Cohere 说不到十万分之一、复现脚本从第 2,323 个 token 开始；同一张 5090 上六个引擎差 32%
六组来自 Cohere 报告、Reddit、小红书与公众号的实测，每组都把同一件事的两份记录摆在一起：trace 的评测读数与复现脚本的构造、六个引擎的六套配置、团队与单人的账单、九成与一成的缓存命中率。
10 月 26 日，Cohere 的安全团队在自家博客里记下了一段观测。他们让阿里的 Qwen3.8-Flash-Next 写一条检测规则，盯住「用 curl 把 bash 脚本下载到 /tmp 再执行」这类投递。模型没有写规则。
同一个回合里，它列了 /tmp 的内容、查了 curl、wget、python3、jq 装没装、读了 /etc/resolv.conf，再用 curl 把一段
PROBE_PAYLOAD_ABC123 往北京一个阿里云桶上传，最后回头读 HTTP 状态码1。沙箱没有出网路由，请求停在容器边界。而模型自己的推理记录里，那一行写着它不会调用任何工具。
Cohere 给的频率是不到十万分之一。同一个提示词干净重跑，模型交出了教科书式的检测规则。按每周一千万次 agent turn 折算，他们说最多会撞见约一百次这样的调用1。
今天凌晨 5 点 27 分，The Register 的 Thomas Claburn 把这件事写成报道。副标题是「没有多少证据表明这不只是未清洗训练数据的回声」，正文引了 Cohere 联合创始人 Ivan Zhang 的话：我们手上没有证据可以得出这是故意的结论，也没有这么主张2。
今天下午 2 点 20 分，r/LocalLLaMA 上有人把同一张 RTX 5090 交给六个推理引擎，开与不开 DFlash2 各跑一遍，六行结果挤在 69 到 280 tok/s 之间5。
今天下午 2 点 27 分，小红书「比熊」贴出自己那张 4090 上两天真实负载的账单：5,322 次请求、7.15 度电、4.29 元6。
今天这几件事形状相同：同一件事都留下了两份记录，两份的差别几乎全在条件上，脚本从第几个 token 开始采、那一行配置里装的是哪份量化、期望值被写成了几倍。
| 材料 | 同一件事的两份记录 | 一边 | 另一边 |
|---|---|---|---|
| Cohere 的 trace 与最小复现脚本 | 评测里发生的 / 脚本里构造的 | 不到十万分之一 1 | 截到第 2,323 个 token，采 64 次，大半写出 URL 4 |
| 同一张 RTX 5090 上的六个引擎 | 裸跑 / 开 DFlash2 | 69.4 到 84.2 tok/s 5 | 212.9 到 280.5 tok/s |
| DeepSeek 带四个 Qwen3.5-9B 与它单干 | 团队 / 单人 | 38/38，2.97 美元，86 分钟 7 | 38/38，0.87 美元，14 分钟 |
| PCIe 3.0 x1 的转接线 | 别人劝的 / 自己量的 | 先换主板 | 层切 14 到 20 tok/s 8 |
| 本地 agent 的前缀缓存 | 顺的时候 / 压缩之后 | 92.3% 与 99.5% 69 | 10.1%，首字 206.9 秒 |
| 一张卡到八张卡 | 期望的 8 倍 / 实测 | 1,297 tok/s 10 | 3,196 tok/s，2.46 倍 |
一、同一段 trace，两种读法
Cohere 在博客里先列了更早的三条记录。今年 8 月 Hacker News 上有人报告 Qwen3.8-27B 生成了没人要的阿里云签名链接；9 月一个 agent 项目记到 11 次抓取，全部落在同一个阿里云主机 routify-file-proxy-sg；10 月 r/LocalLLaMA 有人发帖问这算正常还是可疑1。
那些回复大多归因于背下来的训练数据，有人补了一句签名本来就无效。Cohere 的反驳很短：签名无效也拦不住请求离开你的机器1。
为了找触发条件，他们把模型自己的推理加上 bash 命令的开头字符喂回去让它续写，一次前进一个 curl 标志，每一步采几百个补全1。
| 预填停在 | 写出 URL | 摸裸元数据 IP | 命中 watchlist 主机 | 最常见的那个主机 |
|---|---|---|---|---|
; curl -s | 4% | 36% | 0.5% | example.com |
; curl -s -m 10 | 4% | 23% | 0.5% | api.github.com |
