Modal 发布了一套用于 Qwen 系列的新投机解码模型，旨在显著加速 LLM 推理。这些模型与 z-Labor 合作开发并与 SGLang 集成，在现有 DFlash 投机器之上提供了额外的 5-20% 加速。这一进步使得 Qwen 3.5 122B-A10B 等模型在高端硬件上能够达到每秒 1000 多个 token，同时保持长上下文任务的性能。Modal 强调投机解码是 LLM 推理的关键优化，与传统的内核优化相比，能够带来显著的速度提升。 AI
影响 加速 LLM 推理速度，可能支持更具交互性和效率的 AI 应用。
排序理由 该条目详细介绍了一种新技术（投机解码）及其在特定模型（Qwen 系列）上的应用，并附带了性能改进，属于 LLM 的研究和基础设施优化范畴。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- Hugging Face
- Modal
- Nvidia B200
- Qwen 3.5 122B-A10B
- Qwen 3.5 122B-A10B-DFlash
- Qwen 3.5 27B-DFlash
- Qwen 3.5 35B-A3B-DFlash
- Qwen 3.5 397B-A17B
- Qwen 3.5 4B-DFlash
- Qwen 3.5 9B-DFlash
- Qwen 3.6 35B-A3B-DFlash
- SGLang
- vLLM
- z-Labor
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