评估LLM迭代代码优化的能耗成本

2026年10月26日，arXiv Artificial Intelligence 刊出 Sadra Emami 等作者的论文《绿色代码还是昂贵代码？评估基于 LLM 迭代代码优化的能耗成本》。研究在 EffiBench 全部 1000 道题上评测 11 个开源模型、四种解码配置，并全程采集硬件级能耗，考察 LLM 自优化流程产出的代码相对人工参考解是否同样节能，以及优化过程本身的能耗能否被后续运行时的节省抵消。结果显示，推理能耗在 0.79 至 8.68 MJ 之间，约相当于 250 至 2800 次 GPT-4.1 查询；限制最大输出 token 数最多可降低 69% 能耗。目前该事件仅有这一篇主报道，尚无跟进报道，后续进展有待观察。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。