（来源：上观新闻）
在这个维度上，🇵🇫独立测评机构Ar👿👨👧👧tif🇬🇲icial 🆓🏊Anal🌯🇩🇲ysi🚌s在2025年🇭🇹5月的☮实测中给出了一🏣🐇组被广泛引用的数◾🇲🇦据：在Met🐖a的Llam👩🔧🇺🇸a 4 M😸🇪🇨averi🙉🧝♀️ck 🚾400🇬🇵🤐B模型上，C🔈👊erebra😀🇬🇱s达到25🇹🇷22 token🔬/秒，英伟达最新🕟🐢的Blac🇬🇹🙍♂️kwell🤣 B200🛤🔮为1038 to🌮◽ken/秒，🔎Cer4️⃣ebras约🇱🇾为后者的2.🇯🇲4倍🍑。
图丨从左至右分🕞🇬🇹别是：王肇国🔘、陈海波和丁浩🙇🍝然（来源：🔆🇦🇫受访者📏🇧🇶） 跳出“👕将错就📵错”：AI 开始🇮🇹🦄从需求验证代码 🎀🍞那么，FM-A🌸gent🏭📁 是如何将🅰形式化👊方法用于大规模系🔅统的？要理🔬解这个问题，🥼🇲🇨我们得先回溯到图↕灵奖得主托尼·霍🏖尔（T🕶🤽♀️ony 🐈🔡Hoa🏡🇨🇬re）早在 🏡20 世纪 6🛁🇱🇮0 年代为代码🚓验证指明的方向—🐨—组合式推理🇲🇰（Comp⏪ositiona🕢🇬🇹l Re🕵️♀️aso🍶ning）🏛🖊。
