标准的大语言模型每次只能生成一个 token，容易受到显存带宽瓶颈限制并造成算力闲置。MTP 方案让轻量级的草稿模型利用闲置算力，提前一次性预测多个未来 token，再交由 31B 等重型目标模型并行验证。若目标模型同意草稿，就会一次性接收整段序列。为进一步提效，草稿模型直接共享了目标模型的激活状态和 KV 缓存（存储历史上下文以避免重复计算）；针对端侧的 E2B 和 E4B 模型，团队还在嵌入层引入了聚类技术。

目前，MTP 模型已采用与 Gemma 4 相同的 Apache 2.0 协议全面开源，并原生支持 vLLM、SGLang 和 Ollama 等主流推理框架。这次提速优化显著降低了应用门槛，使开发者能在普通消费级显卡上流畅运行 26B MoE 和 31B 稠密模型，也能在移动设备上以更低的功耗支撑实时 AI 交互。

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Arm 财报优于预期，执行长警告手机市场疲软，推出「AGI CPU」扩大 AI 市占

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Arm 公布财报显示正在从移动设备转型 AI 数据中心，第四季营收 14.9 亿美元、年增 20%、EPS 0.60；royalties 6.71 亿低于预期，盘后走弱。展望下一季营收 12.6 亿、EPS 0.40。手机市场疲弱，Arm 将重心拉至车用、物联网与云端基础设施，并推出 AGI CPU，预计 2027–2028 年贡献逾 2 亿美元；软银约持股 90%，推动协同与 AI 生态布局。

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