Baseten 工程博客：模型性能优化实践汇总
Model performance | Blog
Baseten 工程博客的模型性能栏目汇总了多项推理优化工作，包括让 pyannote 的说话人分离（diarization）模型提速 9.6x、让 Kimi K3 的 tokenization 在百万 token 智能体负载下提速 18x，以及为 DeepSeek V4 Pro 0813 做推理工程优化。该栏目还涵盖托管 RL rollout 的 delta 权重同步优化、Coval 语音 AI 基准测试，以及为 Kimi K3 和 GLM-5.2 构建 API 的实践。
正文 · AI 翻译
博客 推理工程 模型性能 Baseten 如何让 pyannote 的说话人分离模型提速 9.6 倍 Matte Lim 另有 1 人 模型性能 为托管式 RL rollout 优化 delta 权重同步 Paras Stefanopoulos 模型性能 Baseten 在 Coval 语音 AI 基准测试中领先 Ansel Erol 另有 1 人 模型性能 LLM 推理的高效前沿 Philip Kiely 模型性能 生产环境中的智能体内核 Brian Li 另有 2 人 模型性能 DeepSeek V4 Pro 0813 的推理工程 模型性能团队 模型性能 让 Kimi K3 的 tokenization 在百万 token 智能体负载下提速 18 倍 Michael Feil 模型性能 如何为 Kimi K3 构建 day-0 API 模型性能团队 模型性能 我们如何为 GLM-5.2 构建全新的最快 API Alex Korte 另有 6 人 1 2 3 ... 7 requestAnimationFrame(function(){$RT=performance.now()}); 热门模型