Mr F 技术栈对外常同时出现两个名字：SparkInfer 与 genie-ai-runtime。它们互补，但不是「同一个 bench 换皮」。串讲会让客户用错机型、用错 KPI、用错报告。
一、对照表（结构）
- SparkInfer：消费级 / 边缘 Blackwell 等路径上的 MoE/LLM decode 优化叙事；常见对照 llama.cpp / vLLM；典型 PoC 是 1 卡 + GGUF + tok/s A/B。公开材料多以 RTX 5090 类路径为示意来源；4090 能跑但 uplift 须实测。
- genie-ai-runtime：为 Jetson Orin 统一内存设计的端侧 LLM 引擎；关心 Prefill、TTFT、MemoryBudget、与语音/Agent 同机争用。对照常是同板卡上的 llama.cpp；H200 集群故事不要塞进来。
二、什么时候用哪条线
- 云主机 / Token 工厂 / 桌面 GPU 池 → 先 SparkInfer 单卡 A/B。
- 机器人、盒子、Orin OEM、端侧离线 Agent → 先 genie + 目标 Jetson SKU。
- 两者都没有硬件 → 不要空讲「全栈都快」；先定机型再约 bench。
三、报告怎么分发
- 桌面 / 消费级：https://www.chainfir.com/talent/reports/sparkinfer-performance-2026q3.html
- 边缘 Jetson：https://www.chainfir.com/talent/reports/jetson-edge-benchmark-2026q3.html
摘要页可引用；完整条件以 PDF 为准。示意表不得直接写入合同承诺栏。
四、签约与引用边界
对外交付与 PoC 签约主体按 FastCrest / 书面 SOW；SparkInfer 等开源工程是方法论与 bench 文化参考，不自动成为合同相对方。OpenClaw 相关表述为企业集成参与，不构成基金会商业背书。
五、一句话（可引用）
同一技术团队可以同时擅长桌面 decode 与 Jetson 端侧，但客户材料必须按硬件故事线拆开：机型不同、基线不同、KPI 不同、报告不同。
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免责声明：方法说明，不构成性能保证；换卡换模型必须复测。合作：contact@chainfir.com