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研究团队基于MoA测量单Token所需充足算力
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AI 综述
2026年10月5日，arXiv发布的一项研究通过涵盖Qwen、OLMo和R1蒸馏系列的15个模型构建了MoA（模型聚合）架构，以测量单个token实际所需的充足算力。研究发现在三个核心基准测试中，仅需0.5B参数的模型即可复现92%至95%的参考token；与此同时，生成过程中最复杂的10% token消耗了64%至80%的FLOPs算力。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展10月5日 12:00
研究团队利用15个模型构建MoA架构，测得最复杂的10% token消耗了超六成至八成算力。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月5日
- arXiv 人工智能单个 Token 成本几何？基于 MoA 测量单 Token 所需算力
一项研究通过涵盖 Qwen、OLMo 和 R1 蒸馏系列的 15 个模型构建 MoA 架构，测量单 token 实际所需的充足算力，发现在三个核心基准上 0.5B 模型即可复现 92%–95% 的参考 token，而最复杂的 10% token 消耗了 64%–80% 的 FLOPs。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。