腾讯混元开源端到端投机解码框架 AngelSpec,支持训练与部署。
在 Hy3-A21B 模型上,其 DFly 方案相比自回归解码实现 1.98-2.40 倍端到端加速,吞吐量比 DFlash 高 10.5-11.8%。
训练代码及 Hy3-A21B MTP/DFly 草稿模型权重已开源。
テンセントの混元オープンソース端末間推測デコーディングフレームワーク AngelSpec は、トレーニングとデプロイをサポートします。Hy3-A21B モデルでは、その DFly 方式は自回帰デコードと比べて端末間で 1.98~2.40 倍の高速化を実現し、スループットは DFlash より 10.5~11....
テンセントの混元オープンソース端末間推測デコーディングフレームワーク AngelSpec は、トレーニングとデプロイをサポートします。
Hy3-A21B モデルでは、その DFly 方式は自回帰デコードと比べて端末間で 1.98~2.40 倍の高速化を実現し、スループットは DFlash より 10.5~11.8% 高いです。 トレーニングコードおよび Hy3-A21B MTP/DFly 試作モデルの重みは既にオープンソース化されています。
腾讯混元开源端到端投机解码框架 AngelSpec,支持训练与部署。
在 Hy3-A21B 模型上,其 DFly 方案相比自回归解码实现 1.98-2.40 倍端到端加速,吞吐量比 DFlash 高 10.5-11.8%。
训练代码及 Hy3-A21B MTP/DFly 草稿模型权重已开源。
腾讯混元宣布开源端到端投机解码框架 AngelSpec,覆盖训练与部署。摘要称,DFly 在 Hy3-A21B 模型上较自回归解码实现 1.98—2.40 倍端到端加速,吞吐量较 DFlash 高 10.5%—11.8%。
公开材料来自腾讯混元官方 X 账号。除 AngelSpec 框架外,腾讯混元还表示已开源训练代码,以及面向 Hy3-A21B 的 MTP、DFly 草稿模型权重;材料未披露具体测试环境与配置。
Aioga 判断,此次发布的重点是将投机解码的训练、部署和配套草稿模型权重一并开放,而非仅公布性能结果。现有加速与吞吐数据仅对应材料所述 Hy3-A21B 场景,不宜直接外推。
该框架可能为研究者和开发者提供复现、训练及部署投机解码方案的公开基础。值得关注的是,材料未说明其他模型、硬件或负载下的表现,因此其通用性能收益仍需更多公开测试验证。 建议后续核验开源训练代码与权重的许可、运行依赖和复现说明,并关注不同硬件、序列长度及并发条件下的测试结果。同时应比较自回归解码与 DFlash 的统一测试配置,以判断数据可比性。
取得元が提供するタイトル、要約、出典、元記事リンクを掲載しています。記事全文は転載していません。
取得経路: 要約集約 · 元ドメイン: x.com
出典: X:腾讯混元 (@TencentHunyuan)
元記事: 元記事を開く
Aioga アーカイブ: 情報ページを開く
Content record: social-summary · Updated: 2026-07-29T12:43:55.000Z

统一接入主流 AI 模型 API,为开发、测试与生产环境提供稳定调用入口。
立即访问 api.w173.comAioga は世界の AI 動向を集約し、確認と引用のため出典情報を保持します。