Data Reveals: Is Solana's Slower Transfer Speed Actually Caused by Validators 'Playing Games'?

比推Publicado em 2026-01-08Última atualização em 2026-01-08

Resumo

Jito Labs launched the IBRL Explorer tool to analyze Solana validator behavior in block construction, revealing widespread "timing games" that slow down the network. The tool evaluates validators based on slot time (35%), even distribution of non-vote transactions (40%), and early vote processing (25%). Many validators engage in "late packing," where non-vote transactions are delayed until the final ticks of a slot, prioritizing profit maximization through MEV extraction (e.g., backrunning or sandwich attacks) at the expense of network latency and user experience. This disrupts Solana’s intended streaming design, increases execution variance, and exacerbates negative market structure effects like wider bid-ask spreads. A debate exists between Jito and Temporal (developer of Harmonic client) over what constitutes optimal block construction. Temporal argues IBRL scores favor Jito’s approach and misclassify Harmonic’s auction-based method, which batches transactions but claims continuous execution. Harmonic outperforms in per-block revenue but faces scrutiny over potential user trade-offs. Protocol-level solutions like Multi-Concurrent Proposers (MCP) aim to eliminate single-leader monopolies by enabling parallel block building, but depend on Alpenglow’s mainnet launch (est. 2026). Meanwhile, Jito’s BAM client, now adopted by ~12% of stake, offers auditable ordering logic to mitigate MEV externalities. The competition highlights tensions between validator profitability and net...

Author: Carlos, Luke Leasure

Original Title: Solana’s block-building wars

Compiled and Edited by: BitpushNews


2026年1月5日, JITO launched a public tool called IBRL Explorer, designed to measure the block packaging behavior of validators on Solana and expose the previously invisible "timing games" in block construction.

First, we need to understand some background about Solana's market structure. Solana is designed as a streaming system: ideally, while a block is being built, the leader continuously disseminates data fragments (i.e., small data packets). This behavior aims to minimize transaction landing latency (the interval between a validator receiving a transaction and that transaction being processed). However, whether Solana's transaction pipeline is truly continuous actually depends on how validators assemble their blocks.

Jito defines the optimal block packaging behavior from the validator's perspective: fast construction, continuous streaming transmission, and early state propagation. Jito's IBRL score is a weighted mix of these three variables:

  • Slot Time (35%): Validators score higher if their block is built within the following thresholds: a handover slot taken over from another validator is less than 550 milliseconds, or as a continuous slot (i.e., any remaining slot in the leader's rotation) is less than 380 milliseconds.

  • Non-Vote Transaction Packaging (40%): Validators are rewarded with points when transactions are evenly distributed across the 64 ticks of a slot (rather than cramming most non-vote transactions into the last few ticks of the slot, i.e., "delayed packaging"). This is the most controversial variable in the IBRL score, which will be explained in detail later.

  • Early Voting (25%): Validators get a full score when at least 90% of the vote transactions are processed within the first 32 ticks. The score decreases if votes are pushed to later parts of the block.

IBRL Explorer shows that many validators exhibit delayed packaging of non-vote transactions, and in some cases, even extend the slot time. Delayed packaging postpones state propagation, increases the variance of execution results, undermines Solana's streaming design, and thus reduces network latency. What you get is not a continuous data stream, but a bursty data eruption.

In an optimal block, as in the example below from a Helius validator, most vote transactions are processed in the first half of the block ("early state propagation"), while non-vote transactions are relatively evenly distributed across the 64 ticks of the slot ("continuous streaming transmission").

In contrast, intentional delayed packaging is evident in the example block from Galaxy below, where most non-vote transactions are crammed into the last few ticks of the slot. By doing this, validators prioritize extractive value over network health by delaying state transitions until the last moment.

According to Lucas Bruder, co-founder and CEO of Jito Labs, validators are incentivized to wait until the last moment of the slot to observe more incoming transactions, selecting those with the highest fees to maximize rewards.

But why should users care? While maximizing profit is rational behavior for an individual validator, this behavior introduces hidden censorship, delays state propagation, and forces the next leader to "catch up," thereby slowing down the entire network.

More importantly, delayed packaging is also directly related to Solana's emerging "Payment for Order Flow" (PFOF) dynamics, as outlined by Benedict Brady in this article. Because wallets and applications often generate pre-routed signed transactions (i.e., market orders with slippage limits), valuable "back-running" options are embedded in the orders. The user-beneficial practice is to sell this back-running right to trading firms, while the extractive practice is to conduct "sandwich attacks." Either way, there is an incentive to increase the value of back-running by slowing down transaction landing speed, which is exactly what delayed packaging achieves.

