研究实测 86 个开源 LLM 推理能耗效率差异
原文标题：Measuring the Inference Energy Efficiency of Open-Weight LLMs across Benchmarks, Reasoning Modes, and Hardware
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论文直接测量 86 个开源权重模型在七项基准与六类硬件上的推理能耗，发现能力相近的模型能耗差异巨大，多数配置远离分数-能耗帕累托前沿，能耗差距中位数达 2.6-4.8 倍，最高 27 倍。开启推理平均增加约 3.7 倍能耗，FP8 可降低约四分之一能耗，作者主张基准分数应同时报告实测能耗。
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实测86个开源模型：能力相近者能耗中位数差2.6-4.8倍，最高27倍，开推理再涨约3.7倍。
- •覆盖86个开源权重检查点、7项基准、6类硬件（从消费级GPU到八卡服务器）
- •多数配置不在分数-能耗帕累托前沿上，中位数多用2.6-4.8倍能耗，极端达27倍
- •开启推理平均增加约3.7倍能耗，收益强弱取决于模型家族与输出预算
- •生成token数是不完美的能耗代理，会误排18-24%的模型对
- •FP8可降约四分之一能耗且分数变化很小；换硬件主要整体缩放能耗，不改变模型相对排名
为什么重要：如果只报分数不报能耗，选型会系统性偏向低效配置；作者主张基准分数应连同指定服务方式和输出预算下的实测能耗一起报告，对采购与部署决策影响直接。
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