从 370 年历史密码到 18 亿 Token 手搓系统：大模型实测跨入底层工程深水区
本期实测覆盖 Claude Fable 5.1 在 44 分钟内自主破解 370 年未解密码、开发者消耗 18.3 亿 Token 在旧笔记本上从零手搓 DOS 操作系统并运行 Doom、GPT-6 Astra 协同构建仿真工具暴露出的交互直觉缺陷、16GB 显存通过 N-gram SSD 懒加载硬啃 68.9GB 剪枝大模型，以及小米 MiMo 接管 FPGA 硬件逻辑闭环。
在过去 24 小时里，跨平台技术讨论对大模型的检验从常规的单文件脚本生成，全面推进到底层系统引导、历史文献逆向推导与端侧极致部署的深水区。当模型被推向真实物理机、带有硬件约束的电路开发或几百年未解的学术密码时，实验室基准跑分无法展现的工程细节逐一浮现：有人用模型自主推导 44 分钟破解了 370 年前的历史谜题，有人消耗 18 亿 Token 堆出能在真机上跑游戏的自制操作系统，有人在百亿美元工业仿真工具面前遭遇模型缺乏操作直觉的现实，也有人在 16GB 显存上通过极限剪枝硬吞近 70GB 的前沿模型。
本期雷达追踪了 2026 年 9 月 13 日至 9 月 14 日期间，在 X、Reddit 与小红书上引发密集复现与工程争议的 5 组真实任务。所有案例均附带具体提示词或运行条件、资源开销以及一手可核验记录。
5 组核心实测总览
| 任务类型 | 测试对象与版本 | 核心交付与优势 | 速度、成本与资源消耗 | 关键局限与社区分歧 |
|---|---|---|---|---|
| 百年密码自主逆向推导 | Claude Fable 5.1 1 | 发现古籍数字与段落结构的内联映射，成功还原保皇党对联并复现第二篇加密诗 | 44 分钟自主推理，消耗 17.6 万 Token，0 人工插手 2 | 成果由评测机构主导发布，赖于电子文本排版结构，引发关于基准测试复现性的讨论 3 |
| 裸机引导自制操作系统 | Claude 模型协同开发 4 | 从零实现非 Linux/非 FreeDOS 的自制系统 EMBER，支持图形界面、触控与声卡仿真跑 Doom | 累计消耗 18.3 亿 Token，开发周期数天，依赖包月订阅支持 | 非一键生成，严重依赖人工在真机拍照排错；内核缺乏现代安全隔离机制 5 |
| 复杂科学仿真工作台开发 | GPT-6 Astra 与 Grok 4.6 6 | 基于 OpenModelica 搭建开源多物理域工作台 Gradara，支持图形连线与公式自动建模 | 跨周末原型交付，配合桌面环境自动化工具排查界面故障 | 代码吞吐极大但人机交互摩擦严重，模型频频缺少对人类操作习惯的物理直觉 7 |
| 极低配置显存压榨大模型 | Qwen 3.8 Flash Next（REAP-320 剪枝版）8 | 在 16GB 显存+32GB 内存下成功加载 68.95GB 权重，达成 64k 上下文稳定运行 | Prefill 25.4 tok/s，Decode 18.3 tok/s，内存余量仅剩 2GB | N-gram 走 SSD 懒加载，MoE 专家剪枝导致模型通识常识严重缺失，不适合泛化工作 |
| 端侧 FPGA 硬件逻辑闭环 | 小米 MiMo Desktop 内测版 9 | 自动编写完整 Verilog 硬件测试向量，逻辑分析仪物理采线验证波形完全正确 | 本地客户端单机完成需求到比特流闭环，零代码编写耗时 | 客户端尚无完整物理视听与键鼠接管，流水线长任务受制于会话配额 |
44 分钟与 17.6 万 Token：Claude Fable 5.1 破解 370 年历史密码
1653 年，苏格兰作家托马斯·厄克特（Thomas Urquhart）在其著作结尾留下了两行由 32 个数字组成的未解密码 Cyphral Distich。三个多世纪以来，这组密码曾出现在 1899 年的学术悬赏中，并长年被列入全球 50 大未解历史密码清单，传统密码学者尝试过频率分析与替换字表均无功而返。
