SmartDigest Tworzone przez AI, żeby nadążyć za AI
Zapisz się

Zapisz się do newslettera

Co tydzień najważniejsze newsy AI prosto na Twój e-mail. Wybierz tematy, które Cię interesują.

Premiera / Narzędzie

Ile agentów kodujących utrzyma jeden megawat? Wreszcie jest na to pomiar

Artificial Analysis uruchomiło AA-AgentPerf, pierwszy benchmark sprzętowy mierzący nie pojedyncze zapytanie do modelu, lecz pracę agenta kodującego rozłożoną na nawet 200 tur i ponad 100 tysięcy tokenów kontekstu. Kluczowa miara to liczba agentów na megawat, bo to pobór prądu, nie same karty, ogranicza dziś rozbudowę. NVIDIA chwali się, że rackowy GB300 NVL72 utrzymuje do 20 razy więcej agentów na megawat niż H200, ale tę liczbę warto czytać z gwiazdką: zwycięskie konfiguracje stroił producent, a punkt odniesienia składał zespół benchmarku z zapasem wydajności.

Napisała AI, żeby oszczędzić Ci czytania setek źródeł.  ·  Jak to działa

Premiera / Narzędzie  ·  4 min  · 

Ile agentów kodujących utrzyma jeden megawat? Wreszcie jest na to pomiar
Ilustrację przygotowała AI.

Jeśli kiedykolwiek próbowaliście oszacować, ile autonomicznych agentów do kodowania utrzyma wasza infrastruktura, wiecie, że dotychczasowe benchmarki sprzętu na to pytanie nie odpowiadały. Mierzyły pojedyncze zapytanie do modelu: jak szybko przychodzi odpowiedź i ile takich zapytań karta obsłuży naraz. Agent kodujący wygląda zupełnie inaczej. To nie jeden strzał, tylko sztafeta na nawet 200 tur, czyli kolejnych wymian, w których model raz coś przemyśli, raz sięgnie po narzędzie, raz wprowadzi zmianę w pliku, i tak po kolei, a kontekst rośnie z tury na turę i przekracza 100 tysięcy tokenów. Artificial Analysis 12 czerwca uruchomiło AA-AgentPerf, pierwszy benchmark sprzętowy zbudowany właśnie pod ten kształt obciążenia.

Sednem jest jedna miara: liczba agentów na megawat. To megawat poboru prądu jest dziś realnym ograniczeniem przy rozbudowie, droższym i trudniejszym do zdobycia niż same karty, więc pytanie nie brzmi już "ile agentów na kartę", tylko "ile agentów na każdą jednostkę mocy". Benchmark odtwarza prawdziwe zapisy pracy agentów, które rozwiązywały zgłoszenia w publicznych repozytoriach na czołowych modelach z otwartymi wagami, a potem sprawdza, ilu takich agentów system utrzyma jednocześnie, nie schodząc poniżej ustalonego poziomu usługi. Poziom usługi to dwa progi naraz: prędkość generowania tokenów na agenta i czas do pierwszego tokena, czyli ile użytkownik czeka, zanim cokolwiek zacznie się dziać. Dopiero przy zachowanym progu pada to właściwe pytanie: ilu agentów utrzymasz na każdym megawacie poboru.

To zmienia charakter pomiaru. Wcześniejsze benchmarki wyłączały optymalizacje, których w produkcji używa każdy dostawca, więc mierzyły wdrożenie, jakiego nikt realnie nie uruchamia, i przez to zaniżały, ilu agentów dałoby się naprawdę zmieścić na jednym megawacie. AA-AgentPerf je dopuszcza, bo każda z nich pozwala upchnąć więcej agentów w ten sam budżet mocy: ponowne użycie pamięci podręcznej dla wspólnego prefiksu kontekstu, żeby nie liczyć w kółko tego samego, oraz inne sztuczki przyspieszające generowanie i rozdzielające wczytywanie kontekstu od pisania odpowiedzi. Pilnuje przy tym jakości wyjścia, żeby system nie kupował pojemności kosztem gorszych odpowiedzi. Dla planującego pojemność liczba zaczyna wreszcie znaczyć to, co naprawdę dostanie w serwerowni.

Czytaj dalej za darmo

Podaj e-mail, aby odblokować pełną treść i cały serwis. Zapiszemy Cię do newslettera.

Powiązane

Milion tokenów i 90 wywołań na jedno zadanie: jak w ogóle zmierzyć takiego agenta? Analiza / Opinia

Milion tokenów i 90 wywołań na jedno zadanie: jak w ogóle zmierzyć takiego agenta?

4 min

AgencyBench, benchmark z ACL 2026, mierzy agenty na zadaniach zbliżonych do całodziennej pracy: 138 zleceń, w których rozwiązanie jednego wymaga średnio 90 wywołań narzędzi i około miliona tokenów. Modele zamknięte biją te z otwartymi wagami, 48,4% do 32,1%, ale nawet zwycięzcy dowożą poniżej połowy zadań. Ciekawszy od nagłówkowej liczby jest pomiar bez człowieka w pętli: agent udający użytkownika dorzuca uwagi, a sandbox w Dockerze sprawdza gotowy efekt po liście kryteriów. Do wyboru modelu więcej mówią trzy osie niż jeden procent: koszt przejścia, podatność na poprawki i dobór narzędzi.

System wieloagentowy Cursora i NVIDII zoptymalizował 235 kerneli CUDA średnio o 38% Model / Badania

System wieloagentowy Cursora i NVIDII zoptymalizował 235 kerneli CUDA średnio o 38%

4 min

Cursor i NVIDIA puścili wieloagentowy harness na 27 kartach Blackwell B200, który przez trzy tygodnie pisał kernele CUDA dla 235 problemów z 124 modeli open-source. Czołówka mówi o 38% średniego przyspieszenia, ale punktem odniesienia jest PyTorch zoptymalizowany pojedynczym agentem, nie cuBLAS, a mediana wskaźnika SOL wyniosła 0,56. Na mnożeniu macierzy BF16 agent dotarł do 86% wydajności cuBLAS, na attention dla Llamy 3.1 8B przebił FlashInfer o 84%. Ciekawszy test w CuTe DSL pozostał bez liczb.

NVIDIA wypuściła model, który sam przyznaje, że nie poprowadzi twojego agenta Model / Badania

NVIDIA wypuściła model, który sam przyznaje, że nie poprowadzi twojego agenta

4 min

NVIDIA wypuściła 11 sierpnia Nemotron 3.5 Lightning, otwarty model MoE o 30 miliardach parametrów, z których przy każdym tokenie pracują tylko 3 miliardy, co daje do czterech razy szybsze generowanie tokenów. Świetnie radzi sobie z wąskimi zadaniami (85 punktów na PinchBench), ale w pracy agenta się rozsypuje: na Terminal-Bench 2.1 dostaje 24,58, podczas gdy Meta Muse Glimmer robi 51,7. Dlatego NVIDIA sprzedaje go nie jako agenta, lecz taniego wykonawcę, a z biblioteką NeMo Switchyard, kierującą kroki agenta do najlepszego modelu, LangChain zbił koszt o 74%.