This incentive pushes Solana towards a more adversarial market structure for applications and users. It also weakens the key guarantees that market makers rely on, particularly regarding in-block cancellations and deterministic execution, leading to wider bid-ask spreads. Without streaming, no matter how excellent the application logic, a truly real-time market remains out of reach for Solana.

Temporal vs. Jito Debate

Before delving into how Solana addresses this issue, it must be acknowledged that there is an active debate even about what constitutes "good" block construction. Temporal, a core contributor to Harmonic, has raised objections to Jito's framework and IBRL scoring method. Their criticism is that the score embeds a specific set of design preferences that favor Jito's block construction method and by default make Harmonic appear worse, reflected in the consistently lower scores of validators running Harmonic.

According to the Harmonic co-founder, Harmonic's blocks are executed continuously without delay, but data fragments are only released after an auction process lasting about 300 milliseconds is completed. This method gives block builders enough time to compete and gives the rest of the network enough time to replay Harmonic's block. The visualization below shows the same slot (391,822,619) from Temporal Emerald, a validator running Harmonic.

From the context of how the block is propagated (above figure), Harmonic's execution appears to be evenly spaced. In other words, the block builder continuously constructs the block through parallel block construction, and the reason transactions are only concentrated in the final ticks (below figure) is because that is the moment the auction resolves.

Over the past 30 days, Harmonic has outperformed both Jito and Firedancer in terms of average and median total revenue per block (priority fees + tips), thereby delivering higher rewards to validators and stakers. The open question is whether this superior performance is achieved at the expense of users through the timing games described above.

Source: https://reports.firedancer.io/

Multiple Concurrent Proposers (MCP) & BAM

After presenting both sides, one point still holds true: continuous streaming is crucial.

Harmonic's claim is not that streaming is unimportant, but that IBRL fails to capture how Harmonic achieves it and may misclassify its auction mechanism as "timing games." At this stage, I do not yet have sufficient technical background or data to form a definitive opinion, but Solana is already developing a protocol-level solution aimed at addressing the underlying incentive problem.

This solution is Multiple Concurrent Proposers (MCP), an architecture developed by Anatoly Yakovenko and Max Resnick. The motivation is simple: under the current single-leader model, one proposer controls ordering and can effectively act later than others, enabling delayed packaging and reinforcing the PFOF-like dynamics described above. MCP eliminates the single leader's monopoly by having multiple proposers build candidate blocks in parallel and independently. This architecture prevents a single leader from unilaterally suppressing transactions or delaying execution to extract profits.

That said, a prerequisite for MCP is the launch of Alpenglow on the mainnet. Alpenglow is expected to launch in 2026, but the timeline remains uncertain. In the meantime, Jito's BAM might drive change by making ordering logic auditable. BAM aims to expand Solana's micro-structural design space, enabling applications that require finer control over ordering (e.g., prioritizing cancellation orders for perpetual contract trading venues), while also helping to mitigate negative MEV externalities like front-running. The figure below outlines BAM's transaction pipeline.

BAM (Agave-BAM) is currently the third-largest client on Solana by stake share (approx. 12%), behind Agave-Jito and Frankendancer-Jito. Approximately 205 validators are already running BAM, highlighting its rapid adoption among the Solana validator set. In contrast, Harmonic remains relatively small, holding just over 3% of the stake share and about 20 validators.

It will be worth watching how the competitive dynamics of block construction evolve in the coming months and what this means for Solana's market structure.

Original article link: https://www.bitpush.news/articles/7601133

Perguntas relacionadas

QWhat is the purpose of Jito's IBRL Explorer tool, and what problem does it aim to address on the Solana network?

AJito's IBRL Explorer is a public tool designed to measure validator block packing behavior on Solana and expose the previously invisible 'timing games' in block construction. It aims to address issues where validators delay packing non-vote transactions to the end of a slot, which postpones state propagation, increases variance in execution results, and undermines Solana's streaming design, ultimately degrading network latency.

QAccording to the Jito framework, what are the three key variables that make up the IBRL score, and what is the weight of each?

AThe three key variables in the IBRL score are: 1. Slot Time (35% weight): Validators score higher if their block is built within a threshold time. 2. Non-Vote Transaction Packing (40% weight): Validators are rewarded when transactions are evenly distributed across the slot's 64 ticks, rather than being packed late. 3. Early Voting (25% weight): Validators get a full score if at least 90% of vote transactions are processed within the first 32 ticks.

