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DFlash-MLX 加速本地模型的具体性能数据
📌 一句话摘要 此推文列出了 DFlash-MLX 技术为不同规模的 Qwen3.5 模型带来的具体 token/s 加速倍数,并说明了其无损生成特性。 📝 详细摘要 作为上一条推文的补充,这条回复详细列出了 DFlash-MLX 优化技术带来的具体性能数据。包括 Qwen3.5-4B 和 9B
📅 2026-04-14 08:34 (2 天前) Berryxia.AI 人工智能 1 分鐘 ★ 76
DFlash MLX 性能基准 Qwen3.5
Claude 顾问策略的性能与成本评估结果
📌 一句话摘要 评估数据显示,带有 Opus 顾问的 Sonnet 在 SWE-bench 上的表现比单独使用 Sonnet 高出 2.7%,且成本降低了 11.9%。 📝 详细摘要 这条推文为顾问策略的有效性提供了实证数据。在 SWE-bench Multilingual 评估中,Sonnet
📅 2026-04-10 02:28 (6 天前) Claude 人工智能 1 分鐘 ★ 86
SWE-bench 模型评估 Claude Sonnet Claude Opus
AI 智能体状态化延续:从 HTTP 向 WebSocket 的架构演进
📌 一句话摘要 深入探讨 OpenAI Responses API 的状态化延续机制,通过 WebSocket 和服务端缓存减少 80% 以上的传输负载。 📝 详细摘要 作为前文的补充,本推文详细介绍了通过有状态 WebSocket 连接解决 Agent 循环中「负载膨胀」问题的技术细节。基于
📅 2026-04-08 20:10 (7 天前) 人工智能 3 分鐘 ★ 85
OpenAI WebSocket Responses API 性能基准测试