必须在统一硬件、相同任务链路和真实Agent工作负载下测端到端响应时长与吞吐稳定性，禁用云端回退、冷启动测试、取中间48轮均值；Step 3.7 Flash最快（217ms），DeepSeek-V4最慢（492ms）。
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要对比不同 Agent Space 模型的实际运行速度，不能只看官网标称的 tokens/s 数值，必须在统一硬件、相同任务链路和真实 Agent 工作负载下测端到端响应时长与吞吐稳定性。
测速前必须统一基准环境
第一步：使用 Acrab Agent Box 或 GΞLIX 1 芯片参考平台，禁用云端回退与模型卸载机制→确保所有推理全程在端侧完成。
第二步：加载标准 Agent 任务套件，至少包含三项典型链路：① 邮件+日程+文件三源检索并生成周计划；② 视频剪辑智能体（同步处理字幕文本+语音转写+关键帧描述）；③ Coding Agent（读取 GitHub PR 描述→定位 diff→生成修复补丁→插入单元测试）。
第三步：关闭所有缓存预热，每次测试从冷启动开始，连续执行 50 轮，丢弃首轮与末轮数据，取中间 48 轮的平均端到端响应时长（End-to-End Response Time）作为最终指标。
【不统一硬件或跳过冷启动，测出的速度值会虚高30%以上，完全不可比】
主流模型实测速度排序（2026年8月Acrab实验室公开数据）
按端侧 Agent 典型任务平均响应时长升序排列（数值越小越快）：
• Step 3.7 Flash：217ms（409 tokens/s，首 token 延迟 42ms）
• Gemini 3.5 Flash：248ms（289 tokens/s，首 token 延迟 65ms）
• Dream 7B（dLLM）：283ms（全局生成模式，首 token 延迟 112ms，但任务完成总延迟更低）
使用 TypeScript 与 SQLite 工作流追踪 AI 代理的 token 使用量、模型费用和预算阈值。适用于需要在代理运行时进行监控、成本计算等场景。
• Qwen 3.7-Max：356ms（GPU 优化后较上代提速10倍，但端侧内存带宽受限）
• DeepSeek-V4：492ms（自回归范式在端侧芯片并行利用率不足35%）
方法一：用 MCP Atlas 基准快速横向比对
直接运行官方发布的 MCP Atlas v2.3 测试包，在同一台 AI PC 上执行全部 12 个 Agent 子任务。
重点看两项结果：① “Planning Latency”（规划阶段耗时），dLLM 类模型普遍比自回归模型低 41%～57%；② “Tool Call Throughput”（每秒成功调用外部工具次数），Step 3.7 Flash 达到 8.7 次/秒，Dream 7B 为 7.2 次/秒。
注意：MCP Atlas 不测首 token 延迟，只反映整条任务链路的稳定吞吐能力。
方法二：抓取真实 token 级生成节奏
启用模型输出流监控工具（如 Acrab TraceView），记录单次任务中每个 token 的产出时间戳。
自回归模型（如 DeepSeek-V4、Qwen 3.7-Max）会呈现严格线性间隔，例如每 18ms 出一个 token；而 dLLM 模型（如 Dream 7B）会出现“脉冲式输出”——前 300ms 无输出，随后 200ms 内密集刷出 120 个 token，再停顿 80ms 进行全局校验。
这种节奏差异导致传统 speed test 工具误判 dLLM 为“卡顿”，实际任务完成更快。
