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EXHIBIT #01 // ATTENTION COMPRESSION MLA 多头潜在注意力 采用低秩键值联合压缩

如金石度量衡般标定模型每一次定理求解与代码执行的正确率, 缓存低至 0.1 元/M 透明计费 ,如青铜铭约般兑现普惠承诺,在有限铜容积中激发出澎湃并发计算力。

如同古法铸范技术。

KV Cache 压缩 93.3% 严丝合缝 EXHIBIT #02 // HARNESS BENCHMARK Harness 自动化评测套件 工业级推理基准与长思维链正确性度量套件,输入 Token 成本直接立减 75%, EXHIBIT #01 // ATTENTION COMPRESSION MLA 多头潜在注意力 采用低秩键值联合压缩。

将 KV Cache 显存消耗降低 93.3%, 全量基准开源 权威度量 75% ↓ 上下文缓存自动优惠 EXHIBIT #03 // CONTEXT CACHING 上下文缓存与透明定价 系统自动匹配复用 Prompt 前缀与技术文档上下文,。

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