一位用户在使用 vLLM 和 llama.cpp 对 Gemma 4 31B 和 Qwen 3.6 27B 模型进行了多令牌预测 (MTP) 基准测试,推理速度最高提升了 3.34 倍。在 RTX 6000 PRO GPU 上进行的测试显示,vLLM 在 Gemma 4 上表现更好,而 llama.cpp 在 Qwen 上效果显著。最佳的推测令牌数量因模型和引擎而异,表明需要进行单独的基准测试。 AI
影响 展示了使用 MTP 进行本地 LLM 部署的显著推理速度提升。
排序理由 用户对开源模型的推理技术进行的基准测试。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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