还有一个重要的指标——准确率。伯克利函数调用排行榜 (BFCL) 是评估函数调用能力的标准基准。 Gemma 3 1B 的得分约为 31%，Llama 3.2 1B 约为 26%，两者未经微调的性能都很弱。由于 Gemma 3n 是通用型程序，因此未对其进行测试。Hammer 2.1 0.5B 没有公开数据，但其 1.5B 版本开箱即用的得分约为 73%——尽管它在 int8 内存中占用约 1.5GB 的空间，是 FunctionGemma（288MB）的 5 倍。
在高端市场，AI产业化的加速落地直接引爆了存储需求。不同于传统服务器，AI服务器需要承载大规模数据训练、高频次数据运算，对HBM（高带宽存储）、高端DDR5内存及企业级SSD的需求量呈爆发式增长，单台AI服务器的存储需求量更是达到传统服务器的8-10倍。其中，HBM凭借超高带宽、低延迟的核心优势，成功破解了AI运算中的“内存墙”技术瓶颈，成为AI算力基建的核心战略级资源，目前2026年全球三大存储巨头的HBM产能已全部提前售罄，部分头部AI企业甚至提前签订2027年长期供货协议。
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