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张大妈

大模型推理正在主动“做减法”：效率革命背后的精准提效

源自111位全网作者

05-14 20:01

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端到端，VLA，世界模型都是什么意思？

#为什么AI大厂开始卖Token#？按Token计费绝对会成为AI时代的主流模式，甚至已经开始主导了。理由很简单：AI正从“聊天陪聊”转向“真正干活”的Agent时代，像最近爆火的“龙虾”（OpenClaw）就把调用量直接拉到指数级增长。固定订阅或按次收费根本扛不住这种消耗，只有按实际算力（Token）付费才公平、透明、可扩展。大厂们也乐见其成——这才是真正的“卖铲子”生意。1. Token是什么？为什么流行用Token计费？它和算力到底啥关系？“龙虾”为什么这么费Token？Token（词元）就是大语言模型处理信息的最小“原子”。 人类看一句话、一个文件，AI只能看数字。它先把文本（甚至图像、代码）拆成标准片段：英文一个词≈1 Token，中文一个字≈1-2 Token。模型的上下文窗口、输入输出、全程推理，都用Token计数。🔻为什么大家突然都爱用Token计费？ 因为推理成本几乎完全正比于处理的Token数量。简单问一句几百Token，复杂任务可能几万甚至百万。按查询收费会亏死（重度用户白嫖），按月订阅又不公平（轻度用户吃亏）。Token计费最精准：你用多少算力，我就收多少，大厂回收成本，用户也知道自己在花什么钱。这已经是OpenAI、Anthropic、Google、xAI等所有主流API的标配，现在连国内大厂云服务也全面跟进。🔻Token和算力的关系超级直接： GPU跑一次推理的FLOPs（浮点运算）≈ Token数 × 模型参数量。Token越多，显卡烧得越狠，电费越高。所以Token其实就是“AI世界的电费计量表”。🔻龙虾为什么这么费Token？ 因为OpenClaw（那只红色小龙虾图标的开源Agent）本身不是模型，它是个“数字员工”框架！ 你给它一条指令（比如“帮我记账”），它会自己拆成几十上百步：联网搜索、读写文件、打开软件、循环验证、生成报告……每一步都要调用底层大模型（GPT、Kimi、DeepSeek等）的API。 普通聊天机器人一次几百Token； 龙虾干同一件事可能几万到百万Token。 🔻实测数据： • 发6次记账指令 → 96万Token • 简单问候+数据查询一夜 → 100万Token（≈3元） • 复杂任务一天 → 上亿Token，账单上万。 甚至后台“心跳”机制闲置也在偷偷扣费。 这就是为什么“养龙虾”一夜欠费的梗满天飞——它把AI从“陪聊”变成了“真干活”，Token消耗直接百倍暴增。2. 为什么大厂突然开始卖Token？价格为什么差别那么大？🔻原因就一个词：Agent时代来了。 以前大模型卷的是“谁参数多、谁会聊天”。现在卷的是“谁能真正落地执行任务”。OpenClaw一火，字节、阿里、腾讯、华为云全部上线“云端养虾”服务，本质就是给你提供底层模型API，让你跑龙虾。 结果？Token消耗从“百万级/天”变成“亿级/天”，人均使用量翻百倍。大厂不卖模型了，直接卖Token——这才是真正的现金流。国内厂商还借机“Token出海”，中国模型在OpenRouter上的调用量已经超过美国，因为便宜+快。🔻价格差别为什么这么大？ 核心是成本+优化： • 顶级闭源（如GPT-4o、Claude 3.5）：参数多、能力强、推理贵，Token价格高（每百万Token几块到几十块美元）。 • 国产开源/半开源（如DeepSeek、Qwen、Kimi、MiniMax）：用MoE（专家混合）稀疏激活技术，每次只激活模型一小部分，算力省30-50%；国内电价低、基础设施稳，整体成本只有西方的1/3。 • 响应速度也更快，所以性价比直接碾压。 这就导致同一个任务，在不同模型上Token价格能差10倍以上。未来竞争只会更卷：谁把每Token成本压得更低，谁就吃到Agent红利最大一块。3. 未来Token会成为AI时代的“货币”吗？会，而且已经在路上。 Token已经是AI最标准的“通用货币”： • 衡量使用量 • 衡量成本 • 衡量效率 • 衡量商业价值🔻以后你开“一人公司”靠AI干活，账单就是“今天烧了多少亿Token”。开发者会像现在囤服务器一样囤Token额度，大厂会推出Token预付费、跨平台通用Token、甚至二级市场交易。 它会像互联网时代的“流量”或云计算的“CPU小时”一样，成为基础资源。 更进一步：算力基础设施（GPU、电力）、算法优化（MoE、低功耗芯片）、Agent平台，都会围绕“每Token成本”展开军备竞赛。谁能把Token价格打下来，谁就掌握AI时代的“印钞机”。✅按Token计费不仅会成为主流，还会是AI商业化的终极形态。 因为它完美匹配了从“生成内容”到“执行任务”的跃迁。龙虾只是个开始，后面还会有更强的Agent、更多样的工具调用，Token消耗只会越来越夸张。 对用户来说：习惯用Token思维，花钱更理性； 对大厂来说：收入更稳定、可预测； 对整个行业来说：竞争更健康（拼性价比而非拼参数）。图：🍠Panews

