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图片:雷峰网

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AgnesCode 对比 Codex 的算子优化测试

免费 Coding Agent 被用于多芯片大模型推理算子优化。

为什么重要

展示 Coding Agent 在底层 AI Infra 算子优化任务中的可验收能力。

阅读原文leiphone.com

AI 解读(根据原文生成)

雷峰网将 AgnesCode + Agnes 3.0 Flash 放入众智 FlagOS 开放计算全球大赛的一道算子优化题,与 Codex + GPT-5.6 Sol 对照。任务是为 DeepSeek-V3 解码阶段的融合 QKV-A 下投影算子编写优化代码,并在 8 款芯片上由赛事官方自动化评测。Codex 用 8 分 57 秒完成,AgnesCode 用 20 分 36 秒完成;AgnesCode 通过 6 款芯片,Codex 通过 7 款芯片。原文未提供代码、权重或在线演示链接。

要点(AI 据原文整理,数字均已与原文核对)

  • 测试题来自众智 FlagOS 开放计算全球大赛赛季二的赛道一:SGLang框架算子在多款芯片的性能优化。
  • 比赛围绕 SGLang 推理框架开放了 200 余道算子任务。
  • 测试选择 Task66: dsv3_fused_a_gemm,面向 DeepSeek-V3 在解码阶段使用的融合 QKV-A 下投影算子。
  • AgnesCode + Agnes 3.0 Flash 耗时 20 分 36 秒完成任务。
  • Codex + GPT-5.6 Sol 用 8 分 57 秒给出结果。
  • AgnesCode 通过了 6 款芯片,Codex 通过7款芯片;在双方共同通过的 5 款芯片上,AgnesCode 有 4 项加速比更高。

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