待验证50% 置信基准精确时间
BM25单机即可在毫秒级完成数万到数十万文档的全量检索，且完全不需要GPU或embedding模型的支持
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/3
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证巨型模型存储全部权重需数TB显存，运行需要由A100或H100组成的GPU集群69% 相似待验证百万Token级别的单次推理需要数十至数百GB的高端GPU显存（A100/H100级别）65% 相似待验证对于拥有数块专业级GPU（如A100 80GB或H100）的小型团队而言，270GB模型已进入可操作的范围65% 相似待验证100万Token在FP16精度下仅KV Cache一项即可消耗数百GB显存，远超单张A100/H100的80GB容量上限64% 相似待验证H100的内存带宽约3.35TB/s，GPT-4规模模型单次生成一个Token需读取约1TB参数数据，理论上每秒最多生成约3个Token64% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/847337API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/847337MCP
get_claim(id=847337)