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Kimi K3 对比 P90 令牌吞吐量
SemiAnalysis 的这张散点图在 X 上获得 2.9万 浏览，是其平时帖子的 0.6 倍，在我们追踪的 57 张 SemiAnalysis 图中浏览排第 45。读取于2026年10月26日。
Three teams in one month have pushed LLM decode forward with megakernels: Inferact on Google TPUs, AMD with TileRT and FlyDSL, and now NVIDIA on GB300, now live on InferenceX.
为什么能传开
它能传播，是因为一个处于前四分之一、拥有大量受众的来源，配上不寻常的图表类型和带品牌、标注来源的帖子，带来了 17,241 次浏览、86 个赞、6 次转发、3 次引用和 30 次收藏，引用率高于平均水平。
做对了什么
- 散点图是不常见的图表类型，让帖子在信息流中更显眼。
- 帖子带有品牌并标注了来源，为技术受众增加了可信度。
- 内容把三个团队和三个平台围绕一个清晰概念串起来，即用 megakernel 加速推理，给了读者转发的理由。
可以借鉴
我们可以用散点图对比自己的吞吐量与交互性，并围绕一个工程概念来组织内容，同时清楚标注来源。
注意
不要把互动数据过度解读为图表设计本身的功劳，因为该来源的触达处于前四分之一，而且该账号的典型点赞数高于这条帖子的点赞数。
由我们的分析模型根据上面的实测数字写成，不是 SemiAnalysis 的说法。
做成你的
我们还没读出这张图的数字
读出数字后，这里会出现它自己的制作器。在此之前，下面是格式相近的其他真实图表：每个数据页都从那张图的数字起步，换成你的。
API
暂未进入 API
我们还没读出这张图的数字，所以 API 暂时没有它的数据。已读出数字的图都在数据页，每张都可以按 id 调用。
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全部 57 张
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全部 103 张
常见问题
SemiAnalysis 的「Kimi K3 对比 P90 令牌吞吐量」传播了多远？
截至2026年10月26日，X 上 28,996 次浏览、158 个赞、11 次转发、61 次收藏。@SemiAnalysis_ 平时一条帖子约 5.1万 浏览。
这是什么类型的图？
散点图。
可以直接用 SemiAnalysis 的图吗？
用格式，不用原图。图、logo 和设计都属于 SemiAnalysis。ViralChart 用你的数字和文字重画同类图，并注明原发布者。