待验证50% 置信事实精确时间
业界常以 GQA、MLA 等架构手段压缩 KV cache。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/24
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相关事实
待验证GQA和MLA等技术可显著压缩KV缓存大小，DeepSeek V3采用了MLA来降低长上下文场景的内存开销75% 相似待验证端侧部署常配套使用 KV cache 量化（如压到 4 或 8 比特）、分组查询注意力（GQA）以及滑动窗口或稀疏注意力等机制75% 相似待验证MLA 将所有头的 Key 和 Value 联合压缩为低维潜在向量缓存，本质上是对 KV Cache 做低秩分解74% 相似待验证在超长上下文下将承担 KV cache 开销的层数压缩到总层数四分之一，可大幅降低长上下文推理的显存成本，是长上下文模型架构演进的重要方向73% 相似待验证GQA 将注意力头分组共享 KV 投影，可将 KV 缓存压缩至原来的 1/4 甚至更低而几乎不损失模型质量73% 相似
引用此条事实
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