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2026-10-20 talkingdev

Inception Labs发布Mercury 3:扩散语言模型性能超越GPT-6 Luna与Claude Haiku 5.5,推理速度达1000+ tokens/秒

Inception Labs正式发布Mercury 3,这是目前该公司能力最强的扩散语言模型。官方称其在多项基准测试中超越了GPT-6 Luna和Claude Haiku 5.5,同时每秒可生成超过1000个token,运行速度比对比模型快4到8倍。这标志着扩...

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2026-10-19 talkingdev

英特尔发布数据中心GPU D系列:480GB LPDDR5X内存刷新纪录,专为AI推理打造

英特尔正式公布面向数据中心的全新GPU D系列,最大亮点是配备高达480GB的LPDDR5X内存,创下GPU内存容量新纪录。TechRadar指出,这一容量甚至超过不少笔记本电脑SSD的存储空间,主要目标是满足大模型推理等对显存极度...

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2026-09-28 talkingdev

单卡H100每分钟处理10亿token:Quail推理引擎比vLLM快10倍,成本低于0.06美元/十亿token

Modal官方博客介绍了Query-Aware Inference Layer(Quail)推理引擎,该引擎通过将查询规划器与推理引擎相结合,并采用KV最优左深连接优化AI-SQL查询性能,在单块H100 GPU上实现了每分钟超过10亿token的处理速度。与...

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2026-09-24 talkingdev

Fireworks Research 发布 Ember-1:基于 Kimi K3 实现 40% token 节省

Fireworks Research 正式推出新型专用模型 Ember-1,该模型构建于 Kimi K3 之上,在保持 Kimi K3 输出质量的同时,将 token 消耗量降低了 40%。Ember-1 目前已作为 Research Preview 版本在 Serverless 平台上推出,...

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2026-09-23 talkingdev

vLLM 推出硬件无关模型层:在 H100 上实现 96.6% 原生效率

vLLM 作为高性能大语言模型推理引擎,正通过引入硬件无关层来进一步扩展其硬件兼容性。该设计使模型能够在多种硬件平台上高效运行,同时维持较高的推理性能。官方数据显示,这些硬件无关层在 NVIDIA H100 GPU 上最高...

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2026-09-18 talkingdev

两周适配10万+国产加速器:GLM用AI智能体自建推理基础设施,吞吐量提升3倍

近日,Z.ai 披露了一项引人注目的技术实践:团队利用由 GLM-5.3 驱动的 Infra Agent,在不到两周时间内为 GLM-5.3-Flash 构建了可支撑 10 万张以上国产加速器的生产级推理服务栈。这并非传统的人工运维或脚本化部署...

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2026-09-11 talkingdev

Redwood Research提出“不透明串行深度”指标,量化AI模型未言明的串行推理能力

链式思维(Chain-of-Thought, CoT)是当前监督和解读大模型推理过程的重要工具,但一些新型架构变化可能显著降低CoT的可监控性。针对这一问题,Redwood Research提出“不透明串行深度”的可操作化概念,将“文本瓶颈之...

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2026-09-09 talkingdev

Cohere发布North Mini Code超内核推理引擎:解码速度达vLLM 1.58倍

Cohere近日公布了专为North Mini Code模型打造的超内核(Megakernel)推理服务引擎,将一次完整的解码过程合并进一个常驻GPU内核,而不是像传统方案那样为每个操作启动独立内核。这种设计能够显著减少内核启动开销和...

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