首頁LFM2.5 DSpark 草案模型發布：推論速度提升 3.18 倍
Liquid AI 與 Hugging Face 已正式發布 LFM2.5 系列的 DSpark 草案模型檢查點，涵蓋 LFM2.5-1.2B-Instruct、LFM2.5-2.6B 及 LFM2.5-8B-A1B。 這項創新技術引入了一種嶄新的推測性解碼路徑，在維持輸出品質的同時，顯著提升了推論吞吐量。
關鍵效能提升與實際應用
實際測試證實了 DSpark 令人印象深刻的加速效果。在 GPU 上，吞吐量最高可提升 3.18 倍；而在邊緣裝置上，提升幅度則高達 2.87 倍。
在邊緣代理推論中，LFM2.5-2.6B 將函式呼叫延遲平均降低 57%。經 M4 Max MacBook Pro 測試，其速度可達每秒 139 個標記，不僅降低了本地代理部署的門檻，更提供了媲美專有雲端模型的使用者體驗。
理解 DSpark 的架構與運作機制
傳統的大型語言模型（LLM）推論受限於記憶體頻寬，因為大部分時間都花在將權重從 DRAM 串流傳輸至 SRAM 上。投機性解碼透過使用輕量級草稿模型來生成候選標記，再由目標模型在單次前向傳播中進行驗證，從而解決此問題，並有效分散權重載入的成本。
DSpark 透過三個核心元件整合現有方法：
平行骨幹網路：與 DFlash 類似，它基於目標模型的上下文特徵，在單次前向傳遞中為所有草稿標記生成隱藏狀態。序列化頭（馬爾可夫頭）： 透過模擬相鄰標記之間的馬可夫鏈，強化依賴關係並提升後續位置的接受率。信心調度驗證器：預測每個標記的存活機率，當驗證成本高於節省的成本時，自動捨棄信心度低的後綴。在訓練方面，該草稿模型採用了包含 SFT、聊天、程式碼及函式呼叫等多元資料集的組合。經過嚴謹的剝離實驗後，初始版本採用了由 5 層和 9 個區塊組成的純注意力架構，參數數量維持在約 3 億左右。
品質保證與生態系統整合
由於採用推測性解碼，貪婪解碼僅接受與目標模型分佈完全匹配的草稿標記。被拒絕的標記將被目標模型的輸出取代，確保生成的序列與基準貪婪解碼結構一致，且在基準測試中不會造成準確度損失。
發布之際，DSpark 已實現與主流推論框架的相容性：
SGLang：透過專用的整合與啟動設定，支援在加速器上執行。llama.cpp：提供官方建置支援，讓使用者能透過命令列載入對應的 GGUF 權重與草稿模型檔案。
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