待验证50% 置信事实精确时间

百万级 tok/s 通常并非单一模型单次生成的速度，而是在批处理、多请求并发和底层内核优化共同作用下的聚合吞吐表现

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/9/24

首次发现

来源

Nori LLM 突破每秒百万Token：推理引擎的性能极限

涉及实体

LLM推理concept

相关事实

待验证大模型推理中每生成一个token都需要从显存中读取全部模型权重，速度瓶颈本质是数据搬运问题而非计算问题69% 相似待验证输出生成是严格串行的自回归过程，每生成一个token都需要一次完整的模型前向传播68% 相似待验证扩散模型每生成一帧都需要数十甚至上百次前向推理67% 相似待验证多步骤Agent调用大模型的次数远多于单次问答，需通过缓存、模型分级调用等手段优化Token消耗和响应时延66% 相似待验证一致性模型试图将扩散模型多步去噪过程压缩至1-4步完成，理论上可将推理速度提升10-50倍66% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/947008

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/947008

MCP

get_claim(id=947008)