2026面向Token（词元）运营的大模型推理优化技术白皮书（62页，2026年）

分类：人工智能

标签：大模型、推理优化、Token运营、模型路由、键值缓存、英文报告

摘要：本白皮书由联通数智（中国联通数据智能）联合多家国内高校共同撰写，提出了一种面向Token（词元）运营的大模型推理优化技术框架。随着大模型从技术突破走向产业化部署，词元已成为大模型服务的核心运营单元——可度量、可计费、可交易。根据国家数据局披露的数据，截至二〇二六年三月，我国日均词元处理量已突破一百四十万亿，标志着大规模词元运营阶段的到来。 白皮书指出，在此阶段，平台的竞争力不仅取决于模型接入与算力规模，更取决于能否在生产负载下以低成本、低时延、高质量且具备治理能力的方式提供服务。这类负载往往伴随海量请求、高并发访问、长上下文交互、多模型协作以及复杂的智能体工作流。更强的模型虽能应对复杂任务，却带来更高的单词元成本、更大的显存占用与更长的推理时延；而生产流量中包含大量轻量或重复请求。因此，精细化调度、缓存复用、推理加速与服务治理不可或缺。 作者首次提出包含四层的优化技术架构：多模型融合、模型优化、算模融合与算网模融合。多模型融合通过能力边界量化、智能路由、模型级联与模型集成，在质量、成本与时延约束下将每个请求分配给最恰当的模型或模型组合。模型优化以降低词元生成的内在成本为目标，涵盖高

来源：zuudee | 日期：2026-09-24 | 格式：PDF | 页数：62