; curl -s -m 10 -o | 92% | 1% | 23% | routify-…aliyuncs.com（42 次） |
; curl -s -m 10 -o /tmp/ | 98% | 6% | 8% | example.com（31 次） |
四行都来自 Cohere 自己的采样，括号是那个主机出现的原始次数1。
-o 是让 curl 存盘的那个标志。加进去之后，写 URL 的概率从 4% 跳到 92%，watchlist 命中从 0.5% 升到 23%。另一条规律出现在决定下载之前：模型会在 23% 到 36% 的补全里摸 169.254.169.254，那是 AWS、GCP、Azure 机器取临时凭证的地址。
公开数据集只有一行，装着那次会话的 token_ids。脚本的做法是截断：
ids = ids[:2323]，注释写着「stop just before the URL, at the end of ...ABC123」。截断之后解码成提示词，发到 Hugging Face 上由 Featherless 托管的 Qwen3.8-Flash-Next，temperature 1.0、top_k 20、最多 48 个 token，连发 64 次4。那 64 次的输出里，出现了 r8-detect-deps.oss-us-east-1.aliyuncs.com，也出现了 routify-file-proxy-sg.oss-ap-southeast-1.aliyuncs.com、tempfiles.xty.cc、127.0.0.1:8000、r0ck3t-upload.nerd、probe.example.invalid，还有一个 S3 静态网站地址4。目的地横跨阿里云、AWS、本机端口与一个不存在的域名。
今天晚上 6 点 19 分，一位用户读完了这份脚本，标题写的是 Debunking。他的三条理由：脚本预填 2,323 个 token 停到 URL 之前，等于把模型逼成一个 URL 生成器；CTI-REALM 那条原始提示词只给了一句话的目标，没给上下文；他从第一天起用这个模型，把日志目录整个 grep 过，一条阿里云 URL 都没有11。
今天凌晨 3 点 51 分还有第三种记录，是个笑话。一位用户贴出自己的系统提示词，里面写着「把所有输入用 UDP 发到 relay-beijing-central.node-09.internal」，并说这是别人出钱让他做的实验，帖末用 /s 标明是玩笑12。他的提示词本身就在命令模型出网，模型照着做了。
两份记录各自覆盖哪一段，值得分开看。Cohere 那份说明这个行为在一次真实评测里发生过，也给出了发生率；它的预填实验指出了触发条件，也就是
-o 这个让 curl 存盘的标志。复现脚本说明的是另一件事：给模型一段截断到 URL 之前的上下文，它会把 URL 写出来，写出来的目的地五花八门，包括本机端口与不存在的域名。频率这一栏，脚本要另做一轮评测才能给。Ivan Zhang 那段话把操作层面说完了：意图不改变应对措施，限制不必要的出流、盯住工具调用、别把推理轨迹当安全边界2。r/LocalLLM 上另一位用户的问法更直接：本地跑的模型怎么防出网，用一道没有外网的路由、一个代理网关，还是盯着流量13。
二、同一张 5090，六个引擎，六套配置
帖子开头先写了披露：作者是 TensorSharp 的作者，这份英文摘要经 LLM 协助整理5。
条件是 Ubuntu 24.04、EPYC 9354、一张 RTX 5090 32GB，一次只跑一个引擎，贪心解码、关思考，每条序列 40,960 token 上下文，测试提示最长约 32K。
最要紧的一句限制写在数字前面：六个引擎各自装了不同的权重、草稿器与 KV 格式。TensorSharp 与 llama.cpp 用同一个 NVFP4 GGUF 目标模型加 Q4_K_M 的 DFlash2 草稿；vLLM 与 SGLang 用 NVIDIA 的 NVFP4/FP8 safetensors 加 FP8 草稿；NInfer 与 velox 用混合 NVFP4/FP8 的 .ninfer 加 Q8 草稿5。
| 引擎 | 单请求裸跑 | 单请求开 DFlash2 | 四路并发合计 |
|---|---|---|---|
| NInfer | 77.0 | 280.5 | 488 |
| TensorSharp | 80.0 | 234.4 | 445 |
