{"id":18654,"date":"2026-09-14T22:38:07","date_gmt":"2026-09-14T15:38:07","guid":{"rendered":"https:\/\/droneth.or.th\/?p=18654"},"modified":"2026-09-14T22:38:07","modified_gmt":"2026-09-14T15:38:07","slug":"lfm2-5-dspark","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/droneth.or.th\/zh\/lfm2-5-dspark\/","title":{"rendered":"LFM2.5-DSpark \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e23\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e23\u0e48\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23 Decode \u0e2a\u0e39\u0e07\u0e2a\u0e38\u0e14 3.18 \u0e40\u0e17\u0e48\u0e32 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19"},"content":{"rendered":"

\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e23\u0e31\u0e19\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e43\u0e19\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 \u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e23\u0e2d\u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e01\u0e48\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e22\u0e31\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 token \u0e17\u0e35\u0e25\u0e30\u0e04\u0e33 Liquid AI<\/strong> \u0e40\u0e1b\u0e34\u0e14\u0e15\u0e31\u0e27 checkpoint \u0e0a\u0e38\u0e14 LFM2.5-DSpark<\/strong> \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07 speculative decoding \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 LFM2.5<\/strong> \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e23\u0e38\u0e48\u0e19 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e23\u0e32\u0e22\u0e07\u0e32\u0e19\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e2a\u0e38\u0e14 3.18 \u0e40\u0e17\u0e48\u0e32<\/strong> \u0e1a\u0e19 NVIDIA H100<\/strong> \u4ee5\u53ca 2.87 \u0e40\u0e17\u0e48\u0e32<\/strong> \u0e1a\u0e19 MacBook Pro \u0e0a\u0e34\u0e1b M4 Max<\/strong> \u0e08\u0e38\u0e14\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e43\u0e19\u0e42\u0e2b\u0e21\u0e14 greedy decoding \u0e25\u0e33\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1b\u0e25\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e21\u0e32\u0e22\u0e31\u0e07\u0e04\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e31\u0e19\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27<\/p>\n

\"LFM2.5-DSpark<\/a>
\u0e20\u0e32\u0e1e: Liquid AI<\/figcaption><\/figure>\n

\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e23\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 LFM2.5-1.2B-Instruct<\/strong>, LFM2.5-2.6B<\/strong> \u4ee5\u53ca LFM2.5-8B-A1B<\/strong> \u0e44\u0e1f\u0e25\u0e4c\u0e21\u0e35\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07 Safetensors<\/strong> \u4ee5\u53ca GGUF<\/strong> \u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e27\u0e31\u0e19\u0e41\u0e23\u0e01\u0e43\u0e19 SGLang<\/strong> \u4ee5\u53ca llama.cpp<\/strong> \u0e41\u0e15\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e33\u0e44\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e19\u0e40\u0e2d\u0e07 \u0e40\u0e1e\u0e23\u0e32\u0e30\u0e43\u0e19\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e23\u0e32\u0e22\u0e07\u0e32\u0e19\u0e22\u0e31\u0e07\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e01\u0e32\u0e23 inference \u0e1a\u0e19 Hugging Face \u0e40\u0e1b\u0e34\u0e14 checkpoint \u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e33\u0e40\u0e23\u0e47\u0e08\u0e23\u0e39\u0e1b<\/p>\n

\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e40\u0e25\u0e47\u0e01\u0e40\u0e14\u0e32\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19 \u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e17\u0e35\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27<\/h3>\n

speculative decoding \u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e25\u0e33\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e07\u0e32\u0e19\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 token \u0e17\u0e35\u0e25\u0e30\u0e15\u0e31\u0e27 \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49 draft model \u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e40\u0e25\u0e47\u0e01\u0e40\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e04\u0e33\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e15\u0e31\u0e27\u0e25\u0e48\u0e27\u0e07\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32 \u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23 forward pass \u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27 \u0e2b\u0e32\u0e01\u0e04\u0e33\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08 \u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e47\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e0a\u0e49 \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e25\u0e14\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e42\u0e14\u0e22\u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e40\u0e01\u0e13\u0e11\u0e4c\u0e15\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e34\u0e19\u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e17\u0e49\u0e32\u0e22<\/p>\n

