MiMo-V2.5 推理优化与服务栈
teortaxesTex · x · 2026-07-16
这条引用的核心是一个关于 **MiMo-V2.5** 推理优化的技术报告： - 重点不在模型结构本身，而在 **serving system** 如何理解不同 KV state 的生命周期 - 通过 **dual-pool cache management**、**prefix matching**、**affinity routing**、**multimodal preprocessing** 等手段，把混合 SWA 的推理效率推到更高 - 作者的观点是：**基础设施和架构之间的差异，部分取决于你愿意在 serving 系统上投入多少工程优化** 整体是在强调：如果服务栈设计得足够好，很多“纸面上省不了的推理成本”可以通过工程实现进一步压缩。