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METASTONE 发布了分布式推理调度框架 TokenFleet，并报告称，在公司提供的 GLM5.3 调优结果中，首 token 时间有所缩短。在测试条件下，P95 首 token 时间下降了 32.4%，P50 下降了 71.3%。 TokenFleet 结合了感知缓存的请求路由、跨数据中心的容量协调以及混合工作负载管理，以提升现有计算资源的有效产出。另有一项示例性计算估算，满足服务要求的输出吞吐量约提高 29.4%，而总输出吞吐量约提高 1.5%；这些估算与报告的 GLM5.3 调优结果相互独立。
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沿着报道，了解事件的不同侧面。
METASTONE 发布了 TokenFleet，这是一套分布式推理调度框架，结合了缓存感知的请求路由、跨数据中心的容量协调以及混合工作负载管理。公司提供的 GLM5.3 调优结果显示，在测试条件下，首 token 时间的 P95 降低了 32.4%，P50 降低了 71.3%。另有一项示例性计算估算，满足服务要求的输出吞吐量约提高 29.4%，而总输出吞吐量约提高 1.5%。
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