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Independent single-GPU runtime measurement of Matrix-Game 2.0 — your 25 fps claim reproduces

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
2/5
Tempo stimato
1-3 ore
Idoneità per principianti
20/100
Tipo di issue
Documentazione
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Attiva
Stack tecnologico
python
Ambito
machine-learning

Direzione di ricerca

Start by reviewing the LiveFrame adapter, configuration, and evidence bundle linked in the issue, then compare them with Matrix-Game 2.0's published single-H100, 3-step setup. The issue asks for feedback or a suggested re-run configuration but does not identify repository files or define a code change or completion criteria.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

Hi, big fan of Matrix-Game.
I've been building an open harness called LiveFrame that measures interactive world models' released pipelines on stated hardware, and binds every result to a digest ledger that anyone can re-verify.

I ran Matrix-Game 2.0 in the configuration your claim names (single H100, 3 steps) and measured 19.7 fps median across 24 cases, mean 19.6 with a std of 0.4. My harness has a disclosed delivery bias of about 8% and runs with conservative settings, so I read this as consistent with your published 25 fps. Of the four models I measured, yours was the only claim specified fully enough to test as published, and it held up.

Two things I'd value your eyes on:

  1. The adapter and config I used. Is there anything I should change to represent MG2 more fairly? It runs your pipeline with flash-attn per your pins, and the evidence bundle with the ledger is in the repo.
  2. If you'd ever want to cite an independent reproduction, or have me re-run with settings you recommend, I'm glad to.

Harness: https://github.com/kkjcodes/liveframe
Evidence bundle: https://github.com/kkjcodes/liveframe/tree/main/agent/world/evidence/m7-mg2-h100
Re-verify: liveframe world verify /ledger.json

Thanks for open-sourcing the model. Happy to answer anything.

Lingua principale
Python
Stelle
2.7k
Fork
285
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Preparare l'ambiente

Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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