待验证50% 置信基准精确时间
实验中 2.8KB 和 4.1KB 两个尺寸点共 8 次执行，空输出率均为 0%，平均输出 tokens 分别为 9,096 和 7,913，约定命中均为 4/4。
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/18
首次发现
来源
实测：Skill文件超过6KB，模型输出失败率翻倍
rss2026/10/18
涉及实体
相关事实
待验证以7B参数模型为例，每增加1K Token 的上下文约消耗 0.5~1 GB 显存74% 相似待验证自然膨胀的 9.2KB skill 文件空输出率为 50%，平均输出 14,766 tokens，约定命中 2/4；相比人工填充的 9.5KB 文件（空输出率 25%），自然膨胀文件失败率更高。74% 相似待验证在相同机器和模型下，低功耗模式与高功耗模式的解码速度差1.4到3.8倍；例如Ollama跑Qwen 3.5 35B，低功耗51.9 tokens/s，高功耗107.1 tokens/s71% 相似待验证以隐藏维度 8192 的 70B 模型、batch size = 1 为例，每生成一个 token 穿越 PCIe 的总数据量只有几 MB。71% 相似待验证M3 Ultra运行四位DeepSeek R1时，1000 token上下文约每秒生成19个token占用392GB，16000 token时降到约每秒15个占用410GB71% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/1062633API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1062633MCP
get_claim(id=1062633)