mnemonic-proxy 作者实测 AgentLongBench：32K 窗口加归档回取得分 86/100，超全窗口的 69
AgentLongBench with a 32K window on one 12 GB GPU: an ambiguous question hid the differences; with it clarified, archive + recall scored 86/100, full context 69, LLM summary 47
来源与原文
Reddit · r/LocalLLaMA
作者：/u/Any_Flounder8768
发布时间：（北京时间）
阅读原始来源 · reddit.com ↗完整链接与内容说明
https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1x9xj8x/agentlongbench_with_a_32k_window_on_one_12_gb_gpu/
本站目前仅有 AI 导读与摘要，未展示原文正文；技术细节、代码和完整结论请查看原始来源。
mnemonic-proxy 作者在 AgentLongBench 上用 Qwen3.8 Flash Next（IQ3_XXS、Strata 0.1.40、单张 RTX 4070 Ti 12 GB）对比四种方法：归档加 recall 工具的 proxy 得 86/100，全窗口 69，LLM 摘要 47，截断 49。第一轮因题目歧义各方法都接近随机（proxy 52、summary 56），在每题加一句澄清后重测，proxy 对 summary 合并配对检验 p=7.6e-9，对全窗口 +17 分（90% CI [+7, +26]）；128k 下全窗口 32/50 的回答撞到 3,072 token 推理预算。
作者用预注册的两轮测试区分了题目歧义与真实差距，并给出各方法的置信区间、耗时和显存数据，局限也写得很清楚。
来源：Reddit · r/LocalLLaMA · reddit.com