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kimi-k2.5-eagle3

lightseekorg

基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。

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입력 미확인→ 출력 미확인
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kimi-k2.6-eagle3-mla is an Eagle3 MTP draft model with MLA (Multi-Latent Attention) for accelerating inference of Kimi-K2.6, trained with TorchSpec — an online speculative decoding training framework that runs FSDP training and inference concurrently. If you find this draft model useful, please give our project TorchSpec a star on GitHub. Compared with an MHA draft model, the MLA variant is a better fit for Kimi-K2.6 deployment: - Uses less KV cache, which reduces serving memory pressure. - Matches Kimi-K2.6's MLA architecture, so it fits more naturally into the inference engine's KV-cache handling under different serving scenarios such as PD-Disaggregation.

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텍스트 생성
입력 텍스트→ 출력 텍스트
요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
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kimi-k3-dflash2

lightseekorg

Draft model for speculative decoding on `moonshotai/Kimi-K3`, served with TokenSpeed (`--speculative-algorithm DFLASH`). Acceptance length `acc_len = 1 + accepted/steps` at 7 speculative proposals, served with TokenSpeed DFLASH on two GB300 nodes (8 GPUs, TP8), MLA target and drafter. Target is `moonshotai/Kimi-K3` with the serving flags shown at the bottom of this card. Production sampling only: `temperature=1.0`, `top_p=0.95`, reasoning effort `max`, no `top_k`. RULER multi-key needle retrieval over natural-text paragraphs, with only the input length varying. `retrieval` is exact match on the needle value, recorded so that acceptance cannot be credited to a model that has stopped reading its context.

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입력 미확인→ 출력 미확인
요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
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입력, 출력, 캐시 요금을 구분하고 동일 작업량으로 비교하세요. 이미지, 음성, 영상은 개수, 시간, 해상도로 과금될 수 있습니다.

오픈 웨이트는 무료 상업 이용을 뜻하나요?+

반드시 그렇지는 않습니다. 버전별 라이선스, 상업 이용 제한, 정책을 확인하세요. 자체 호스팅에는 연산 및 유지 비용도 듭니다.

1위 모델이 나에게 가장 적합한가요?+

순위는 작업, 버전, 평가 방식에 따라 다릅니다. 실제 업무로 정확도, 지연, 안정성, 비용을 비교하세요.

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