待验证50% 置信事实精确时间
传统唤醒词检测模型（KWS）参数量通常在100KB到1MB量级，需在毫瓦级功耗下以极低延迟持续运行
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/19
首次发现
来源
相关事实
待验证Rive 的运行时体积极小，通常仅需几十 KB 的 WASM 运行时69% 相似待验证支持128K上下文的70B参数模型的KV Cache满负荷时可能需要数百GB显存，超过单张H100的80GB显存容量68% 相似待验证Kimi K2在FP16精度下仅模型权重就需要数百GB显存，INT4量化可将显存需求压缩至约四分之一66% 相似待验证KV缓存的显存占用与上下文长度、模型层数和注意力头数成正比，8K上下文下一个典型27B模型可能额外消耗2～4GB显存65% 相似待验证对于拥有32层、32头注意力的典型7B模型，每个token需约0.5MB显存存储KV Cache，生成1000个token则需额外约500MB显存65% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/560817MCP
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