BentoML Blog

大多數團隊仍以每秒Token數和每百萬Token成本評估LLM，但這些指標無法預測生產行為。本文揭示了速度、成本和質量之間的真實權衡，介紹了帕累託前沿作為評估框架，並強調了TTFT、p99延遲等關鍵生產指標。

本文詳細介紹了六種經過生產驗證的LLM推理優化策略，幫助團隊匹配特定瓶頸與最高效的優化方法，包括批處理、預填充與解碼優化、KV緩存優化、注意力與內存優化、並行化以及離線批處理推理。

本文介紹了2026年最佳的開源小型語言模型（SLM），包括Qwen3.5-0.8B、Gemma-3n-E2B-IT、Phi-4-mini-instruct、SmolLM3-3B和Ministral-3-3B-Instruct-2512，並探討了它們在資源受限環境下的生產部署適用性、優缺點以及常見問題。

本文介紹了2026年最優秀的開源圖像生成模型，包括FLUX.2、Stable Diffusion、GLM-Image和Z-Image-Turbo，並分析了它們的優勢、注意事項以及適用場景。

本文全面解析GPU內存（VRAM）在大型語言模型（LLM）推理中的作用，涵蓋模型權重、KV緩存和框架開銷的內存消耗，提供內存計算公式，解釋為何模型“理論上”能運行卻遭遇OOM，並介紹量化、張量並行、KV緩存優化等策略，以及BentoML推理平台如何簡化這些優化。

本文全面介紹DeepSeek系列模型，包括V3、R1、V3.1及其變體，對比它們的特點、性能和應用場景，幫助選擇最合適的模型並安全部署。

本文介紹了2026年最優秀的開源大語言模型，包括DeepSeek-V4、MiMo-V2.5-Pro和Kimi-K2.6，並解答了關於性能優化、自託管部署等常見問題。

本文詳細介紹了截至2026年4月ChatGPT各付費層級的使用限制，包括消息上限、模型切換及上下文窗口大小。分析了限制存在的原因：基礎設施負載、成本控制、公平訪問和防止濫用。此外，還探討了專有模型的其他侷限性，如性能不穩定、數據隱私風險、缺乏定製化和成本不可預測。最後，推薦自託管開源LLM作為擺脱所有限制的解決方案。