預填充吞吐超 330 Token/s:高通攜手階躍等為第六代驍龍 8 超級至尊版端側適配 300 億參數 AI 模型

2026年9月22日 04:40
預填充吞吐超 330 Token/s:高通攜手階躍等為第六代驍龍 8 超級至尊版端側適配 300 億參數 AI 模型
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作者:故淵 責編:故淵 評論: 9 月 23 日消息,夏威夷時間 9 月 22 日 9 點(北京時間 9 月 23 日 3 點)召開的 2026 驍龍峰會上,高通宣佈攜手階躍、無量火及江波龍,基於第六代驍龍 8 超級至尊版移動平臺,端側適配與推理優化階躍 StepEdge-Omni 30B-MoE 模型,並現場演示相關智能體助手。該模型擁有 300 億參數,依託混合專家架構,僅根據任務需要激活部分專家模塊,以降低計算量和內存帶寬需求。合作方通過推理引擎、異構調度及存儲方案優化,讓模型運行內存需求較行業常規方案降低超過 50%,並支持在智能手機上穩定運行。

高通表示,該方案無需調用雲端服務,可以在本地完成郵件理解、行程規劃、日曆同步、航班及酒店推薦、行程分享和郵件草擬等任務。測試數據顯示,模型預填充吞吐性能超過每秒 330 個 Token,解碼吞吐性能超過每秒 28 個 Token。注:“模型預填充吞吐性能是指大語言模型在推理的預填充(prefill)階段,每秒能夠處理的輸入詞元(token)數量,是衡量系統處理長提示詞(prompt)和批量請求能力的關鍵指標。業內人士認為,大參數 MoE 模型在手機端的部署,有助於推動低時延和隱私保護型智能體應用發展。不過,實際規模化應用仍取決於終端成本、功耗、模型可靠性及用戶接受度等因素。

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