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 ## 🏆 Benchmark Performance
 
-在 **Murasaki-ACGN Benchmark** 的综合评测中，Murasaki-8B 以 4-bit 量化版本取得了 **第一名** 的成绩。
+在 **Murasaki-ACGN Benchmark** 的综合评测中，**Murasaki-14B-v0.2** 取得了总分第一的，**Murasaki-8B-v0.2** 在8B的小参数下取得了总分第二。(均为4-bit量化版本评测得出)
 
-| Rank | Model | Avg COMET |
-| :--- | :--- | :--- |
-| 🥇 | **Murasaki-8B-v0.1** | **0.8523** |
-| 2 | Gemini-3-Flash | 0.8512 |
-| 3 | Sakura-Qwen-2.5-14B | 0.8509 |
-| 4 | GPT-5 | 0.8503 |
-| 5 | Gemini-2.5-Flash | 0.8502 |
+| Rank | Model | **Overall Avg** | Short | Long |
+| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
+| 🥇 | **Murasaki-14B-v0.2** | **0.8545** | **0.8289** | **0.8801** |
+| 🥈 | Murasaki-8B-v0.1 | 0.8523 | 0.8269 | 0.8778 |
+| 🥉 | **Murasaki-8B-v0.2** | **0.8522** | **0.8271** | **0.8773** |
+| 4 | Gemini-3-Flash-Preview | 0.8512 | 0.8262 | 0.8765 |
+| 5 | Sakura-Qwen-2.5-14B | 0.8509 | 0.8282 | 0.8735 |
 
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 ## 🧬 Model Matrix (模型矩阵)
 
-| Model Name | Type | Size | VRAM | Description |
+| Model Name | Type | Size | VRAM (Est.) | Description |
 | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
-| **[Murasaki-8B-v0.1](https://huggingface.co/Murasaki-Project/Murasaki-8B-v0.1)** | **BF16** | 15.3GB | 24GB+ | **科研/服务器版**。全精度权重。 |
-| **[Murasaki-8B-v0.1-GGUF](https://huggingface.co/Murasaki-Project/Murasaki-8B-v0.1-GGUF)** | **GGUF** | 3.6~6.3GB | 6GB+ | **推荐/本地版**。多量化精度可选。 |
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+| **[Murasaki-14B-v0.2](https://huggingface.co/Murasaki-Project/Murasaki-14B-v0.2)** | **BF16** | ~28GB | 32GB+ | **旗舰版**。全精度权重，最佳性能。 |
+| **[Murasaki-14B-v0.2-GGUF](https://huggingface.co/Murasaki-Project/Murasaki-14B-v0.2-GGUF)** | **GGUF** | 6.4~12GB | 12GB+ | **进阶本地版**。适合大显存用户。 |
+| **[Murasaki-8B-v0.2](https://huggingface.co/Murasaki-Project/Murasaki-8B-v0.2)** | **BF16** | ~16GB | 24GB+ | **标准版**。全精度权重，均衡之选。 |
+| **[Murasaki-8B-v0.2-GGUF](https://huggingface.co/Murasaki-Project/Murasaki-8B-v0.2-GGUF)** | **GGUF** | 3.6~6.3GB | 6GB+ | **推荐/轻量版**。兼容性最强，适合大多数显卡。 |
 
 ## 🛠️ Ecosystem (生态系统)