EXHIBIT #01 // ATTENTION COMPRESSION
MLA 多头潜在注意力采用低秩键值联合压缩，将 KV Cache 显存消耗降低 93.3%，如同古法铸范技术，在有限铜容积中激发出澎湃并发计算力。
KV Cache 压缩 93.3% 严丝合缝
EXHIBIT #02 // HARNESS BENCHMARK
Harness 自动化评测套件工业级推理基准与长思维链正确性度量套件，如金石度量衡般标定模型每一次定理求解与代码执行的正确率。
全量基准开源 权威度量
75% ↓
上下文缓存自动优惠
EXHIBIT #03 // CONTEXT CACHING
上下文缓存与透明定价系统自动匹配复用 Prompt 前缀与技术文档上下文，输入 Token 成本直接立减 75%，如青铜铭约般兑现普惠承诺。
缓存低至 0.1 元/M 透明计费