draft model \u0e02\u0e2d\u0e07 DSpark<\/strong> \u0e21\u0e35\u0e1e\u0e32\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e23\u0e32\u0e27 300 \u0e25\u0e49\u0e32\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27<\/strong> \u0e23\u0e38\u0e48\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e39\u0e48\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e1b\u0e49\u0e32\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22 1.2B<\/strong> \u6709 295.7M parameters<\/strong> \u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e23\u0e38\u0e48\u0e19\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e1b\u0e49\u0e32\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22 2.6B<\/strong> \u4ee5\u53ca 8B-A1B<\/strong> \u6709 327.7M parameters<\/strong> \u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e43\u0e0a\u0e49 full-attention 5 \u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19<\/strong> \u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e2a\u0e19\u0e2d token \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e1a\u0e25\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14 9<\/strong> \u0e19\u0e49\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e01 embedding \u0e01\u0e31\u0e1a LM head \u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e1a\u0e23\u0e23\u0e08\u0e38\u0e0b\u0e49\u0e33 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e14\u0e36\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e40\u0e1b\u0e49\u0e32\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e42\u0e2b\u0e25\u0e14 \u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19 repository \u0e02\u0e2d\u0e07 drafter \u0e23\u0e38\u0e48\u0e19 2.6B<\/strong> \u0e21\u0e35\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14 655 MB \u0e43\u0e19 BF16<\/strong> \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e49\u0e19\u0e17\u0e38\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e27\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e08\u0e33\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21<\/p>\n

\u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19 backbone \u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e02\u0e19\u0e32\u0e19\u0e40\u0e2a\u0e19\u0e2d hidden state \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e33\u0e23\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14\u0e43\u0e19\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27 sequential head \u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e40\u0e1a\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e02\u0e2d\u0e07 token \u0e02\u0e49\u0e32\u0e07\u0e40\u0e04\u0e35\u0e22\u0e07 \u0e41\u0e25\u0e30 verifier \u0e17\u0e35\u0e48\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e21\u0e31\u0e48\u0e19\u0e43\u0e08 \u0e2b\u0e32\u0e01\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e17\u0e49\u0e32\u0e22\u0e21\u0e35\u0e42\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e2a\u0e44\u0e21\u0e48\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e08\u0e30\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e22\u0e21\u0e32\u0e01\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e47\u0e15\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19 \u0e41\u0e19\u0e27\u0e17\u0e32\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49\u0e1e\u0e22\u0e32\u0e22\u0e32\u0e21\u0e23\u0e31\u0e01\u0e29\u0e32\u0e2a\u0e21\u0e14\u0e38\u0e25\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e14\u0e32\u0e25\u0e48\u0e27\u0e07\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e40\u0e22\u0e2d\u0e30\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e20\u0e32\u0e23\u0e30\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e22\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e25\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e14\u0e32\u0e1c\u0e34\u0e14<\/p>\n

\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e32\u0e19\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e40\u0e14\u0e32\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e43\u0e14<\/h3>\n

Liquid AI<\/strong> \u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 H100 \u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27<\/strong> \u0e43\u0e19 BF16 \u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19 SGLang<\/strong> \u0e41\u0e25\u0e30\u0e1a\u0e19 M4 Max MacBook Pro<\/strong> \u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19 llama.cpp, Metal \u0e41\u0e25\u0e30\u0e19\u0e49\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e01 GGUF \u0e41\u0e1a\u0e1a FP16 \u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e43\u0e0a\u0e49 block size 9<\/strong>, batch size 1<\/strong>, temperature 0<\/strong> \u0e01\u0e31\u0e1a MATH500, HumanEval, MBPP, GSM8K \u0e41\u0e25\u0e30 MT-Bench<\/strong><\/p>\n

