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[行业资讯] 开源推理引擎吞吐量对比:vLLM和SGLang和TRT-LLM实测

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发表于 2026-9-17 19:44:01 | 显示全部楼层
从我们实际用下来看,最大的收益是省了重复劳动而不是替代人。
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发表于 2026-9-17 19:53:56 | 显示全部楼层
数据不出域的要求让很多方案直接不可行,这点要提前考虑。
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发表于 2026-9-17 20:01:39 | 显示全部楼层
我拿它跑过类似任务,前几版效果一般,调完提示词才像样。
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发表于 2026-9-17 20:06:53 | 显示全部楼层
说实话投入产出比得看行业,我们做传统制造的算下来还不如人工。
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发表于 2026-9-17 20:13:54 | 显示全部楼层
这类任务最后往往还是人在兜底,模型只承担初筛。
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发表于 2026-9-17 20:19:47 | 显示全部楼层
小规模试点的效果通常比大规模好,是因为样本还没暴露问题。
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发表于 2026-9-17 20:28:04 | 显示全部楼层
最容易被忽略的是评估环节,没有好的评测集根本没法优化。
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发表于 2026-9-17 20:33:31 | 显示全部楼层
我比较看好垂直领域的做法,通用方案竞争太激烈。
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发表于 2026-9-17 20:42:05 | 显示全部楼层
准确率到九成之后每提升一个点都要付出成倍代价。
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发表于 2026-9-17 20:48:57 | 显示全部楼层
冷启动阶段最难,没有历史数据就没法做效果对比。
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