Celeris-1 上线：扩散式推理、157ms 延迟、MMLU-Pro 76%
timshi_ai · x · 2026-07-24
Celeris-1 作为通用语言模型正式发布，主打“接近 GPT-5 级智能，但响应更快”。
- 采用的是 基于 diffusion 的推理架构，而不是传统自回归生成
- 官方给出的延迟是 157 ms p50，约为 GPT-5-mini 的 15 倍、GPT-5 的 17 倍
- MMLU-Pro 得分 76%，对比 GPT-5-mini 的 78%、GPT-5 的 81%
- 吞吐量宣称达到 1280 tokens/s，帖中对比的 Gemini 3.5 Flash-Lite 只有 144 tokens/s
原帖把它描述成一款以速度为核心卖点的前沿模型，并称今天即可使用。
所属事件:Celeris-1发布主打扩散式低延迟推理(3 条相关)→
「模型」频道最新
- Kimi K3.1 Pro 登顶 MathArena 开源模型，整体逼近 GPT-5.5 — teortaxesTex · 2026-10-26
- Ruff 作者感叹:前沿模型能在任何软件里找到无穷多 bug — charliermarsh · 2026-10-26
- 开发者实测同一 skill 跨 Opus 5.5 与 Sol 6.1:指令遵循表现参差 — lucasmeijer · 2026-10-26
- supermemory 发布 learner-1：面向任意模型的持续学习方案 — julianweisser · 2026-10-26
- Anthropic 称 Opus 5.5 单任务成本较 Opus 5 降约 40% — taufiqintech · 2026-10-26
- 27 家 AI 搜索接口横评:前 12 名只差 7 分,价格却差近 7 倍 — FinanceYF5 · 2026-10-26