Tous les bancs d'essai de ce site, y compris ceux que nous perdons. Chacun renvoie à l'artefact d'où le chiffre est lu, et chacun dit ce qui n'a pas été mesuré.
Atome LM EDGE face à TensorFlow Lite for Microcontrollers
La comparaison la plus soigneusement menée ici : UCI HAR, 2 947 fenêtres de test issues de 30 sujets, le même réseau de 6 567 paramètres dans les deux moteurs, 5 graines, découpe par sujet sans fuite.
Flash : GAIN 4,64×
Par décision en flux : GAIN 27,3×
Précision : ÉGALITÉ
Latence par fenêtre : PERTE 2,89×
Modèle de langage : ternaire routé contre transformeur flottant
TinyStories, 3 000 pas, une seule graine. Une direction plutôt qu'un résultat, et étiquetée comme telle.
| Régime | Atome LM | FP32 classique | Verdict |
|---|---|---|---|
| 60K, paramètres égaux | 6,31 ppl | 8,12 ppl | Atome −22 % |
| 60K, flash égale | 6,31 ppl | 13,10 ppl | Atome −52 % |
| 944K, paramètres égaux | 2,87 ppl | 2,54 ppl | Atome +11 % — perd |
| 944K, sur disque | 271 Ko | 3,7 Mo | Atome 20× plus petit |
Une seule graine. L'inversion à 944K est le titre honnête : cette architecture est un pari sur le régime sous-1M et elle perd en dehors.
Face au reste du domaine
| Projet | Plus petit | Poids | Tourne sur |
|---|---|---|---|
| BitNet b1.58 | 700M – 3B | ternaires | serveur / téléphone |
| llama2.c (Stories260K) | 260K – 110M | FP32 / Q8 | classe MCU possible |
| TinyMaix, esp32-llm | ~15M | Q8 / FP32 | ESP32-S3 avec PSRAM |
| Atome LM | 60K · 944K | ternaires, sans tas | Cortex-M3 sous QEMU, bit à bit ; ESP32-WROOM-32 physique |