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Tether 将 TurboQuant 引入其本地 AI 引擎 QVAC SDK

QVAC SDK 0.12.0 引入了 TurboQuant,这是一种 KV 缓存量化算法,可将上下文内存占用减少约 5 倍,使本地 AI 能在消费级 GPU 上处理 262K 令牌的全长上下文。该算法来自 Google Research 的 ICLR 2026 论文,无需重新训练模型即可生效。

来源Hacker News AI作者: qvac
Tether 将 TurboQuant 引入其本地 AI 引擎 QVAC SDK
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工程师进阶

要点

  • TurboQuant 将 KV 缓存从 16 位压缩至约 3 位,精度无损。
  • RTX 5060 等低 VRAM 设备现可支持全 262K 上下文。
  • 支持 AMD 和 NVIDIA GPU,iOS/Android/Apple Silicon 即将推出。

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