OpenAI 发布了其首款定制推理芯片 Jalapeño 的首批性能结果，展示了行业领先的速度和效率。该芯片在峰值吞吐量下每瓦特可完成 1.5 到 1.9 倍 更多的 AI 工作量，相比领先的商用系统端到端延迟降低了 1.7 到 3.6 倍。对于高度交互式工作负载，Jalapeño 达到了 2.1 到 4.1 倍 的性能提升。

在 GPT‑OSS 120B、Deep Seek R1 和 Kimi K2.5 1T 模型上的测试显示，无论是 OpenAI 内部还是外部开发的架构，性能提升均保持一致。在最大模型 Kimi K2.5 1T 上，Jalapeño 每瓦特峰值性能提高了约 1.5 倍，端到端延迟降低了 3.4 倍。该芯片额定功率为 700 瓦，但在测试期间持续功率保持在或低于 550 瓦。

OpenAI 强调全栈优势，通过真实工作负载数据，将模型、服务软件、芯片、内存、网络和系统一体化设计。Jalapeño 代表多代平台的开端，公司计划提升产能以交付更快、更强大、更高效的产品。性能测试使用了 Semi Analysis 公开的 Inference X 基准，在匹配用户体验的操作范围内进行评估。

关键实体：公司：OpenAI，Semi Analysis

FAQ：Jalapeño 与现有 AI 推理硬件相比如何？

Jalapeño 每瓦特可完成比领先商用系统多 1.5-1.9 倍 的 AI 工作量，端到端延迟降低 1.7-3.6 倍，在高度交互式工作负载下性能提升达 2.1-4.1 倍，而其持续功耗为 550W，额定功率为 700W。