模型Extrapolation Algorithm for Greater Language-model Efficiency
EAGLE-3
SGLang团队开发的第三代推测解码算法，通过在隐层特征空间进行草稿预测而非词汇表空间，显著提升token命中率，在代码和数学任务上表现突出
时间轴 (近 90 天)
10月12日
MLX 推理后端加入投机解码后，Mac 上回复速度最高提升 2.8 倍，输出结果保持一致，并会自动设置 draft depth，支持 MTP、DFlash、DSpark 和 EAGLE-3 等多种 draft 模型。
待验证50%
9月12日
EAGLE-3是EAGLE系列的最新迭代版本，是社区认可度较高的通用投机解码方案
待验证70%
9月7日
即使是EAGLE-3，其草稿树的总规模在推理过程中仍是预先设定的固定值
待验证50%
9月7日
EAGLE-3是推测解码领域的强基线，采用固定的草稿树深度、宽度和节点数
待验证50%
9月7日
AdaptiveSpec在SGLang生产级服务引擎上实现，与EAGLE-3对比吞吐量提升最高达56%
待验证50%
全部知识事实 (5)
待验证
EAGLE-3是EAGLE系列的最新迭代版本，是社区认可度较高的通用投机解码方案
70%待验证即使是EAGLE-3，其草稿树的总规模在推理过程中仍是预先设定的固定值
50%待验证EAGLE-3是推测解码领域的强基线，采用固定的草稿树深度、宽度和节点数
50%待验证AdaptiveSpec在SGLang生产级服务引擎上实现，与EAGLE-3对比吞吐量提升最高达56%
50%待验证MLX 推理后端加入投机解码后，Mac 上回复速度最高提升 2.8 倍，输出结果保持一致，并会自动设置 draft depth，支持 MTP、DFlash、DSpark 和 EAGLE-3 等多种 draft 模型。
50%