6G Open RAN 实测:Jev 决策模型 99.8% 达成 1 秒预算,托管 LLM 最低 0%

Delong Li · hf · 2026-10-06

场景:基于意图的 Open RAN 需要解释器把意图转为 A1 策略,且要在 RAN 智能控制器(RIC)回路内完成。决策模型(如 Jev-1.13.0)返回类型化策略字段,LLM 则逐 token 生成策略。
实验设置:在 RANIntent v1 基准、闭环 ns-3 仿真和真实 A1/E2 路径上,对比 Jev-1.13.0 与另外两个决策模型和多个 LLM。
延迟结果:LLM 解释中位耗时 0.286–2.35 秒,而 A1/E2 传输不足 25 毫秒;Jev-1.13.0 在 99.8% 的调用中满足 1 秒准实时预算,两个托管 LLM 分别只有 17.9% 和 0%。
无线性能:理想执行下,受影响等级的 SLA 违约按意图方向改善 3.96 个百分点;在该基准点上没有任何托管 LLM 取得超过 Jev-1.13.0 的可确认改善;每秒直接控制也未比数值 xApp 带来可确认的 SLA 降低。
结论:慢解释器错过 1 秒预算,两个解释器在 2 意图/秒时队列饱和,但在基准点上未确认慢解释器对无线性能的惩罚。

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