# fal और Fireworks ने EAGLE-4 विश्लेषण और प्रॉम्प्ट-बेंचमार्क जारी किया

> संयुक्त पेपर में EAGLE-4 स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग और इमेज व वीडियो जनरेशन में प्रॉम्प्ट विस्तार की जांच के लिए 400 उदाहरणों वाला डेटासेट पेश किया गया है।

Oossa · 2026-10-21 · https://oossa.com/hi/fal-and-fireworks-release-eagle-4-analysis-and-prompt-enhancement-benchmark

fal AI और Fireworks ने अपने नए EAGLE-4 स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग सिस्टम का विस्तृत तकनीकी विश्लेषण प्रकाशित किया है। ब्लॉग के साथ Prompt Enhancement SpecBench भी जारी किया गया है—यह एक सार्वजनिक बेंचमार्क है, जिसमें टेक्स्ट-टू-इमेज, इमेज-टू-इमेज, टेक्स्ट-टू-वीडियो और इमेज-टू-वीडियो कार्यों के 400 प्रॉम्प्ट शामिल हैं। NVIDIA B300 GPU पर किए गए परीक्षणों में EAGLE-4 Harness ने Fireworks बेंचमार्क पर बैच साइज़ 1 के साथ 660.6 टोकन प्रति सेकंड की गति हासिल की, जो अगले सर्वश्रेष्ठ तरीके से 1.63× तेज़ है। ट्री-आधारित वेरिफिकेशन से रचनात्मक प्रॉम्प्ट पर स्वीकृति लंबाई भी 26 % तक बढ़ी। इस काम का मकसद प्रॉम्प्ट-बढ़ाने के उन चरणों की लेटेंसी घटाना है, जो अब तेज़ इमेज और वीडियो मॉडल के कुल प्रोसेसिंग समय का बड़ा हिस्सा लेते हैं।

## तथ्य

- EAGLE-4 Harness ने Fireworks Bench पर बैच साइज़ 1 में 660.6 टोकन/सेकंड की गति हासिल की (सर्वश्रेष्ठ वैकल्पिक तरीके से 1.63× तेज़)।
- Prompt Enhancement SpecBench में 18 डेटासेट के 400 उदाहरण हैं, जिन्हें चार श्रेणियों में 100-100 उदाहरणों के हिसाब से बांटा गया है।

## यह क्यों मायने रखता है

प्रॉम्प्ट का विस्तार तेज़ होने से डेवलपर इंटरैक्टिव प्रतिक्रिया समय बनाए रख सकते हैं, जबकि इमेज और वीडियो जनरेटर लगभग रीयल-टाइम होते जा रहे हैं।

## स्रोत और संदर्भ

1. [EAGLE-4 Technical Deepdive](https://blog.fal.ai/eagle-4-technical-deepdive/) – fal AI, 2026-10-20

अंतिम अपडेट: 2026-10-21