The measure of model merit.
Elite AI Lab（博昇）做国产异构算力上的大模型适配与实测。
我们是谁
Elite AI Lab（博昇）做国产异构算力上的大模型适配与实测。 我们不是又一个跑分工具——而是把「模型能不能在这张卡上真正跑好、为什么、提升了多少」 变成可复现、可复核、可对比的证据。
为什么做这个
国产算力的真问题不在「能不能跑」，而在适配难、归因难、复核难—— 算子有没有走到目标后端、变快是因为命中路径还是工况漂移、 换个人换台机器还能不能得出同一个结论。 这三件事现在普遍靠人记、靠报告文案，不可复核。
我们坚持的
四条判断标准，用来决定一条结论能不能出。
- 口径先于数字。没有 workload 定义的 benchmark 数字，不出。
- 路径先于结论。不知道走了哪条后端路径的「性能提升」，不认。
- 不能证伪的，不算证据。
- 没做出来的，如实标注。已知未完成的事写进 README，不写成「已实现」。
技术栈
Go · vLLM / llama.cpp / Ollama 运行时适配 · 国产算力（昇腾）适配中。
国产算力（昇腾）适配进行中。 尚未打通或尚未验证的部分，我们会在对应项目的 README 里如实标注，不写成「已实现」。
English
Elite AI Lab builds reproducible measurement and adaptation tooling for LLM inference on non-NVIDIA accelerators. Our thesis: a benchmark number means nothing without the execution path, the environment fingerprint, and a falsifiable claim behind it. We would rather publish nothing than publish a number we cannot reproduce.