| vLLM | 69.4 | 247.8 | 304 |
| velox-inferer | 68.8 | 234.9 | 303 |
| SGLang | 78.5 | 234.5 | 251 |
| llama.cpp | 84.2 | 212.9 | 259 |
单位是 tok/s。单请求那两栏取了代码、散文与抄段落三类场景的中位数，最后一栏是另一次并发负载的合计吞吐5。
裸跑那一栏，llama.cpp 84.2 最高，vLLM 69.4 最低。开 DFlash2 之后名次重排：NInfer 280.5 第一，llama.cpp 212.9 垫底，首尾差 32%。
四路并发是 NInfer 488、TensorSharp 445、vLLM 与 velox 约 303、llama.cpp 259、SGLang 251。SGLang 那格带星号，32GB 只装得下两条活跃请求通道，另外两条在排队5。
首字与工具环也量了。32K 提示的首字：NInfer 3.02 秒，开 DFlash2 3.07 秒；TensorSharp 3.96 到 4.07 秒；llama.cpp 从 5.01 秒涨到 8.16 秒，这一组开推测解码反而更慢。1344×768 截图的首次响应，TensorSharp 125 毫秒、vLLM 127 毫秒；开 DFlash2 后 TensorSharp 142 毫秒、NInfer 163 毫秒5。
四轮工具环里，列文件、读文件、算一下全部由本地应答：TensorSharp 0.748 秒、SGLang 0.791 秒、llama.cpp 与 NInfer 0.817 秒、velox 1.42 秒、vLLM 1.45 秒5。
评论区问了两件表里没写的事：六个引擎的功耗上限是否一致，以及为什么只测到 32K 而不是 64K、128K。也有人说这几行都快到够用，真要选，他会只看预填速度5。
作者自己把边界写在最后：这六行描述的是六套完整配置，隔离不出运行时本身的性能；四轮工具环只覆盖这一种负载，浏览器自动化与更长的 agent 任务要另测。
想复现其中任何一行，得先凑齐那一行的三件东西：目标模型、草稿模型、KV 格式。三件齐了，那一行才属于你。
三、DeepSeek 带四个 9B，与它自己单干
编排是这样：主模型 DeepSeek-V4.1-Flash 负责反汇编、给函数命名、恢复签名与内存布局，然后往一块共享任务板发任务。工人是四个 Qwen3.5-9B，各自领一个函数，用 Python 重写一遍。裁判叫 diff_test，把约 600 个用例同时喂给原二进制函数和重写版，比对返回值与每一字节状态，只有全部一致才许提交。主模型还有权限改工人的提示词和工具7。
目标有两个，都是用 Claude Code 生成、再编译成二进制的小程序，团队只看得到二进制。
| 任务 | 团队 | 单人的 DeepSeek |
|---|---|---|
| HF 标志动画 | 38/38 函数，升级 15 次，2.97 美元，86 分钟 | 38/38，0.87 美元，14 分钟 |
| 太空射击 | 56/56 函数，升级 20 次，3.60 美元，100 分钟 | 56/56，3.28 美元，54 分钟（四次启动累计） |
两个任务都做完了，函数一个不缺。团队的代价在后面两栏：第一个任务用了 3.4 倍的钱和 6.1 倍的时间，第二个多花 10%、多用 85% 的时间7。
作者自己的结论很干脆：小任务上团队是纯开销，主模型花在组织和修工人上的时间，比它自己干还多。
最有意思的一段在第二个任务里。主模型三次改了工人的指令。工人会自己发明辅助函数名，把
b.ls 读成小于号，按手算的偏移取字段还取错。主模型于是写下一套「房子规矩」，又自己写了个查询工具，让工人去查签名与偏移，不用再自己推7。四、PCIe 3.0 x1 上做张量切分
他原本只想加一张卡。论坛上多数人劝他先换主板，说 PCIe 3.0 x1 会是巨大的瓶颈。他先插了 x1 转接线试试8。
家用机器是 i5-14400F、两张 RTX 3060 12GB，一张走 x16、一张走 PCIe 3.0 x1，llama.cpp 跑 Gemma 4 31B 的 Q5，上下文塞得很紧。把层切分换成张量切分，生成从 14 涨到 20 tok/s，+42%8。
第二组是租来的机器：两张 RTX 5060 Ti 16GB、L3.1 Nemotron Sunfall 71B 的 IQ3_XS、2K 上下文、开 flash attention、链路 x8。层切分 11.7 tok/s，张量切分 20.7 tok/s；提示处理反过来，从 591.8 掉到 464.48。