QWhat is 'delayed packing' by validators, and why are they incentivized to do it according to Lucas Bruder?

A'Delayed packing' is when validators intentionally hold non-vote transactions and pack most of them into the final few ticks of a slot. According to Lucas Bruder, co-founder and CEO of Jito Labs, validators are incentivized to wait until the last moment of a slot to observe more incoming transactions and select those paying the highest fees, thereby maximizing their rewards and extractable value.

QWhat is the core criticism from Harmonic (Temporal) regarding Jito's IBRL scoring method?

AHarmonic's core criticism is that Jito's IBRL score embeds a specific set of design preferences that favor Jito's own block-building method. They argue that the score incorrectly classifies Harmonic's auction mechanism as a 'timing game,' making validators running Harmonic appear worse, even though Harmonic claims its blocks are executed continuously and data shards are only released after an auction resolves.

QWhat are the two proposed solutions mentioned in the article to address the underlying incentive problems in Solana's block building?

AThe two proposed solutions are: 1. Multi-Concurrent Proposers (MCP): A protocol-level solution that allows multiple proposers to build candidate blocks in parallel, eliminating the single leader's monopoly and its ability to delay packing. 2. Jito's BAM (Block-Engine & Auction Manager): A solution that aims to make ordering logic auditable, extend Solana's micro-structure design space, and help mitigate negative MEV externalities like front-running.

