ↗ · 2026-07-02

Claude Fable 在远程劳动自动化指数上取得 16.10% 的成绩,是次佳模型 Opus 的两倍

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@joelniklaus: 关于框架优化的新博客文章。我们以成本降低 7 倍达到了 Sonnet 4.6 的性能。Fable 5 是第一个……

X AI KOLs Following ↗ · 2026-07-01 缓存

一篇博客文章描述了自动框架优化如何使 DeepSeek V4 Pro 在法律代理基准测试上以七分之一的成本达到 Sonnet 4.6 的性能。

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@peterom: 1) GLM 5.2 + Kimi 2.7 感觉仅略微逊色于顶级模型 2) 那额外的智能确实重要…

X AI KOLs Following ↗ · 2026-06-17 缓存

一条推文认为,GLM 5.2 和 Kimi 2.7 仅略微逊色于顶级模型,通过合理的规划/系统可以处理 95-99% 的复杂任务。并警告美国监管可能有利于中国 AI 参与者。

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