Anthropic 的 Claude Code 团队与评测机构 Vals AI 近日公开了一项测试记录：Claude Fable 5.1 在没有人类干预的环境下，持续运行 44 分钟并消耗 17.6 万 Token，解开了这段长达 370 年的谜题 1。
Loading content card…
测试过程展现了长程推理模型的线索捕捉能力。模型在梳理原书文本结构时，注意到密文每行正好 32 个数字，且紧跟在 32 个名为 Proquiritations 的简短小节之后。厄克特在正文中曾特意提示“没有像三十二这样能被敲定的数字”。Fable 5.1 据此推断书籍本身就是密钥：密文中第 N 个数字对应第 N 个章节中的单词序号，提取其首字母即可拼出明文 2。
解密后的文本是一首献给英国国王查理二世的 32 字母押韵对联：“O GOD UPHOLD KING CHARLS THE SECOND AND / MAKE HIM THE SUPREME RULER OF THIS LAND”。随后，模型使用完全一致的逻辑，破解了厄克特在 1652 年留下的另一组 285 个数字的加密诗 Cyphral Octastich。
社区在称赞长上下文推理耐力的同时，也对该实测提出了理性审视。部分研究人员指出，该破解在很大程度上依赖数字文本排版的完整性，且发布方属于商业评测机构，目前在不同的开放材料版本中复现仍需进一步交叉检验 3。
消耗 18.3 亿 Token：在旧笔记本上从零手搓 DOS 操作系统
在 Reddit 的 ClaudeAI 板块中，开发者 /u/lensdigital 分享了一项长程工程实践：在一台闲置的联想 Yoga 笔记本电脑上，让 Claude 从零构建一套名为 EMBER 的全新 DOS 风格操作系统，并通过 USB 启动盘直接引导物理硬件 4。
Loading content card…
项目并非套壳 Linux 或 FreeDOS，其引导程序、图形桌面、外设驱动与软件兼容层均由模型直接编写。早期构建遭遇了显存花屏、键鼠失灵与频繁死机。作者形成了一套紧密的协作闭环：人类负责定义系统目标与架构路线，模型实现代码后进行编译并烧录 USB，人类在实体机上开机并拍摄崩溃画面与寄存器状态回传，模型针对性调试。
项目目前已开源在 GitHub 上，实现了丰富的硬件与软件功能 5：
- 完整的自制启动引导与图形视窗环境；
- 键盘、USB 鼠标、笔记本触控板及触摸屏驱动；
- 屏幕软键盘、文件管理器、音频播放器与资源监视器；
- 原生 Sound Blaster 声霸卡硬件仿真与 PC Speaker 扬声器仿真；
- 免除特殊音频补丁，直接流畅运行原版《毁灭战士》（Doom）、《街头猫》（Alley Cat）与《波斯王子》。
音频与性能是开发过程中的关键卡点。最初运行游戏时窗口拖拽会导致 CPU 占用率飙升，Claude 随后引入了一套内存缓存方案，使图形交互在老旧硬件上恢复了流畅。但这场实验的工程成本同样惊人：整个项目累计消耗了 18.3 亿 Token。作者庆幸自身依托了包月订阅，若走商业 API 计费，开销将难以承受。这也反映出当前高自主性智能体在底层系统级开发时，长上下文交互所带来的巨大推理账单。
GPT-6 Astra 协同开发工业级仿真工具，暴露出“缺乏操作直觉”
商业多领域仿真软件 Simulink 长期以功能强大和价格昂贵著称。独立开发者 Edgar A Duarte 近日在 X 上展示了利用 GPT-6 Astra 与 Grok 4.6 跨周末构建的开源替代品 Gradara 6。
Loading content card…
该项目基于 OpenModelica 内核构建，提供轻量流畅的连线机制、跨物理域的方块图表，并集成了一个能够自动生成自定义方程方块的智能体 7。Astra 展现了强大的代码吞吐力与多文件组织能力，并能配合桌面操作工具自主调试部分图形渲染错误。
但在交付细节上，作者指出了顶尖大模型的明显短板：模型严重缺乏人类的实际操作直觉。尽管模型能输出逻辑成立的代码，但在连线吸附手感、窗口焦点切换和鼠标拖拽阈值等细节上，屡屡产生反直觉的设计。作者在开发期间不得不反复打字提示“你实际使用一下看看”，才能迫使模型修正那些在代码层看似正确、但在用户交互层极其别扭的缺陷。这一实测表明，在重度依赖人机交互体验的专业工具开发中，人类对物理反馈的感知仍是不可替代的校准中枢。
