作者把同一个 CPU 密集型任务分给四个线程，耗时 3.6 秒；分给 Python 3.14 新引入的四个子解释器，耗时 0.9 秒，几乎等于单线程只做四分之一工作的水平。测试环境是四核的 python:3.14-slim 容器，任务是不借任何 C 扩展的纯 Python 双层循环（统计四十万以内的素数），每种方案各跑三次。对照数据：单线程 0.77 至 0.80 秒，四线程 3.51 至 3.70 秒（比完全串行的 3.2 秒还差，因为 GIL 要不停切换），四子解释器 0.89 至 0.98 秒，四进程 0.95 至 1.30 秒。意外发现是子解释器不给共享：一个 Interpreter 对象只容忍一个调用者，第二个并发调用不会排队也不会分时，而是直接被拒绝。也就是说每个解释器一把 GIL 是真的，但一个解释器内部仍然只能有一个线程在跑。