Qwen27B改成擴散 Agent：速度拉到 500+ Token/s，廠商自測單項超 Sol

動察 Beating AI 快訊，專攻超高速大模型的 Celeris 發布一款基於 Qwen3.8-27B 改出來的混合擴散 Agent 模型 Celeris-1 Magnus，官方稱在不少場景能跑到 500+ Token/s。

在 τ³-Banking 的 97 個銀行客服任務上，Magnus 開啟 low reasoning 後完成率達到 41.2%，中位耗時 55 秒。同場的 GPT-5.6 Sol 是 38.1%、79 秒。

傳統模型基本一個 Token 一個 Token 往後寫，Magnus 能一次生成多個 Token，再反覆修正。需要嚴格按順序生成的內容再串行處理，因此一次計算可以往前推進更多 Token。

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