推理引擎优化
协同连续批处理、并行与执行策略，让计算路径更贴合真实流量。
缩短等待 · 提升有效吞吐壁垒不只是拥有 GPU，而是让每张卡更有效地工作。
Token 工厂把请求路径、缓存层级、算力容量与运行反馈收敛成一个持续优化的控制平面。
分层 KV Cache
在 GPU、CPU 与 NVMe 间复用可复用前缀，减少重复计算与显存压力。
提高命中 · 释放显存GPU 算力调度
按模型规模、上下文和并发把请求匹配到合适的异构算力池。
减少闲置 · 避免热点运行可观测性
用延迟、吞吐、缓存命中和资源水位持续校准路由与容量。
持续校准 · 稳定服务市场调研背景：硬件约占 Token 生产成本的 80%；实际成本与优化收益取决于模型、硬件和流量特征，不构成性能、价格或 SLA 承诺。
国产开放模型 · 部署参考
从参数规模，到合适的算力路径。
已按 2026 年 8 月 18 日厂商正式开放权重发布核验。以下配置用于前期容量规划，不代表实时库存或性能承诺。
Qwen · Max-class
Qwen3.8-2.4T-A95B
2.4T 总参数 · 95B 激活256K 原生 / 1M 扩展
参考算力FP8 16×B300 · BF16 24×B300
Qwen3.8-Max 基于此开放权重增加托管功能。
Z.ai
GLM-5.2
753B 总参数 · MoE1M context
参考算力16×80GB 级起步评估
FP8 权重；完整长上下文需单独预留 KV cache。
DeepSeek
DeepSeek-V4-Pro-0813
1.6T 总参数 · 49B 激活1M context
参考算力官方示例：单节点 4×GB300
长上下文或高吞吐生产服务建议多节点扩展。
Moonshot AI
Kimi-K3
2.8T 总参数 · 104B 激活1M context
参考算力官方建议：64+ 加速卡超节点
MXFP4 权重与 MXFP8 激活，按多节点规划。
MiniMax
MiniMax-M3
428B 总参数 · 23B 激活1M context
参考算力16×80GB 级起步评估
原始 BF16 权重；生产并发需额外显存余量。
部署形态
不是所有参数，都以同一种方式运行。
MoE 的激活参数影响每个 token 的计算量，但总权重、KV cache、精度和并发共同决定实际显存。
Reference nodes
前沿高显存节点
前沿 MoE 的低精度权重可从高显存节点起步。
Qwen3.8 · DeepSeek-V4-Pro-0813Capacity plan
多卡容量规划
混合精度可降低权重占用，生产负载仍需实测。
MiniMax-M3Cluster
多节点集群
总权重大，需要高速互联与专门的容量规划。
GLM-5.2 · Kimi-K3容量估算，不是 SLA。最低可加载不等同于稳定服务；实际配置需结合权重精度、推理引擎、上下文、并发和网络拓扑验证。
看看一键部署可以有多简单。
这段演示呈现未来计划中的产品体验：选择模型、配置算力、由 ApiGo 托管部署，再把 Endpoint 连接到你的应用。
选择模型
浏览主流开放模型，找到适合业务的选择。
由我们部署并运维
ApiGo 负责资源准备、运行优化与日常管理。
连接你的应用
通过 OpenAI 兼容 API 集成并开始构建。