性能

速度重塑产品

当智能运行得足够快时,用户不再等待答案,而是开始与实时认知协同工作

1000ms

低至纳秒级。
源于设计。

部分运行时工作负载在实测条件下以纳秒级完成执行

方法论

基准测试必须说明其衡量的内容

脱离了工作负载定义、硬件环境、冷热状态、负载大小、并发量和正确性校验,性能表述便毫无意义。Thyn 页面采用审慎的措辞:衡量的是部分运行时工作负载,而非完整的产品流程。

微基准测试

衡量紧凑的运行时基础操作:缓存查找、策略检查、调度、序列化以及本地执行路径。

流水线基准测试

衡量完整循环:上下文检索、模型执行、工具调用、验证以及响应组装。

产品基准测试

衡量真实的用户任务,涵盖冷启动、网络故障、模型波动以及客户数据形态。

我们优化什么

指标

性能维度

为何重要
工程方法
p50 / p95 延迟

响应时间的中位数与尾部值。

用户会将尾部延迟感知为流程中断。

调度、热路径、本地执行以及受限的依赖项。

决策耗时

从信号到行动的循环时长。

交易、智能体与增长系统都依赖于决策时机。

预计算的上下文、快速策略以及最少的网络跳转。

高速下的正确性

在降低延迟的同时保持质量。

快速却错误的系统并非智能系统。

评估、回放、不变量检查以及回滚闸门。

速度释放出全新的交互界面

实时副驾

在用户输入、拖拽、定价、路由、编辑或测试的同时持续更新的推理——建议、校验与预览都在同一帧内抵达,而非等待加载圈转完。

交互

持续仿真

智能体与交易系统在采取行动前于后台测试各种可能。成千上万种场景在每次击键之间运行,让系统探索结果的速度快过用户提出请求的速度。

规划

私有上下文

更多决策可以使用敏感数据,而无需为每一步都发起远程 API 调用。本地执行让专有上下文保留在设备上,使速度与机密性不再是取舍。

隐私

让智能更近一步。