Unverified50% confidenceTradeoffExact time
在缓存密集型的长上下文多轮agent工作流中，切换到更强模型的成本增量会被缓存读取稀释，未必意味着成本翻倍
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50%
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9/29/2026
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Unverified在超长上下文下将承担 KV cache 开销的层数压缩到总层数四分之一，可大幅降低长上下文推理的显存成本，是长上下文模型架构演进的重要方向75% similarUnverified缓存系统的数据往往遵循写一次、读多次的访问模式，因此可以在写入时投入更高的压缩级别，读取时依靠高速解压保证响应延迟74% similarUnverified主机卸载用带宽换显存空间，代价是数据传输延迟；激活重计算用算力换显存，二者可互补配合74% similarUnverified对于百万token级上下文，若每层都独立维护完整KV缓存，其显存开销往往超过模型权重本身73% similarUnverified显存越大越能吃复杂调色和多层特效，但预算有限时优先保证内存和存储速度——素材加载慢和内存爆掉造成的卡顿比GPU瓶颈更常见73% similar
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