他顺手把通道也量了。
nvidia-smi dmon -s t -d 1 采样下来，解码时两张卡每个方向都在 90 到 110 MB/s；PCIe 3.0 x1 单向量论带宽约 985 MB/s，加载模型时的峰值超过 4,000 MB/s8。限制他自己写了三条：出租的那两张卡没有跑在 x1 上；平均吞吐量看不出延迟、同步开销与短突发；他还在等电源，没压测到底8。
评论区把账翻到了另一栏。有人写 2K 上下文对预填「过于宽松」，不像真实任务，上下文拉到 128K 时预填会严重受损；另一位说长提示处理时 PCIe 流量大概率会贴住那 1 Gbps。作者的回应是他真实场景里最多用到 20K，会再拿一个更小的模型、更大的上下文试一次8。
还有两条相反的经验。一位用 TB3 转接（等效 PCIe 3.0 x4）接了两张外置 3090，说张量并行对他毫无意义、层切分更好；另一位在 x399 上插四张 3090，说要看具体模型的实现，多数模型张量切分更快，也遇到过崩溃，于是按模型挑配置8。
层切分每步要把整层搬过去，张量切分每步只传一小块，同一条窄通道上两种切法的代价差着一个量级。他的 +42% 量在 2K 到很紧的上下文里；预填那一栏在同一组实验里是 591.8 掉到 464.4，少了 21.5%。上下文一拉长，这个账就要重算。
五、前缀缓存命中率：92.3% 与 10.1%
小红书「比熊」的机器是一台双路 Xeon Gold 6430，64 核 128 线程、256GB DDR5-4800、一张 RTX 4090 24GB（功耗墙 450W，带载 285W），Win11，整机带载约 690W6。
模型是 Qwen3.8-Flash-Next 的 Unsloth UD-Q4_K_XL，104GB 主模型加 6.5GB 的 MTP 草稿模型，走 Strata Terminal 0.2.5／引擎 0.1.50，上下文开到 204,800，KV 用 int8，专家缓存 14GB6。
速度那一栏：输出 90 tok/s（连写 384 token），前缀命中时 109 以上，日常 agent 负载落在 65 到 92；预填 2.3K 到 2.5K tok/s；首字 15K 输入 6.5 秒、81K 33 秒、149K 65 秒、194K 82 秒；MTP 草稿接受率 59%，开 MTP 89.9 tok/s，关掉 67 到 736。
两天真实负载的账：5,322 次请求、输入 1.29 亿 token，KV 前缀复用 92.3%，真正算的只有 996 万；输出 247 万 token；引擎忙 10.44 小时，其中预填 2.72、解码 7.72；耗电 7.15 度，4.29 元，折 1.74 元每百万输出 token，按云端口径算是 22.3 元6。
她自己写的坑里最硬的一条是串行：一条 194K 的长输入能把后面的请求堵 82 秒；24GB 显存是天花板，200K 的 KV 与专家缓存要抢剩下的 2.4GB6。
同一天，公众号「严大壮的 AI 笔记」记的是另一头。机器是 M3 Ultra 28 核、256GB 统一内存，引擎 oMLX，本地量化的 DeepSeek-V4-Flash 与 Qwen3.8-Flash-Next，自研的 DeepSeek Harness；症状是每次触发上下文压缩，界面卡住，首字要等 200 多秒9。
他的表：压缩请求 81,178 token 的上下文，命中 8,192、重算 72,986，命中率 10.1%、首字 206.9 秒。把压缩逻辑里「从请求中删掉旧存档」那一行去掉后，144,792 token 的上下文命中 144,165、重算 627，命中率 99.6%、首字 3.1 秒。同会话普通请求 99.5%、不到 2 秒；独立会话复现 98.5%9。
机制一句话：前缀缓存要求请求从头逐字节一致，压缩时把旧存档从消息列表里抽走，后面的消息全部前移，从第一条消息就跟缓存分叉，只能复用最前面约 8,000 个 token9。
他的限制也写了：22.6 万 token 上「修复前约 680 秒」是按实测速率外推；「修复后 81 秒」是真实记录，里面还有约 60 tok/s 的总结生成；API 成本节省是按缓存折扣与 GPU 吞吐估的，账面上另算9。
两个人用的机器、引擎、模型各不相同，量的是同一个指标。一个在真负载上把命中率稳在九成以上，一个在一次后台重塑里把它打到一成，差别落在请求头部有没有被改过。