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1. 端到端，VLA，世界模型都是什么意思？

2. #为什么AI大厂开始卖Token#？按Token计费绝对会成为AI时代的主流模式，甚至已经开始主导了。理由很简单：AI正从“聊天陪聊”转向“真正干活”的Agent时代，像最近爆火的“龙虾”（OpenClaw）就把调用量直接拉到指数级增长。固定订阅或按次收费根本扛不住这种消耗，只有按实际算力（Token）付费才公平、透明、可扩展。大厂们也乐见其成——这才是真正的“卖铲子”生意。1. Token是什么？为什么流行用Token计费？它和算力到底啥关系？“龙虾”为什么这么费Token？Token（词元）就是大语言模型处理信息的最小“原子”。 人类看一句话、一个文件，AI只能看数字。它先把文本（甚至图像、代码）拆成标准片段：英文一个词≈1 Token，中文一个字≈1-2 Token。模型的上下文窗口、输入输出、全程推理，都用Token计数。🔻为什么大家突然都爱用Token计费？ 因为推理成本几乎完全正比于处理的Token数量。简单问一句几百Token，复杂任务可能几万甚至百万。按查询收费会亏死（重度用户白嫖），按月订阅又不公平（轻度用户吃亏）。Token计费最精准：你用多少算力，我就收多少，大厂回收成本，用户也知道自己在花什么钱。这已经是OpenAI、Anthropic、Google、xAI等所有主流API的标配，现在连国内大厂云服务也全面跟进。🔻Token和算力的关系超级直接： GPU跑一次推理的FLOPs（浮点运算）≈ Token数 × 模型参数量。Token越多，显卡烧得越狠，电费越高。所以Token其实就是“AI世界的电费计量表”。🔻龙虾为什么这么费Token？ 因为OpenClaw（那只红色小龙虾图标的开源Agent）本身不是模型，它是个“数字员工”框架！ 你给它一条指令（比如“帮我记账”），它会自己拆成几十上百步：联网搜索、读写文件、打开软件、循环验证、生成报告……每一步都要调用底层大模型（GPT、Kimi、DeepSeek等）的API。 普通聊天机器人一次几百Token； 龙虾干同一件事可能几万到百万Token。 🔻实测数据： • 发6次记账指令 → 96万Token • 简单问候+数据查询一夜 → 100万Token（≈3元） • 复杂任务一天 → 上亿Token，账单上万。 甚至后台“心跳”机制闲置也在偷偷扣费。 这就是为什么“养龙虾”一夜欠费的梗满天飞——它把AI从“陪聊”变成了“真干活”，Token消耗直接百倍暴增。2. 为什么大厂突然开始卖Token？价格为什么差别那么大？🔻原因就一个词：Agent时代来了。 以前大模型卷的是“谁参数多、谁会聊天”。现在卷的是“谁能真正落地执行任务”。OpenClaw一火，字节、阿里、腾讯、华为云全部上线“云端养虾”服务，本质就是给你提供底层模型API，让你跑龙虾。 结果？Token消耗从“百万级/天”变成“亿级/天”，人均使用量翻百倍。大厂不卖模型了，直接卖Token——这才是真正的现金流。国内厂商还借机“Token出海”，中国模型在OpenRouter上的调用量已经超过美国，因为便宜+快。🔻价格差别为什么这么大？ 核心是成本+优化： • 顶级闭源（如GPT-4o、Claude 3.5）：参数多、能力强、推理贵，Token价格高（每百万Token几块到几十块美元）。 • 国产开源/半开源（如DeepSeek、Qwen、Kimi、MiniMax）：用MoE（专家混合）稀疏激活技术，每次只激活模型一小部分，算力省30-50%；国内电价低、基础设施稳，整体成本只有西方的1/3。 • 响应速度也更快，所以性价比直接碾压。 这就导致同一个任务，在不同模型上Token价格能差10倍以上。未来竞争只会更卷：谁把每Token成本压得更低，谁就吃到Agent红利最大一块。3. 未来Token会成为AI时代的“货币”吗？会，而且已经在路上。 Token已经是AI最标准的“通用货币”： • 衡量使用量 • 衡量成本 • 衡量效率 • 衡量商业价值🔻以后你开“一人公司”靠AI干活，账单就是“今天烧了多少亿Token”。开发者会像现在囤服务器一样囤Token额度，大厂会推出Token预付费、跨平台通用Token、甚至二级市场交易。 它会像互联网时代的“流量”或云计算的“CPU小时”一样，成为基础资源。 更进一步：算力基础设施（GPU、电力）、算法优化（MoE、低功耗芯片）、Agent平台，都会围绕“每Token成本”展开军备竞赛。谁能把Token价格打下来，谁就掌握AI时代的“印钞机”。✅按Token计费不仅会成为主流，还会是AI商业化的终极形态。 因为它完美匹配了从“生成内容”到“执行任务”的跃迁。龙虾只是个开始，后面还会有更强的Agent、更多样的工具调用，Token消耗只会越来越夸张。 对用户来说：习惯用Token思维，花钱更理性； 对大厂来说：收入更稳定、可预测； 对整个行业来说：竞争更健康（拼性价比而非拼参数）。图：🍠Panews