\u0e1c\u0e25\u0e02\u0e2d\u0e07 LFM2.5-8B-A1B<\/strong> \u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e1c\u0e31\u0e19\u0e1c\u0e27\u0e19\u0e0a\u0e31\u0e14\u0e40\u0e08\u0e19 \u0e1a\u0e19 MATH500<\/strong> \u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e33\u0e23\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e09\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22 8.27 \u0e08\u0e32\u0e01 10 tokens<\/strong> \u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 3.18 \u0e40\u0e17\u0e48\u0e32<\/strong> \u0e41\u0e15\u0e48\u0e1a\u0e19 GSM8K<\/strong> \u0e23\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07 4.02 tokens<\/strong> \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d 1.29 \u0e40\u0e17\u0e48\u0e32<\/strong> \u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 1.2B<\/strong> \u0e1a\u0e19 MT-Bench \u0e23\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e09\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22 3.90 tokens<\/strong> \u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27\u0e1a\u0e19 H100 1.66 \u0e40\u0e17\u0e48\u0e32<\/strong> \u0e08\u0e36\u0e07\u0e44\u0e21\u0e48\u0e04\u0e27\u0e23\u0e19\u0e33\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e02\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e44\u0e1b\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e17\u0e38\u0e01 prompt<\/p>\n

\u0e01\u0e23\u0e13\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e04\u0e37\u0e2d agent \u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e34\u0e14 \u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e37\u0e2d \u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e01\u0e25\u0e31\u0e1a\u0e21\u0e32\u0e04\u0e34\u0e14\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e23\u0e2d\u0e1a \u0e40\u0e1e\u0e23\u0e32\u0e30\u0e15\u0e49\u0e19\u0e17\u0e38\u0e19 decode \u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e0b\u0e49\u0e33\u0e43\u0e19\u0e04\u0e33\u0e02\u0e2d\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27 Liquid AI<\/strong> \u0e23\u0e32\u0e22\u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32\u0e43\u0e19\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c function calling \u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e37\u0e2d DSpark<\/strong> \u0e25\u0e14 latency \u0e40\u0e09\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22 57%<\/strong> \u7528\u4e8e LFM2.5-2.6B<\/strong> \u0e41\u0e15\u0e48\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e0a\u0e19\u0e4c\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e22\u0e31\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2d\u0e31\u0e15\u0e23\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e33\u0e23\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e22\u0e2d\u0e21\u0e23\u0e31\u0e1a<\/p>\n

\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e42\u0e14\u0e22\u0e41\u0e25\u0e01\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e27\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e08\u0e33\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19<\/h3>\n
\n

\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e23\u0e23\u0e30\u0e27\u0e31\u0e07:<\/strong> \u0e04\u0e33\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e2a\u0e38\u0e14 3.18 \u0e40\u0e17\u0e48\u0e32<\/strong> \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e1c\u0e25\u0e43\u0e19\u0e1a\u0e32\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1a\u0e32\u0e07\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a \u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48\u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e09\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e17\u0e38\u0e01\u0e07\u0e32\u0e19 \u0e1a\u0e19 M4 Max<\/strong> \u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 MoE \u0e23\u0e38\u0e48\u0e19 LFM2.5-8B-A1B<\/strong> \u0e40\u0e23\u0e47\u0e27\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e40\u0e09\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07 1.18 \u0e40\u0e17\u0e48\u0e32<\/strong> \u0e40\u0e1e\u0e23\u0e32\u0e30\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e08\u0e33\u0e01\u0e31\u0e14\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33 MoE \u0e43\u0e19 Metal backend \u0e02\u0e2d\u0e07 llama.cpp \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22 token \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e34\u0e14\u0e43\u0e0a\u0e49 expert \u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e04\u0e25\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e22\u0e49\u0e32\u0e22\u0e19\u0e49\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e01\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19<\/p>\n<\/blockquote>\n

\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21 drafter \u0e22\u0e31\u0e07\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e27\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e08\u0e33\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01 build \u0e02\u0e2d\u0e07 SGLang \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d llama.cpp \u0e17\u0e35\u0e48\u0e23\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e31\u0e1a \u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e0a\u0e34\u0e49\u0e19\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e14\u0e39\u0e41\u0e25\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a \u0e41\u0e21\u0e49 output \u0e41\u0e1a\u0e1a greedy \u0e08\u0e30\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49 sampling \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e44\u0e21\u0e48\u0e04\u0e27\u0e23\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e23\u0e27\u0e21\u0e1c\u0e25\u0e14\u0e31\u0e07\u0e01\u0e25\u0e48\u0e32\u0e27 \u0e04\u0e27\u0e23\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e01\u0e31\u0e1a baseline \u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e23\u0e38\u0e48\u0e19 runtime \u0e41\u0e25\u0e30\u0e1e\u0e32\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e19\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e19\u0e33\u0e44\u0e1b production<\/p>\n

