Official AI model serving and inference infrastructure blog; confirm reuse terms before full body display.
大多数团队仍以每秒Token数和每百万Token成本评估LLM，但这些指标无法预测生产行为。本文揭示了速度、成本和质量之间的真实权衡，介绍了帕累托前沿作为评估框架，并强调了TTFT、p99延迟等关键生产指标。
本文详细介绍了六种经过生产验证的LLM推理优化策略，帮助团队匹配特定瓶颈与最高效的优化方法，包括批处理、预填充与解码优化、KV缓存优化、注意力与内存优化、并行化以及离线批处理推理。
本文介绍了2026年最佳的开源小型语言模型（SLM），包括Qwen3.5-0.8B、Gemma-3n-E2B-IT、Phi-4-mini-instruct、SmolLM3-3B和Ministral-3-3B-Instruct-2512，并探讨了它们在资源受限环境下的生产部署适用性、优缺点以及常见问题。
本文介绍了2026年最优秀的开源图像生成模型，包括FLUX.2、Stable Diffusion、GLM-Image和Z-Image-Turbo，并分析了它们的优势、注意事项以及适用场景。
本文全面解析GPU内存（VRAM）在大型语言模型（LLM）推理中的作用，涵盖模型权重、KV缓存和框架开销的内存消耗，提供内存计算公式，解释为何模型“理论上”能运行却遭遇OOM，并介绍量化、张量并行、KV缓存优化等策略，以及BentoML推理平台如何简化这些优化。
本文全面介绍DeepSeek系列模型，包括V3、R1、V3.1及其变体，对比它们的特点、性能和应用场景，帮助选择最合适的模型并安全部署。
本文介绍了2026年最优秀的开源大语言模型，包括DeepSeek-V4、MiMo-V2.5-Pro和Kimi-K2.6，并解答了关于性能优化、自托管部署等常见问题。
本文详细介绍了截至2026年4月ChatGPT各付费层级的使用限制，包括消息上限、模型切换及上下文窗口大小。分析了限制存在的原因：基础设施负载、成本控制、公平访问和防止滥用。此外，还探讨了专有模型的其他局限性，如性能不稳定、数据隐私风险、缺乏定制化和成本不可预测。最后，推荐自托管开源LLM作为摆脱所有限制的解决方案。