Unverified50% confidenceFactExact time
每个中间推理token与输出token消耗等量的GPU算力，Extra High档位单次请求FLOPs可能是普通生成模式的数十倍
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7/15/2026
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Unverified参数量更大、推理步骤更多的模型，其GPU算力消耗可能是轻量模型的10-50倍74% similarUnverified连续批处理在每个解码步骤后立即移出已完成序列并插入新请求，将GPU利用率从传统方案的30-50%提升至80%以上73% similarUnverified一个千亿参数级别旗舰模型每次推断所需GPU资源可能比百亿参数模型高出10至20倍73% similarUnverified输出token通常比输入token更贵，因为输出需要自回归逐token生成，计算密度更高且GPU利用率更低69% similarUnverified服务同等数量的并发用户，超大模型所需的GPU集群规模可能是同等智能水平小模型的5至10倍69% similar
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