NaiveAI 发布 Naive-N0.5-Flash 开放权重编程模型

NaiveAI 发布了 Naive-N0.5-Flash，这是一款开放权重的编程模型，基于小米的 MiMo-V2.5 衍生而来，并搭配其 NaiveRT 推理引擎，调优目标是尽可能快地生成 token。NaiveAI 的目标定价为每百万输入 token 0.10 美元、每百万输出 token 0.40 美元、每百万缓存读取 token 0.01 美元。 Latent Space 将其与 DeepSeek V4.1 Flash 1017 和 GLM 5.3 Flash 进行了对比测试。在作者的运行中，它的峰值接近每秒 2,000 个 token，在思考密集型任务上持续约 1,000 个 token/秒，响应时间中位数为 3.1 秒，而对比模型分别为 5.3 秒和 10.1 秒。在困难的 HLE 问题上，开启思考时它平均生成约 108,500 个补全 token，约为 GLM 5.3 Flash 的九倍、DeepSeek V4.1 Flash 1017 的 11 倍。作者指出，样本为每个难度级别 10 道题，且未进行准确率评分。 所报告的解码速度是在单个八 GPU Blackwell 节点上运行 NaiveRT 中的推测解码测得的，来源将其描述为上限而非典型速率。

AI 根据报道生成 · 1 天前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。