待验证50% 置信观点精确时间

单一吞吐量数字（tok/s）无法反映模型的真实能力、长文本代价和横向可比性

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/9/17

首次发现

来源

别只看 tok/s！开源本地大模型体检工具 LLST 实测详解

涉及实体

相关事实

待验证固定长度分块会破坏语义完整性，语义分块则计算开销较大且对嵌入模型质量高度敏感66% 相似待验证去重粒度设定过严格会导致有价值的细微差异被误判为重复，过宽松则无法真正解决冗余，这是一个产品权衡65% 相似待验证大模型的输出是非确定性的，同一个输入可能产生不同输出，且输出格式难以精确控制64% 相似待验证复杂代码补全任务往往比简单问答消耗多出数倍的Token，因此按量计费在重度使用场景下很难精确预估支出64% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/930281

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/930281

MCP

get_claim(id=930281)