待验证50% 置信事实精确时间
一个Jupyter Notebook（.ipynb文件）直接传给LLM做评审时，动辄消耗约3万tokens。
1
来源数
50%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/10/17
首次发现
有效期至：2027/1/15
来源
涉及实体
相关事实
待验证根据Logic42在2026年第三季度的客户审计基准测试，粗暴GraphRAG（链式LLM）平均查询延迟16400毫秒，每查询Token数14800，每万次查询成本222美元，关系准确率89%。60% 相似待验证Logic42的生产遥测数据显示，专用内部LLM实例在30天窗口内的综合计算饱和度不足28%。57% 相似待验证一款约27B参数的模型在笔记本上跑出了52分的成绩，显示高质量模型正向端侧和轻量化设备渗透56% 相似待验证研究团队在23,440个评分情节上投入42.57美元进行大规模实验，采用预注册的3模型×3随机种子网格实验，涉及GPT-4.1和Claude Haiku 4.555% 相似待验证在Atomic Chat贪吃蛇测试中，Gemma 4 26b跑出约136 token/s，dense的Qwen3.6 27b约47 token/s55% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/1052563API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1052563MCP
get_claim(id=1052563)