作者：纯辛纯 来源：原创 发布日期：08-26
A | 8 月 26 日消息，Artificial Analysis 于 8 月 24 日发布博文，宣布携手 Liquid AI，发布面向手机端的 AI 跑分基准，重点关注 AI 模型在苹果 iPhone 17 Pro 上的表现。其中 Artificial Analysis 负责智能水平测试系统，Liquid AI 负责推理性能测试系统，双方选用 5 项基准测试：BFCL（Berkeley 函数调用排行榜）IFBench（指令遵循测试）AA-Omniscience（知识与认知相关测试）GPQA Diamond（高难度问答测试）MATH-500（数学问题测试）。
B | 测试模型对象为 4 bit 量化后体积不超过 8GB 的模型，示例包括 Gemma 4 E2B 和 LFM2-2.6B-Exp。 贵州燃气8月26日披露半年报，公司上半年实现营业收入32.76亿元，同比下降10.7%；归属于上市公司股东的净利润6582.46万元，同比下降30.58%；基本每股收益0.06元/股。公司拟向全体股东每10股派发现金红利0.1084元（含税）。
C | 报告期内，公司业绩下降的主要原因是：受天气及下游市场需求影响，天然气销量下降；由于房地产市场的低迷，安装业务收入下降；权益法核算的投资收益由盈转亏，本期确认投资损失；全省燃气调控中心投入使用导致管理费用增加。当上下文长度限制为 16K tokens 后，平均基准测试得分最高的是 Nanbeige4.2-3B 和 LFM2.5-2.6B。当响应时间限制为最长 1 分钟时，LFM2.5-8B-A1B 排名第 1，随后是 LFM2-2.6B-Exp、Gemma 4 E4B（Non-reasoning）和 Granite 4.1 8B。
D | Nanbeige4.2-3B 是 BOSS 直聘旗下的南北阁实验室推出，仅含 30 亿非嵌入参数（总参数约 40 亿），采用 Looped Transformer 架构，通过在不增加参数量的前提下复用 Transformer 层（循环两遍），提高模型的有效计算深度和容量。横轴表示“输出 256 个 token 所需的时间（秒）”，纵轴表示“上下文长度限制为 16K 个 token 时的平均基准测试得分”。
E | “Nanbeige4.2-3B”的基准测试得分与“LFM2.5-2.6B”相当。在上下文长度限制为 16K 个 Token 时，平均基准测试得分中得分最高的是 Nanbeige4.2-3B 和 LFM2.5-2.6B。当响应时间限制为最长 1 分钟时，LFM2.5-8B-A1B 排名第 1，随后是 LFM2-2.6B-Exp、Gemma 4 E4B（Non-reasoning）和 Granite 4.1 8B。附上相关截图如下：。
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Published on:20:05:58