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该基准测试对 llama.cpp 中的 DFlash2 与 MTP 技术进行了比较，结果表明 DFlash2 的令牌生成速度提高了约 20%，但可用上下文减少了 38%。
Gergely Orosz 强调了理解 AI 模型中的上下文大小、退化和压缩的重要性，以解释为什么模型会忘记大型输入中的部分内容。
一位开发者揭示，在AI辅助调试会话中，实际成本驱动因素是每次重试累积的上下文，而非重试次数，并介绍了一款名为codeburn的开源工具来分析会话成本。
社区吐槽：呼吁AI模型基准测试应更贴近现实，考虑上下文大小、多模态特性、具体硬件配置和并行处理，而不仅仅是原始速度。