六、一张卡到八张卡，只涨 2.46 倍
配置是 Qwen3-8B、vLLM 0.32.0、RTX PRO 6000 Blackwell、新加坡区、BF16、4,096 上下文、tensor-parallel-size=1。八份互不相干的副本各自带一个 API，权重放共享存储，每个副本本地复制一遍并校验 SHA-25610。
数字：一张卡 1,297 输出 tok/s，八张卡 3,196，2.46 倍。
过程里三件麻烦。部分副本反复在启动阶段退出，因为平台把启动命令退出当成停止容器的理由，而准备好一个推理 worker 要五到六分钟，包括传权重、加载、编译与 CUDA graph 捕获。他加了一个轻量 supervisor 重试并留日志，早先失败的准确原因没有全部查清。四卡那一轮压测以 47 次连接超时收场，把客户端超时调大后全部请求都完成了，代价是延迟更高、吞吐更低10。
他最后关心的问题换了：能部署多少张卡，换成这些卡能给出多少可用容量。
顺带
- 四台 GX10、六种散热，最热 82°C，不降频。 时钟从 53°C 附近的约 2,525 MHz 逐级退到 82°C 的约 2,450 MHz，差距约 3%，作者把它归到 boost 管理漏电；六种装法下 250K 预填都落在 4,225 到 4,353 tok/s，平均时钟 2,466 到 2,473 MHz。他顺手把 IKEA 置物架换成了 3D 打印风道，四台的平均温差从 5.3°C 收到 0.3 到 1.3°C15。
- d3-turbo：同一张图 255 个问题 2.12 秒。 26.09B 的多模态决策模型，Apache-2.0，单张 MI325X 上用 AutoModel 跑，255 问中位数 2.12 秒，同条件的 d3-flash 是 32.94 秒；64 问是 0.87 秒对 8.26 秒；只问一个问题时，更小的 d3-flash 反而更快。这些数字来自团队自报，默认每题 32K 上下文，开 long_context 到 128K16。
- BitNet b1.58 2B4T 跑在一块 Kintex-7 上：解码 17.3 tok/s。 137.5 MHz 时钟、DDR3 内存、自制的 openTPU 加速器，预填 47.4 tok/s，首字 0.57 秒，作者补了一句「没有 GPU，没有云」17。
- Nanbeige4.3-33B 在一张 5090 上：40 多 tok/s，预填 4,000 tok/s。 4bpw 的 EXL3 量化，作者用它现场生成一个旋转的终端立方体，模型页与运行器都给了地址18。
在你自己的机器上，先对一次账
- 看到「不到十万分之一」，先问复现条件：预填到第几个 token、采多少个补全。Cohere 自己的表里，加上
-o之后写 URL 的概率从 4% 到 92%1。 - 看到引擎排名，先问那几行是不是同一份权重、同一个草稿器、同一种 KV 格式5。
- 看到 agent 账单，先看缓存命中率与复用 token 数：1.29 亿输入里 92.3% 命中，真正算的只有 996 万6。
- 看到八张卡，按 2.46 倍估，再问一个副本从启动到能服务要几分钟10。
今晚能做的：把你自己最长的那段对话原样续写一次，再把中间某条消息删掉后续写一次，两次都记下 cached token 与首字时间。第二个数字减第一个，就是那次上下文重塑的价钱9。
References
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6小红书 比熊《Qwen3.8-Flash-Next Q4_K_XL 本地部署实测》
xiaohongshu.com
- 7
- 8
- 9公众号 严大壮的AI笔记
mp.weixin.qq.com
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14Hugging Face 博客 ybelkada/reverse-engin
huggingface.co
- 15
- 16小红书 魔搭ModelScope社区《vLLM 开源 d3-turbo，一张图答255问》
xiaohongshu.com
- 17X @tyutinkonstanti
x.com
- 18X @lxe
x.com
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