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AI 回答的能源成本分析：1000 个简短回答的成本不到一分钱

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-11-07 16:18

对 AI 回答的能源成本进行的分析显示，在 MacBook 上使用 Qwen3-8B 模型生成一个简短回答大约消耗 34 焦耳的能量。更长的输出，例如一个 16000 个 token 的文档，需要显著更多的能量，大约是简短回答的 57 倍。即使是编码任务也需要近 4000 焦耳。研究得出结论，生成 1000 个简短回答的成本大约为六分之一美分。 AI

影响提供了对大型语言模型能源效率的见解，这对于优化计算成本和环境影响具有参考意义。

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第六集（共六集），《AI 实际做什么》系列大结局：AI 回答成本多少？我将 Qwen3-8B 放在 MacBook 上用功率计测量：一个简短回答约 34 焦耳

Episode 6 of 6, the finale of What AI Actually Does: what does an AI answer cost? I put Qwen3-8B on a power meter on my MacBook: a short answer about 34 joules, thinking about 4x, a 16,000-token document about 57x (95% reading), a coding ticket almost 4,000 joules, 84% reading. C…

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第六集（共六集），《AI 实际做什么》系列大结局：AI 回答成本多少？我将 Qwen3-8B 放在 MacBook 上用功率计测量：一个简短回答约 34 焦耳

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