最近的一项基准测试在 vLLM 和 SGLang 框架上，使用 Qwen3.6-27B 模型和单块 RTX PRO 6000 Max-Q GPU，对推测解码方法进行了比较。结果显示 DFlash 方法最为有效，在 SGLang 上速度提升高达 3.3 倍，在 vLLM 上提升 2.5 倍，尤其在数学推理任务上表现出色。MTP/NEXTN 等其他方法显示出适度的提升，EAGLE3 的性能趋于平稳，而 ngram 的改进则微乎其微。 AI
影响 这项研究为优化 LLM 推理速度提供了见解，可能指导开发人员为其应用程序选择最高效的解码方法。
排序理由 该项目详细介绍了在特定 LLM 和框架上对推测解码方法进行的基准测试，这构成了研究。 [lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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