Spekülatif Çözümleme
Bu test küçük bir modelin taslak yazıp büyük modelin onayladığı hızlandırma yönteminin kazancını ölçer (aynı yanıtı daha kısa sürede almak gibi). Yapay zekâ uygulamaları için önemlidir.
Nasıl ölçülür?
- Qwen3 0.6B taslak üretir, 4B doğrular; birincil metrik taslaksız üretime göre hızlanmadır (×). Apple'da MLX, Windows'ta llama.cpp GPU yolunda.
- Bilgi amaçlıdır.
Platformlar ve motorlar
Motor, Toplayo'ya yüklenen sonuçların kendi etiketidir (cihaz ve GPU adları çıkarıldı). Her platformda bilinen en hızlı yol seçilir; iş ve çıktı aynı kalır.
| Platform | Motor | Ölçüm 4.0 |
|---|---|---|
| iPhone ve iPad | — | ölçüldü · 1 cihaz |
| Mac | — | ölçüldü · 5 cihaz |
| Windows | llama.cpp CUDA v0.6.0 | ölçüldü · 3 cihaz |
| Android | — | yalnız ön deneme turunda (Android 4.0 ölçümleri ertelendi) |
Hangi puana girer?
- Hiçbir süitte değildir: süit tanımında yer almaz. KAI Benchmark Skoru'na katkısı yoktur.
- Üretici katmanında, bilgi amaçlıdır: KAI Üretici'ye girmez.
Neler değişti?
| Sürüm | Değişiklik |
|---|---|
| 3.3 R6 | Windows: CUDA / Vulkan yarışı. |
Referans ve puan
Puan = ölçülen ÷ referans × 1000. Referans değer 1,5 ×; 1000 puan nominal termal durumdaki iPhone 15 Pro sınıfını temsil eder.
Platform. iPhone ve iPad, Mac, Windows, Android.