我很驚訝谷歌沒有像他們對待Kubernetes和Android那樣首先做這個。谷歌知道（至少曾經知道）從後面反擊的唯一方法就是開放。用封閉模型追趕的機會？<2%。

很高興歡迎 @erikyw26 加入 Benchmark，擔任駐校研究員，在他開始牛津大學的博士學位之前。期待 Erik 能幫助我們和我們更廣泛的投資組合與 AI 研究的前沿聯繫起來！

本週早些時候，@NVIDIA 分享了其在 @OpenAI 的 gpt-oss-120B 模型上運行的性能，該模型在 DGX B200（8 個雙芯片 Blackwell 芯片）上運行。他們要求 @ArtificialAnlys 進行特別設置。他們展示了一個用戶的性能為每秒 900 個令牌，而在 10 個用戶時降至每秒 580 個令牌。我已將他們的鏈接粘貼在下面的評論中。 我們要求 Artificial Analysis 為我們運行相同的設置。結果是 1 個用戶約為 2700 個令牌/秒，10 個用戶也是如此。@CerebrasSystems 的推理不僅是最快的，而且在您擴展工作負載時，我們能夠維持性能。Cerebras 推理今天已全面投入生產，每週在 @OpenRouterAI、@huggingface 和 Cerebras Cloud 上處理數十億個 GPT 120B 令牌。