Flide: 极速决策模型推理引擎

Show HN: Flide: Make Jev-like decision models up to 9.5x faster

Flide 是为 Jev 风格决策模型打造的超快推理基础设施。通过独创的精确状态分叉技术,它在 H200 显卡上比 vLLM 和 SGLang 快高达 9.4 倍,同时确保每个答案的精确性,完全等同于模型单独回答时的结果。Flide 支持 Qwen3.5、Gemma 4 及众多决策模型,提供标准的 /v1/systemone API,让开发者能轻松构建高效、准确的自动化决策系统,彻底解决多任务并发推理中的性能瓶颈。

Flide 运行一次序列,绝不重复计算,不添加任何额外标记,确保每个问题都获得如同单独提问时那般精准的答案。
  1. unikcc

    当单个输入包含多个问题时,Flide 的速度极快,因为共享输入只需计算一次。即使是单个问题,根据模型大小和输入长度的不同,速度仍可提升高达 3 倍。

  2. Tostino

    你完全没必要为此专门搞一套全新的推理引擎。我修改了一下 vllm,用它来做我的决策模型实验效果就很好。

    它能正确利用单一的共享上下文,只重新计算问题部分;或者如果问题较长,我可以先处理问题,再处理经常变化的上下文,最后处理答案选项的 token……在合适的工作负载下,我得到的速度提升大致和你说的一样。

  3. jarym

    我想试试这个——基本上我的数据集里有很多针对同一输入的决策问题。不过我还没想好先用哪个本地模型来试!

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2026-11-09