对 Kimi K3 大型语言模型（运行在名为 kimi-k3-in-c 的开源 C 引擎上）的分析显示，显著增加内存并不能成比例地提高速度。尽管内存从 8 GB 增加到 224 GB，增加了 28 倍，但模型的速度仅提高了 1.7 倍。分析表明，对于设备上的模型，优化每 token 读取的字节数比广泛缓存更关键，因为引擎的性能主要受 I/O 带宽的限制。 AI
影响 强调了设备上 LLM 部署的内存和速度之间的权衡，表明 I/O 优化是关键。
排序理由 对特定 LLM 的开源引擎性能特征的分析。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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