开源大模型推理框架发布 2.0：显存占用下降四成，支持多卡流水线

新版本引入分块 KV 缓存与算子融合，单卡 24G 显存可跑 70B 量化模型。（本条为站内演示数据，正文用于验证排版结构。）

一、先看结论

对普通读者来说，这件事的实际含义是：短期内操作方式会有变化，但核心流程没有改变。开源大模型推理框架发布 2.0：显存占用下降四成，支持多卡流水线

二、怎么做

第一，确认自己是否在适用范围内；第二，留意时间节点，尽量避开过渡期高峰；第三，保留好相关凭证，出现口径不一致时有据可依。

规则通常不是难点，难点在窗口期里各家执行口径不一致。

三、容易被忽略的一点

多数问题出现在执行不一致，而不是规则本身。遇到这类情况，先看官方渠道的最新公告，再决定是否走投诉流程。