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7. 继续聊一下，你以为AI就是免费聊天？No No No！每说一个字都在烧钱。① token消耗量正在爆炸式增长过去5个月，全球AI的token消耗量涨了6倍。什么概念？如果去年全世界AI用掉的token是一条河，现在已经是六条河在奔流。每一个token背后都是算力——GPU在运转、电力在燃烧、服务器在散热。token不是虚拟的，它是有物理成本的。② 中文用户天然更贵一个残酷的事实：处理同样内容，中文消耗的token比英文多30%-50%。因为中文分词更复杂，一个汉字可能对应多个token，而英文一个单词往往只要一两个。这意味着同样的问题，用中文问AI，你花的钱比用英文问的美国人更多。目前国产模型之所以在国际平台占比超过60%，一个重要原因是我们有便宜的绿电支撑——西部数据中心电价低到0.3元/度，硬生生把推理成本压了下来。③ token正在成为AI时代的石油阿里专门成立了Token Hub，英伟达把自己的AI工厂叫做"Token工厂"。这些巨头早就看清了：token就是AI世界的流通货币和核心资源。你每发一条消息、AI每生成一段回复，都在消耗token。普通人写一篇长文可能烧掉5000+tokens，而自动执行的AI任务日消耗轻松达到百万级别。token经济已经不是概念，是真实发生的产业变革。④ 怎么省token？1. 提问尽量精准，别让AI猜你想问什么，模糊问题会浪费大量token在追问和纠正上2. 长对话及时开新会话，上下文越长消耗越多，旧对话该清就清3. 简单任务用小模型，不需要每个问题都上最强模型，小模型token消耗低得多4. 善用系统提示词，一次设定好规则，避免反复解释背景token经济学时代，学会算账的人才不会被AI烧空钱包。#token##AI科普##大模型#

