Nvidia 首席科学家盛赞 SemiAnalysis InferenceX 基准

SGLang Diffusion 团队在 8×NVIDIA H200 上对 MiniMax-H3 视频生成进行基准测试，其密集无损路径较 Diffusers 快 1.85-1.95×，无近似损失。

LMSYS 团队针对 1.6 万亿参数的 MoE 模型 DeepSeek-V4-Pro，在 H20 GPU 上通过场景化服务配置逼近 B300 性能。单节点 H20-141GB 参考实现达 271 output tokens/s，与 B300 的 383.7 tokens/s 性能差距缩小至 1.42×。

ABot-World-0是一个动作条件视频世界模型，能在单张NVIDIA RTX 5090 GPU上以720P分辨率、最高16 FPS、1.2秒动作到首帧延迟和约19 GiB峰值显存预算运行无限交互式世界生成。该模型采用统一的帧同步键盘动作接口，通过LongForcing分布匹配阶段解决长程自回归漂移问题，并集成轻量级VAE解码器、低比特DiT推理和局部上下文KV缓存等系统级优化。

NVIDIA 联合密歇根大学、UIUC、UC Berkeley 等提出 ASPIRE，一个持续学习机器人框架。它通过协调器-执行器架构、闭环执行引擎、技能库和进化搜索，编写并优化机器人控制程序。编程智能体使用 Claude Code（Claude Opus 4.6，1M token 上下文窗口）。在 LIBERO-Pro 上最高比最强基线提升 77 分；Robosuite 双手交接成功率从 20% 提升至 92%；BEHAVIOR-1K 收音机拾取任务从 56% 提升至 8…

DFlash 由 UC San Diego 团队提出，是一种用于投机解码的轻量块扩散草稿模型。它一次前向推理生成整块 token，再由目标模型并行验证，保证输出无损。相比 EAGLE-3，DFlash 实现最高 2.5 倍加速，在 Qwen3-8B 等多种模型上平均无损加速超过 6 倍（MATH-500 达 6.08×）。在 NVIDIA Blackwell 上（TensorRT-LLM），gpt-oss-120b 模型吞吐量提升最高 15 倍，约为 EAGLE-3 的 1…

NVIDIA GEAR实验室推出ENPIRE系统，首次实现物理世界自主研究。系统让8个Codex智能体控制8台机器人，配备GPU和token预算。安全方面采用硬运动极限切断和扭矩受限夹爪两层硬件保障，支持通宵无人运行。奖励函数通过视觉分类器离线固定并冻结，防止智能体作弊。实时监测机器人利用率（MRU）、token利用率（MTU）和GPU利用率，以Tokens-to-Success和Time-to-Success评估效率。ENPIRE自主完成扎带、整理细针、安装GPU等高精度…

Hugging Face 博客发布针对语音智能体处理代码切换语音的基准测试。数据集覆盖西班牙语-英语、法语-英语、加拿大法语-英语和德语-英语四对语言，基于人力资源与IT服务管理场景构建。采用词错误率、语义词错误率和答案错误率三项指标评估七种ASR系统，包括AssemblyAI Universal 3-Pro、Deepgram Nova 3 Multilang、ElevenLabs Scribe V2、Gemini 3 Flash、Mistral AI Voxtral Sm…

与 @nvidia 合作，我们开源了一个包含 67，453 个 @huggingface 上 ClawHub 技能安全扫描的数据集： - NVIDIA SkillSpector 标记出 1/2 的智能体风险 - 仅 0.31% 为恶意 - 没有两个扫描器在超过 8.5% 的风险上达成一致 https://openclaw.ai/blog/openclaw-nvidia-skill-security

Qwen3.5在TokenSpeed推理引擎上，针对智能体工作负载达到了创纪录的580 tokens per second （tps）速度。这一成果由通义千问推理团队、lightseekorg Foundation TokenSpeed团队、NVIDIA及Mooncake团队共同实现，并采用了tri_dao的FlashAttention-4 （FA4） 优化。此里程碑标志着开源大语言模型推理性能的边界得到了推动，相关详情可查阅PyTorch社区博客。

SGLang 与 AMD 团队合作，通过一系列全栈优化，使 AMD InstinctTM MI355X GPU 在运行 DeepSeek-R1 大模型推理时实现了极具竞争力的总拥有成本。在 129 tok/s/user 的交互延迟下，其成本为每百万 token $0.169，比 NVIDIA B200（Dynamo TRT-LLM）方案低 5%，比 B200（SGLang）方案低 40%。吞吐量方面，24 块 AMD GPU 达到 2，436 tok/s/GPU，比使用 4…