这句话里有一个词值得停下来看一眼："all done in-house"，全部在内部完成。不是Mistral的底座，不是借来的架构实现，是一支114人的团队，在一个GPU基础设施直到最近才勉强够用的国家，自己搭建tokenizer、自己整理数据管道、自己写强化学习基础设施，从头到尾跑完了一遍。
问题是，这个厨师等汤的20分钟里，灶台被占着，其他菜没人做，后面来的客人只能排队。哪怕后厨有100个灶台（CPU核心），如果厨师都在等汤，那还是只能干瞪眼。这就是传统线程池的痛点：大量线程在等待IO，占着茅坑不拉屎。，这一点在使用 WeChat 網頁版中也有详细论述
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