概念
Transformer推理中缓存Key/Value张量以避免重复计算的机制。
已跟踪 3 条高相关材料
最近变化
2026-06-04 · 70B参数模型仅加载权重需约140GB显存，每个活跃请求还需独立KV Cache存储上下文。
为什么值得关注
KV Cache 被反复提及时，通常意味着它正在影响产品路线、开发者工作流或 AI 产业判断。这个页面把分散材料合并成一个可持续更新的观察入口。
DeepSeek 要用蜜雪冰城的打法，做中国版 Claude Code
爱范儿 · 8.5 分
DeepSeek 通过永久降价和优化技术，降低了大模型 API 的成本，使其更具性价比，有望吸引更多开发者和企业用户，从而挑战海外头部模型的地位。
New course on serving LLMs efficiently -- how do you serve models to many concurrent users at low la...
Andrew Ng(@AndrewYNg) · 7.5 分
高效服务LLM的核心在于通过量化和vLLM智能内存管理解决70B模型140GB显存及KV Cache瓶颈，实现低延迟高并发部署。
阶跃星辰Step 3.7 Flash发布，专为高效推理设计
AI HOT 精选 · 5 分
Step 3.7 Flash通过MFA + AFD技术显著降低KV-cache成本，实现高效推理，支持一键部署。
已收录 3 条与 KV Cache 相关的内容，按评分排序。
DeepSeek 通过永久降价和优化技术，降低了大模型 API 的成本，使其更具性价比，有望吸引更多开发者和企业用户，从而挑战海外头部模型的地位。
入选理由：DeepSeek-V4-Pro 模型 API 永久降价，输入缓存命中价格降至 0.025 元每百万 Tokens。
Efficient LLM serving relies on quantization and vLLM's smart memory management to overcome 140GB VRAM and KV Cache bottlenecks for low-latency concurrency.
入选理由：70B参数模型仅加载权重需约140GB显存，每个活跃请求还需独立KV Cache存储上下文。
Step 3.7 Flash significantly reduces KV-cache cost via MFA + AFD technology, enabling efficient inference with one-click deployment.
入选理由：Step 3.7 Flash采用MFA + AFD技术，将KV-cache成本降至原模型的分数。
