Unverified50% confidenceTradeoffExact time
AirLLM 以推理速度为代价,每生成一个 token 耗时数秒乃至数十秒,远慢于高端 GPU 全量加载的每秒数十 token
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50%
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Long-term
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7/19/2026
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UnverifiedMistral 采用潜在缓存(latent cache)技术将整条轨迹压缩为一次训练的 Token 输入,据报道可节省约 22 倍的计算开销66% similarUnverified基于MLX框架,顶配Mac机型运行Llama-3-70B量化模型可达约20 tokens/秒的生成速度65% similarUnverified若量化后模型权重为150GB,以273GB/s带宽读取一遍权重约需0.55秒,理论上单token生成速度约为1.8 token/s(未计入计算延迟和跨机通信开销)64% similarUnverifiedAirLLM 处理长上下文时需在系统内存中维护完整的 KV Cache,通常建议配备 64GB 以上的 RAM64% similarUnverifieddecode阶段的生成速度近似等于内存带宽÷模型大小,例如在内存带宽273GB/s的M4 Pro上运行4GB的Q4量化7B模型理论最大生成速度约68 tokens/s63% similar
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