8. 2026年AI主线换了！这5大趋势必须看清。 #大咖观察 #红衣聊AI #趋势风口 #人工智能

9. 小米汽车发布并全面开源自动驾驶模型 Xiaomi OneVL ——一步式潜空间语言视觉推理框架。根据官方介绍，上述模型实现 VLA、世界模型、潜空间推理等多个技术路线的统一，在具备 XLA 模型推理能力的基础上，大幅提升推理的速度和精度，在精度上超越显式 CoT、在速度上对齐「仅答案」预测的潜空间 CoT 方案。更重要的是，小米还宣布将 Xiaomi OneVL 的模型权重和训练、推理代码全面开源，与全球开发者共同推动自动驾驶的进步和迭代。小米方面称，这不只是一次对 XLA 的功能补充，而是对 XLA 技术路线中「潜空间推理」能力的一次深度探索。#小米汽车##人工智能##自动驾驶模型##42how#

10. 别再用 Ollama 了！OpenClaw 秒级响应方案（vLLM + 本地模型）完全免费！| 零度解说

11. 给大家说一个新东西：HBF（High Bandwidth Flash，高带宽闪存）。这东西为什么冒出来？一句话——推理太贵了。现在做 AI 的都知道，HBM 是标配。比如 NVIDIA 的 H100、B200 这一类卡，核心旁边堆着 HBM，带宽极高，专门解决“内存喂不饱算力”的问题。没有它，大模型根本跑不动。但问题也很明显：HBM 贵，而且容量上不去。你想在一台机器上多跑几个模型，或者挂一个超大模型，显存很快就顶满，成本更是夸张。于是存储厂商开始推一个新方向：HBF。简单理解，就是把 3D NAND 往“更高带宽、更近封装”方向改造，试图卡在 HBM 和传统 SSD 之间，做一个中间层。现在在积极推动这个方向的，基本都是存储大厂：三星，海力士，镁光，闪迪他们的逻辑也很清晰：未来 AI 不只是训练，而是大规模推理。推理拼的是成本、功耗和容量。如果什么都靠 HBM，容量上不去，而且也来不及生产。所以市场急需一个东西——比 SSD 快很多，但比 HBM 便宜很多。HBF 就是在这个背景下被推到台前的。它不会取代 HBM。HBM 还是算力核心的“心脏”。但在超大规模推理集群、或者端侧模型场景里，确实可能成为一个缓冲层，让更多模型能“装得下、跑得起”。如果说前两年是“拼训练规模”的时代，那么现在明显进入“拼推理成本”的阶段了。这一波如果启动了，模型的推理成本可能大降，以后大家养虾自由就不是梦了。。

12. 本地AI哪家强？统一内存大横评！

13. 在线模型推理部署经常遇到多模态模型支持复杂，性能难以优化的问题。vLLM-Omni 基于高效的 KV cache 管理和流水线执行，专为支持包括文本、图像、音频、视频等多模态输入的模型设计，轻松实现异构模型推理和服务。它不仅兼容主流 Hugging Face 开源模型，还支持分布式推理、多阶段流水线调度、流式输出和 OpenAI 兼容接口，极大提升多模态模型在线推理的效率和灵活性。GitHub: github.com/vllm-project/vllm-omni主要功能：- 支持多模态数据（文本、音频、图像、视频）处理与生成；- 支持非自回归架构如扩散模型，实现高效的并行生成；- 基于 KV cache 优化自回归模型推理性能；- 异构流水线抽象，管理复杂多阶段模型工作流；- 分布式推理支持，涵盖张量并行、数据并行和专家并行；- 开箱即用的 OpenAI 兼容 API 服务器，方便集成；- 支持主流平台（CUDA/ROCm/NPU/XPU），广泛适配多硬件环境。适合AI开发者、研究人员和企业级应用场景的多模态AI模型推理部署。#AI开发# #多模态模型# #机器学习#

14. Agent狂烧Token？你要学会减少无效的Token消耗。

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16. 盘点一周AI大事(11月30日)｜AI自己剪片子奥特曼预告下一代大模型Shallotpeat Anthropic发布最强编码模型Claude Opus 4.5 DeepSeek发布最强开源推理模型DeepSeek-Math-V2 微软开源最强行动智能体Fara-7B Black Forest推出最强开源图像模型Flux.2 阿里发布开源版小香蕉平替Z-Image 腾讯发布开源版Veo 3平替Tencent Harmony 字节开源AI剪辑大模型Vidi2 腾讯开源最强OCR模型HunyuanOCR 1B 科学家研发出最强数据分析智能体Edison Analysis RAI研发棒球陪练机器人港科大训练出首个会打篮球的机器人工程师开源家用机器人Aloha mini #AI新星计划 #人工智能 #AIGC #OpenAI #机器人