\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\/\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e44\u0e17\u0e22<\/h2>\n

\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e21\u0e32\u0e04\u0e21\u0e42\u0e14\u0e23\u0e19\u0e44\u0e17\u0e22: DSpark<\/strong> \u0e0a\u0e35\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33 AI server \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e44\u0e21\u0e48\u0e08\u0e33\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e08\u0e32\u0e01\u0e0b\u0e37\u0e49\u0e2d GPU \u0e23\u0e38\u0e48\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e2a\u0e21\u0e2d\u0e44\u0e1b \u0e0b\u0e2d\u0e1f\u0e15\u0e4c\u0e41\u0e27\u0e23\u0e4c decode \u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e41\u0e25\u0e30\u0e07\u0e32\u0e19\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21 throughput \u0e08\u0e32\u0e01\u0e2e\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e14\u0e41\u0e27\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e0a\u0e15\u0e1a\u0e2d\u0e15\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d agent \u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e44\u0e17\u0e22\u0e04\u0e27\u0e23\u0e40\u0e01\u0e47\u0e1a trace \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e07\u0e32\u0e19\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07 \u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e27\u0e31\u0e14 acceptance rate, latency \u0e41\u0e25\u0e30 RAM\/VRAM \u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e23\u0e32\u0e04\u0e32\u0e2d\u0e31\u0e1b\u0e40\u0e01\u0e23\u0e14\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07<\/p>\n

\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e31\u0e19\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e43\u0e19\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e17\u0e19\u0e04\u0e25\u0e32\u0e27\u0e14\u0e4c\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e17\u0e28 Mac \u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35 unified memory \u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e1e\u0e2d\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 NVIDIA \u0e2d\u0e32\u0e08\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e41\u0e19\u0e27\u0e17\u0e32\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e02 M4 Max<\/strong> \u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e27\u0e48\u0e32\u0e1c\u0e25\u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e35\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e01\u0e31\u0e19\u0e17\u0e38\u0e01\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1b\u0e31\u0e15\u0e22\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e0b\u0e37\u0e49\u0e2d eGPU \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e14\u0e08\u0e2d\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e08\u0e36\u0e07\u0e04\u0e27\u0e23\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e27\u0e48\u0e32 runtime \u0e41\u0e25\u0e30\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e40\u0e1b\u0e49\u0e32\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e23\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e31\u0e1a speculative decoding \u0e08\u0e23\u0e34\u0e07 \u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e2e\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e14\u0e41\u0e27\u0e23\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e33\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e25\u0e14\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e32\u0e14<\/p>\n

\u0e43\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07\u0e15\u0e49\u0e19\u0e17\u0e38\u0e19 \u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e01\u0e23\u0e04\u0e27\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e04\u0e48\u0e32\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e08\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e48\u0e2d token \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e04\u0e33\u0e02\u0e2d\u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e41\u0e17\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e14\u0e39 benchmark \u0e2a\u0e39\u0e07\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27 \u0e2b\u0e32\u0e01 drafter \u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e27\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e08\u0e33\u0e08\u0e19\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e22\u0e31\u0e1a\u0e44\u0e1b GPU \u0e23\u0e38\u0e48\u0e19\u0e41\u0e1e\u0e07\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e0a\u0e19\u0e4c\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e44\u0e21\u0e48\u0e04\u0e38\u0e49\u0e21 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e16\u0e49\u0e32\u0e20\u0e32\u0e23\u0e30\u0e07\u0e32\u0e19 agent \u0e21\u0e35\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e33\u0e41\u0e25\u0e30\u0e22\u0e2d\u0e21\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e33\u0e23\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2a\u0e39\u0e07 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e25\u0e07\u0e17\u0e38\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a runtime \u0e2d\u0e32\u0e08\u0e40\u0e25\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e0b\u0e37\u0e49\u0e2d\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e25\u0e47\u0e2d\u0e15\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e44\u0e1b\u0e44\u0e14\u0e49<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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