Relace Compact:极速Agent上下文压缩模型
stuffyokodraws · x · 2026-07-15
针对长会话中 Agent 上下文不断膨胀导致开销激增的问题，Relace 推出了专为上下文压缩设计的模型 Relace Compact。
- 痛点：在缓存失效时压缩上下文可减少超 50% 的 token 成本，但常规模型自我总结耗时长达 1-2 分钟，严重影响体验。
- 方案：Relace Compact 经过修改，专门用于 token 级别的分类任务，运行速度高达 50k tokens/s，比缓存读取成本还要低一个数量级。
- 实测：在长会话压缩中原先需耗时 7 分钟，现在仅需 5 秒。用户可通过插件在长会话中实现自动压缩。
所属事件:Relace推出Compact模型，5秒极速压缩Agent上下文降本提速(3 条相关)→
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