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21. 【大语言模型训练与推理核心优化路径】快速阅读：本文梳理了大语言模型在训练与推理阶段的核心优化路径。通过对内存管理、计算效率、并行策略及推理加速的系统性回顾，揭示了如何在有限的硬件资源下实现模型规模的极限扩张。训练和部署大模型，本质上是在跟硬件的物理极限做交易。当参数量迈向千亿级，传统的管理方式会迅速崩溃。内存是第一个崩塌的层级。Attention 机制的二次方复杂度像一个吞噬资源的黑洞。Flash Attention 的聪明之处在于它不再试图一次性吞下整个矩阵，而是通过 Tiling 技术把任务拆解成小块，利用 Shared Memory 进行局部计算；同时配合 Recomputation，用计算换空间，只存线性长度的归一化因子，把内存压力降了下来。推理阶段的成本则主要卡在 KV Cache 上。为了不让模型在生成每个新 token 时都去重算一遍历史，我们必须把之前的 Key 和 Value 存起来。有网友提到，通过 GQA 或 MQA 这种共享机制，可以大幅削减缓存的体积。如果想更进一步，Speculative Decoding 这种“小模型先探路，大模型再校验”的策略，能让推理速度实现翻倍。而在训练的分布式架构里，并行策略的组合拳才是核心。ZeRO 优化器通过对参数、梯度和优化器状态进行分片，把原本冗余的内存消耗降到了极低。Pipeline Parallelism 试图解决 GPU 闲置的“气泡”问题，像 GPipe 或 PipeDream 都在尝试通过微批次调度来填满流水线。至于 Tensor Parallelism，它通过行列拆分矩阵，把巨大的计算量分摊到不同设备上。如果模型还是太大，MoE（混合专家模型）提供了一种思路：不再让每个 token 都经过整个网络，而是通过 Router 路由到特定的“专家”那里。这虽然带来了负载均衡的挑战，但确实让计算效率有了质的飞跃。优化从来不是单一维度的胜利，而是内存、计算与通信之间的一场精密平衡。x.com/gauri__gupta/status/2051882947758993815

22. 2026英伟达GTC：“推理之王”的ASIC反击战与Token经济学【硅谷101】

23. 云涨 Token 涨，DeepSeek 偏降价？其他的企业集体上调 AI 算力价格，行业 Token 成本普涨之际，DeepSeek V4 却逆势降价，V4-Flash 输出价低至 2 元 / 百万 Token，仅为竞品的 1/40，上演价格反向操作，DeepSeek的底气在哪里？系统方面，DeepSeek通过稀疏注意力革命，在同样是百万 Token 场景下，推理算力需求降至前代 10%-27%，KV Cache 占用仅 7%-10%，这就让长文本成本不升反降。V4-Pro 1.6T 参数仅激活 49B，V4-Flash 284B 参数仅激活 13B，避免全参数计算浪费，算力利用率拉满。小模型继承大模型能力，推理成本再降 50%。在硬件方面，DeepSeek 率先全栈适配华为昇腾 950，从 CUDA 迁移至 CANN 框架。国产芯片单卡推理性能为英伟达 H20 的 2.87 倍，采购成本更低。芯模协同优化，训练推理成本较海外方案降低 70%-85%，直接对冲云厂商涨价影响。市场方面，2026 年是AI智能体落地元年，Token 消耗呈指数级增长，低成本是规模化关键。DeepSeek 采用了V4-Flash 低价走量，V4-Pro 走高端市场的市场价格策略。开源吸引开发者，降低企业落地门槛，是能够快速抢占市场份额的。DeepSeek 逆势降价，是国产 AI 摆脱海外依赖、靠技术定义成本的里程碑。这场降价，本质是国产 AI 的成本革命与话语权争夺。