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Agent S: O Futuro da Interação Autónoma no Web3 Introdução No panorama em constante evolução do Web3 e das criptomoedas, as inovações estão constantemente a redefinir a forma como os indivíduos interagem com plataformas digitais. Um projeto pioneiro, o Agent S, promete revolucionar a interação humano-computador através do seu framework aberto e agente. Ao abrir caminho para interações autónomas, o Agent S visa simplificar tarefas complexas, oferecendo aplicações transformadoras em inteligência artificial (IA). Esta exploração detalhada irá aprofundar-se nas complexidades do projeto, nas suas características únicas e nas implicações para o domínio das criptomoedas. O que é o Agent S? O Agent S é um framework aberto e agente, especificamente concebido para abordar três desafios fundamentais na automação de tarefas computacionais: Aquisição de Conhecimento Específico de Domínio: O framework aprende inteligentemente a partir de várias fontes de conhecimento externas e experiências internas. Esta abordagem dupla capacita-o a construir um rico repositório de conhecimento específico de domínio, melhorando o seu desempenho na execução de tarefas. Planeamento ao Longo de Longos Horizontes de Tarefas: O Agent S emprega planeamento hierárquico aumentado por experiência, uma abordagem estratégica que facilita a decomposição e execução eficientes de tarefas intrincadas. Esta característica melhora significativamente a sua capacidade de gerir múltiplas subtarefas de forma eficiente e eficaz. Gestão de Interfaces Dinâmicas e Não Uniformes: O projeto introduz a Interface Agente-Computador (ACI), uma solução inovadora que melhora a interação entre agentes e utilizadores. Utilizando Modelos de Linguagem Multimodais de Grande Escala (MLLMs), o Agent S pode navegar e manipular diversas interfaces gráficas de utilizador de forma fluida. Através destas características pioneiras, o Agent S fornece um framework robusto que aborda as complexidades envolvidas na automação da interação humana com máquinas, preparando o terreno para uma infinidade de aplicações em IA e além. Quem é o Criador do Agent S? Embora o conceito de Agent S seja fundamentalmente inovador, informações específicas sobre o seu criador permanecem elusivas. O criador é atualmente desconhecido, o que destaca ou o estágio nascente do projeto ou a escolha estratégica de manter os membros fundadores em anonimato. Independentemente da anonimidade, o foco permanece nas capacidades e no potencial do framework. Quem são os Investidores do Agent S? Como o Agent S é relativamente novo no ecossistema criptográfico, informações detalhadas sobre os seus investidores e financiadores não estão explicitamente documentadas. A falta de informações disponíveis publicamente sobre as fundações de investimento ou organizações que apoiam o projeto levanta questões sobre a sua estrutura de financiamento e roteiro de desenvolvimento. Compreender o apoio é crucial para avaliar a sustentabilidade do projeto e o seu impacto potencial no mercado. Como Funciona o Agent S? No núcleo do Agent S reside uma tecnologia de ponta que lhe permite funcionar eficazmente em diversos ambientes. O seu modelo operacional é construído em torno de várias características-chave: Interação Humano-Computador Semelhante: O framework oferece planeamento avançado em IA, esforçando-se para tornar as interações com computadores mais intuitivas. Ao imitar o comportamento humano na execução de tarefas, promete elevar as experiências dos utilizadores. Memória Narrativa: Utilizada para aproveitar experiências de alto nível, o Agent S utiliza memória narrativa para acompanhar os históricos de tarefas, melhorando assim os seus processos de tomada de decisão. Memória Episódica: Esta característica fornece aos utilizadores orientações passo a passo, permitindo que o framework ofereça suporte contextual à medida que as tarefas se desenrolam. Suporte para OpenACI: Com a capacidade de funcionar localmente, o Agent S permite que os utilizadores mantenham o controlo sobre as suas interações e fluxos de trabalho, alinhando-se com a ética descentralizada do Web3. Fácil Integração com APIs Externas: A sua versatilidade e compatibilidade com várias plataformas de IA garantem que o Agent S possa integrar-se perfeitamente em ecossistemas tecnológicos existentes, tornando-o uma escolha apelativa para desenvolvedores e organizações. Estas funcionalidades contribuem coletivamente para a posição única do Agent S no espaço cripto, à medida que automatiza tarefas complexas e em múltiplos passos com mínima intervenção humana. À medida que o projeto evolui, as suas potenciais aplicações no Web3 podem redefinir a forma como as interações digitais se desenrolam. Cronologia do Agent S O desenvolvimento e os marcos do Agent S podem ser encapsulados numa cronologia que destaca os seus eventos significativos: 27 de Setembro de 2024: O conceito de Agent S foi lançado num artigo de pesquisa abrangente intitulado “Um Framework Agente Aberto que Usa Computadores como um Humano”, mostrando a base para o projeto. 10 de Outubro de 2024: O artigo de pesquisa foi disponibilizado publicamente no arXiv, oferecendo uma exploração aprofundada do framework e da sua avaliação de desempenho com base no benchmark OSWorld. 12 de Outubro de 2024: Uma apresentação em vídeo foi lançada, proporcionando uma visão visual das capacidades e características do Agent S, envolvendo ainda mais potenciais utilizadores e investidores. Estes marcos na cronologia não apenas ilustram o progresso do Agent S, mas também indicam o seu compromisso com a transparência e o envolvimento da comunidade. Pontos-Chave Sobre o Agent S À medida que o framework Agent S continua a evoluir, várias características-chave destacam-se, sublinhando a sua natureza inovadora e potencial: Framework Inovador: Concebido para proporcionar um uso intuitivo de computadores semelhante à interação humana, o Agent S traz uma abordagem nova à automação de tarefas. Interação Autónoma: A capacidade de interagir autonomamente com computadores através de GUI significa um avanço em direção a soluções computacionais mais inteligentes e eficientes. Automação de Tarefas Complexas: Com a sua metodologia robusta, pode automatizar tarefas complexas e em múltiplos passos, tornando os processos mais rápidos e menos propensos a erros. Melhoria Contínua: Os mecanismos de aprendizagem permitem que o Agent S melhore a partir de experiências passadas, aprimorando continuamente o seu desempenho e eficácia. Versatilidade: A sua adaptabilidade em diferentes ambientes operacionais, como OSWorld e WindowsAgentArena, garante que pode servir uma ampla gama de aplicações. À medida que o Agent S se posiciona no panorama do Web3 e das criptomoedas, o seu potencial para melhorar as capacidades de interação e automatizar processos significa um avanço significativo nas tecnologias de IA. Através do seu framework inovador, o Agent S exemplifica o futuro das interações digitais, prometendo uma experiência mais fluida e eficiente para os utilizadores em diversas indústrias. Conclusão O Agent S representa um ousado avanço na união da IA e do Web3, com a capacidade de redefinir a forma como interagimos com a tecnologia. Embora ainda esteja nas suas fases iniciais, as possibilidades para a sua aplicação são vastas e cativantes. Através do seu framework abrangente que aborda desafios críticos, o Agent S visa trazer interações autónomas para o primeiro plano da experiência digital. À medida que avançamos mais profundamente nos domínios das criptomoedas e da descentralização, projetos como o Agent S desempenharão, sem dúvida, um papel crucial na formação do futuro da tecnologia e da colaboração humano-computador.

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