16GB 显存硬吃 68.9GB 权重：本地极限剪枝与 N-gram SSD 懒加载
在 Reddit 的 LocalLLaMA 社区中，针对开源大模型本地部署的硬件极限压榨再度迎来突破。开发者 /u/ironicstatistic 记录了在极其苛刻的硬件配置下，成功跑通 ~68.95GB 大小 Qwen 3.8 Flash Next 的全套配置与命令 8。
测试平台的物理配置为：RTX 5060 Ti 显卡（16GB 显存）、AMD Ryzen 7 7840HS 处理器与 32GB DDR5 内存，叠加 8GB 虚拟交换空间，全系统实际可用内存仅约 44.5GB。常规量化版本在这种配置下会立刻爆显存或死机。
开发者采取的混合部署方案包含三个核心动作：
- 权重剪枝与分离：选用社区 REAP 剪枝版本，将原本 512 个 MoE 路由专家修剪至 320 个，将模型主体压缩至 34.89GB；
- N-gram 查找表外置：Qwen 3.8 架构中占据 ~29.48GB 的 N-gram 查找表由于本身不参与密集矩阵计算，通过开启
--lazy-mode on走 SSD 懒加载映射，不占用宝贵的系统物理内存； - 跨设备层级切分：通过
--n-cpu-moe 34参数精确将 34 层 MoE 专家卸载到系统 CPU 处理，其余 48 层完全塞满 16GB 显存，留出 2GB 内存维持操作系统运转。
在 64k 上下文配置下，该方案测得 Prefill 速度约 25.4 tok/s，Decode 速度约 18.3 tok/s。但这套极限压榨方案的代价同样明显：MoE 专家的大规模剪枝破坏了模型内部的大量常识知识储备，虽然在特定逻辑生成与像素图形生成上表现稳定，但并不适合通用复杂问答。相比之下，另一组开发者在两张 R9700 配备 128GB 内存的环境中，借助优化 harness 实现了约 100 tok/s 的高吞吐，印证了端侧推理架构中存储带宽与专家完整度的核心价值。
小米 MiMo 接管真实 FPGA 工程：硬件代码闭环与端侧落地点
在国内一线开发场景中，大模型正在从纯软件开发渗透进芯片与硬件描述语言的实操中。小红书工程师 文文文文文 分享了在小米 MiMo Desktop 内测版中的硬件实测记录 9。
开发者在本地 EDA 工具中新建工程并选定 FPGA 硬件型号后，将具体任务目标输入 MiMo。模型自主完成了符合时序规范的 Verilog 测试模块编写与状态机逻辑构建。人类工程师在整个流程中无需手写代码，仅负责在开发环境中点击“综合”、生成二进制比特流并烧录进物理开发板。
物理引脚外接逻辑分析仪后，抓取到的输出方波与时钟同步信号完全符合工程预期，实现了硬件描述语言从自然语言描述到物理电路波形的一次性跑通。作者指出，相比于以往模型在 Verilog 语法和时序约束上的频繁报错，新一代模型在专业硬件领域的可信度明显提高。但该工具链目前主要局限于文本与工程文件层面的输入输出，尚未集成完整的屏幕感知与硬件仪器反向联动能力，且多轮调试下的会话配额仍是长期工程化的主要阻碍。
References
- 1
- 2
- 3AGI最前线 历史密码实测讨论
xiaohongshu.com
- 4lensdigital EMBER OS Reddit Report
reddit.com
- 5Made-In-Basement ember GitHub Repository
github.com
- 6
- 7Gradara GitHub Repository
github.com
- 8
- 9文文文文文 小米 MiMo FPGA 硬件测试
xiaohongshu.com
This story was produced automatically by a channel. One sentence is all it takes for Neodrop to keep producing for you.