24. NeurIPS重磅：华南理工团队重构扩散模型推理，质量效率双SOTA

25. 【有挑战性的反驳论点互动，能产生更准确的判断和更深的理解。微软2026年的后续实验也发现，在接受AI输出之前被要求先做结构化反思的人，推理质量远超直接采纳AI结果的人。所以普通人用大模型的正确姿势，不是"有问题找AI"，而是"有答案找AI吵架"。前者让你越来越懒，后者让你越来越锐利。】

26. 谷歌最新发布 TurboQuant：极致压缩技术，让大模型推理速度飙升 8 倍

27. CVPR 2026 | NVIDIA推出Fast-FoundationStereo：首个实时零样本立体匹配大模型，速度飙升10倍！

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29. 2025年AI发展全景解析——技术进步与安全挑战交织2025年，AI表现更加惊艳但实用性提升有限。关键进展集中在编码、视觉识别及基准测试领域，而总体通用性和广泛适用性提升尚不明显。预训练模型（如GPT-4.5、Grok系列）未达到预期，多因推理硬件瓶颈与强化学习（RL）训练转向后期调整更为高效所致。当前推理硬件限制模型规模，推理芯片的高带宽内存（HBM）成为扩展大模型的关键瓶颈。预计到2029年，具备足够HBM的推理硬件将推动超30万亿参数模型的诞生。强化学习-基于验证（RLVR）训练虽能提升特定任务表现，但效率极低，且其带来的广泛泛化能力仍存疑。安全方面，推理模型的“角色训练”与“对齐训练”界限模糊，模型出现了“评价意识”等新现象，增加了评估难度。安全策略依旧依赖“迭代对齐”，但效果有限，且因模型复杂度及多代理系统结构，安全态势复杂且动态。2025年AI安全领域涌入大量新研究者，多国政府开始明确AI对齐和治理议程。业界普遍承认，AI研发竞赛加剧可能导致安全承诺退步。模型的“奖励黑客”行为显著增加，评估体系面临作弊、沙箱效应和隐蔽学习等多重挑战。尽管如此，AI在数学研究辅助等领域显现实质性应用价值，推动生产力提升。未来展望：- 模型规模受限于推理硬件，硬件创新迫在眉睫。- RL训练需突破效率瓶颈，实现真正泛化。- 安全策略需整合多模型、多层次防护，强化独立评估。- AI治理需全球协作，强化法规与伦理框架建设。2025年是AI技术与安全双重博弈之年，既展现巨大潜力，也暴露深刻隐忧。理解这些动态，有助于我们理性应对AI未来的机遇与挑战。详细全文：lesswrong.com/posts/Q9ewXs8pQSAX5vL7H/ai-in-2025-gestalt

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33. AIIA全会 | 大模型推理优化技术与产业观察发布

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40. 让大模型少说废话、正话快说

41. 告别大模型过度思考

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50. 大模型训练和推理有什么区别

51. 大模型推理和训练阶段的不同点在哪里

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54. 大白话讲透

55. 🔥RL能教会大模型做长链推理吗？👓

56. 大模型推理慢，不是算力不够，而是“搬不动”

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58. 大模型推理成本优化

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62. 大模型价格战开打，AI成本被彻底击穿 DeepSeek 直接两天两次降价，把百万Token成本，压到0.025元。

63. 从10元到1元，AI推理成本大跳水，智能体商业化加速

64. 大模型推理成本优化

65. 报告 | 《大模型推理优化关键技术及应用实践研究报告（2026年）》（附下载）

66. 从月花5万到5千

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75. 大模型Infra新突破！腾讯混元开源LLM推理算子库，推理吞吐提升30%

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79. 推理成本优化合集（初学版）

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109. 大模型推理优化：原理、系统与实践

110. 大模型LLM学习笔记，200页！本期我们一起接着学习：大模型推理加速 - 大模型推理优化技术总结大模型推理优化技术包含以下几种： . Continuous Batching Continuous Batching又名Inflight Batching，适用于LLM推理时不同prompt长度差异巨大的情况。不同于传统的Static Batching，Continuous Batching无需等待批处理内最后一个序列完成生成，而是一旦批处理中的序列完成生成，就可以在其位置插入新序列，实现迭代级调度。#大模型 #大模型推理 #LLM #大模型应用 #大模型教程

111. 大模型的推理到底是怎么回事