Orthrus-Qwen3 是一种基于 Qwen3 的创新双架构框架,通过将自回归 LLM 的精确生成能力与扩散模型的高速并行解码相结合,实现了高达 7.8 倍的推理速度提升。该方法采用原生共享 KV Cache 机制,保证了零冗余内存开销,并确保输出结果与原模型完全一致(无损)。相比传统的投机解码(如 EAGLE-3)及其他扩散模型,Orthrus 在吞吐量和准确性上均表现出显著优势,目前已在 GitHub 开源,并即将支持 vLLM 和 SGLang。 💡 核心观点:这项技术打破了 LLM 顺序解码的物理瓶颈,在不牺牲模型精度的前提下实现了数量级的效率跃升,为高性能 AI 推理架构树立了新标杆。
原文链接:Hacker News

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