商汤绝影把32B总参、3B激活的模型塞进车机，跑分压过GPT-5.4和Opus 4.6

3B激活参数，干翻GPT-5.4和Opus4.6，商汤绝影把龙虾塞进了车里

商汤绝影发布了一个叫Sage的车载端侧多模态模型，总参数32B，但每次推理只激活3B参数。它在PinchBench上拿了94%，比Claude Opus 4.6的93.3%和GPT-5.4的90.5%都高。模型跑在Nvidia OrinX上，首字延迟约0.5秒，单token生成约0.03秒，吞吐80 tok/s。训练用了两个方法：SCOUT省了约60%...

推荐理由：我会先打个折：所有数据都是商汤自报，没有第三方复现，PinchBench 的对比对象和测试条件正文也没细说。但亮点在于它把 3B 激活模型塞进 OrinX，还给出了推理延迟和吞吐，这对车载场景比跑分更有参考价值。后训练省 60% GPU 小时、复杂任务完成率提 20% 这两个数，缺训练规模和消融细节，先别太激动。整体看，信息量够、落地指向明确，但验证链不完整，所以重要性给 79，放在 featured 里提醒大家关注端侧 Agent 的进展和水分。