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在推理场景中处理长上下文、多轮对话和复杂推理链时，模型需要频繁读写大量中间状态（如KV Cache），对内存容量和带宽提出极高要求
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9/11/2026
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Verified推理模型的自回归生成过程严格串行，KV Cache显存占用随思考Token序列线性增长，内存带宽成为性能瓶颈77% similarVerified大模型推理阶段是memory-bound（内存带宽受限），每生成一个Token需从显存读取整个模型权重，计算强度极低76% similarUnverified大模型推理是典型的内存带宽密集型任务，GPU计算核心往往处于等待数据的状态76% similarUnverified推理任务需要强大的逻辑链条而摘要任务更需要语言凝练能力，用同一模型处理两者既浪费算力也未必最佳75% similarUnverified顶尖模型采用思维链或扩展推理等技术，在推理时生成大量中间Token，导致每次调用的Token消耗数倍于普通模型75% similar
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