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腾讯开源 AngelSpec 框架：破解大模型真实推理效率难题

来源:互联网 更新时间:2026-07-30 14:22

在当前大模型规模与服务需求持续增长的背景下，如何降低自回归解码的高昂成本，已成为行业普遍关注的核心痛点。为此，腾讯技术团队正式开源了统训框架

AngelSpec

，旨在通过多方案协同与工作负载异构适配，全面提升大模型在真实场景中的推理吞吐量，降低部署成本。

针对不同应用场景下文本特征的差异，

采用了差异化的训练策略，以兼顾效率与效果。

高熵、开放式多轮对话任务
：系统采用轻量且稳定的多token预测机制（MTP），并结合训练时测试（TTT）和端到端总变差损失，使其能够有效适应自回归展开中的状态分布，提升对话流畅性与多样性。
代码生成与数学推理任务
：面对结构约束更强的任务，系统通过专有的块扩散模型进行强化，充分挖掘长跨度可预测序列的潜力，显著提升逻辑推理与代码生成的准确性。

在Hy3模型系列的系统测试中，搭载

方案的AngelSpec展现出显著的性能优势。在并发数从4到64的各项测试中，该方案均实现了最高的平均吞吐量，相比传统的自回归解码提升显著，为大模型的工程化落地与高效推理提供了坚实的开源工具支持。

：在实际部署中，建议根据业务场景（如对话、代码生成等）选择合适的训练策略组合，以最大化AngelSpec的加速效果。

目前AngelSpec主要针对自回归解码模型（如GPT系列、LLaMA系列）进行优化，但框架设计具备通用性，可通过适配接口支持其他架构。具体兼容性请参考项目文档。

无需特殊硬件，AngelSpec在现有GPU集群（如NVIDIA A100、H800等）上即可运行，推荐使用最新CUDA环境以获得最佳性能。

项目完整代码与使用说明已托管在GitHub，欢迎访问：https://github.com/Tencent/AngelSpec。同时，学术论文详情可查阅：https://arxiv.org/pdf/2607.25852。

综上所述，

作为腾讯开源的统训框架，通过多方案协同与工作负载异构适配，有效解决了大模型推理中的成本与效率问题，为行业提供了直接可用的开源工具，值得关注与尝试。