Prime Inference 主要解决什么问题？
它面向开源大模型的生产级推理，重点解决长上下文 Agent 场景中的首字延迟、词间延迟、KV 缓存复用、显存容量和工具调用稳定性等问题。
开源大模型推理卷上新高度，GLM-5.3 在英伟达 GB200 上飙出 100 tok/s
资讯摘要
开源大模型的竞争正从参数规模转向推理底座。Prime Intellect 开源了生产级推理平台 Prime Inference，靠 Prefill/Decode 物理分离与 NVFP4 显存压缩，让 GLM-5.3 在 GB200 上跑出每秒 100 Token。
AI 摘要
文章介绍 Prime Intellect 推出的开源生产级推理平台 Prime Inference，围绕 GLM-5.3 在英伟达 GB200 上实现每秒 100 Token 的方案，详解 PD 分离、DEP8 拓扑、KV 感知路由、Mooncake 二级缓存、NVFP4 压缩、BLHNC 布局和工具调用约束等优化。
AI 问答
文章提到 GLM-5.3 在 GB200 上达到怎样的性能？
文章称 Prime Inference 的公开端点运行在英伟达 GB200 NVL72 上，可让 GLM-5.3 达到每用户每秒 100 Token 的交互体验，并在同类端点中处于较快梯队。
Prime 团队采用了哪些关键优化？
包括 Prefill/Decode 物理分离、DEP8 拓扑、降低 Prefill Token 预算、Dynamo KV 感知路由、Mooncake 主机内存二级缓存、NVFP4 KV 缓存压缩、Sparse-MLA 原生算子和 BLHNC 内存布局。
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