（来源：上观新闻）
Agent 🏟的“烧钱👨❤️👨问题”，不是🥫🙃 Bug，而是🐱🌡行业必经的阵痛🇬🇺 这篇💳🏍论文揭示的🌂📩并非某个模🥭型的缺陷，而是整👊⛽个 Agen🛳t 范式的🇸🇮🧧结构性挑战☣🐍——当 AI🔡 从“一问一答”🔼进化到“自🛌主规划、多🇯🇲步执行、反复调试🍊🏃”，Token ☝🤶消耗的不可预测👨⚖️⏸性几乎🇬🇹是一种必然🥟。这是Cer2️⃣🍂日本smc公司官网ebras第二次🎐冲击I🇹🇨🥒PO🛌❤。天天被 AI ➕🏮刷屏，这个五⚱一假期我真🏆的不想再看⬇👩👧到 A🎛I 生🏃🇾🇹成的内🐑🇨🇳容了🐊。
2. 🎱Token 🐂效率应😜该成为选模🐜型的“第三指标”❤🇨🇫 传统上，⬜企业选模型看两⚖个维度：😿能力（能不能干）🦔和速度（干得快不🇹🇴🕛快）🔞。发现三：模型之间🏴🌾“能效比”天😤🆘差地别——GP🔃T-5 最省，🛂🇲🇫有的模型🌝多烧 📃150✨🕧 万 Tok🔥en 论文🇷🇼在业界标准🍳🎼的 SWE-b👩🦱enc🌉h Ver🛌🖍ifie🇲🇶🗳d（500⚗💿 个真实 G🐤⭕itHub🥈🇵🇷 Is⛺sue）上，测试🇳🇿🍞了 8⁉ 个前沿大👊🖥模型的 Age🛁💫nt 表现🍙🇰🇿。
