腾讯混元开源 AngelSpec 投机解码框架
AngelSpec 的 DFly 方案平均接受长度达 4.79，比 DFlash 提升 29.8%。
DIGEST
AI 综述 · 更新于 20天前事件全貌
腾讯混元开源了端到端投机解码框架 AngelSpec，支持训练与部署。该框架提供自回归多 token 预测（MTP）与块并行 DFlash 系列两种互补草稿模型，并针对工作负载异构性设计。
在 Hy3-A21B 模型上，AngelSpec 的块扩散架构 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%。DFly 的平均接受长度达 4.79，相比 DFlash 的 3.69 提升 29.8%。
训练代码及 Hy3-A21B MTP/DFly 草稿模型权重已开源。
本综述由 AI 汇总全部报道生成，随事件进展持续更新；下方时间线中的单篇报道保留其发布时的原貌。
TIMELINE
2 条公开报道 · 官方一手 1 条 · 最新在前报道时间线
- 腾讯开源 AngelSpec：面向推测解码草稿模型的统一训练框架
腾讯开源了 AngelSpec，一个面向推测解码草稿模型的 torch-native 训练框架，支持自回归多 token 预测（MTP）与块并行 DFlash 系列。该框架针对工作负载异构性设计，提供 MTP 与块扩散两种互补草稿模型。在 Hy3-A21B 模型上，块扩散架构 DFly 的平均接受长度达 4.79，相比 DFlash 的 3.69 提升 29.8%。
- 腾讯混元开源 AngelSpec 投机解码框架
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。