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TKintegers K5三元权重推理实现及L4基准

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AI 综述

2026年10月，r/MachineLearning 用户 /u/Code_MasterCody 发布 TKintegers，称其为一套平衡三进制权重表示、转换器与 GPU 推理实现。作者在 NVIDIA L4 上以 Qwen2.5-0.5B-Instruct 对比 TorchAO FP8：prefill 吞吐 3,402.85 tokens/s 对 1,061.58（3.21×），decode 26.75 tokens/s 对 8.63（3.10×）。作者同时说明，这些测量仅适用于该模型、该工作负载与该实现，并不构成对所有 FP8 运行时的胜出；并称 FP16 对照快于两者。目前进展限于作者自述的发布与基准，尚无第三方复现或独立评测。

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最新进展10月30日 01:53

TKintegers K5 在 NVIDIA L4 上对比 TorchAO FP8：prefill 吞吐 3.21×、decode 吞吐 3.10×

报道时间线

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10月30日

01:53
r/MachineLearning
TKintegers K5 在 NVIDIA L4 上对比 TorchAO FP8：prefill 吞吐 3.21×、decode 吞吐 3.10×
TKintegers 作者发布的 K5 平衡三进制权重表示在 NVIDIA L4 上跑出高于 TorchAO FP8 的吞吐：Qwen2.5-0.5B-Instruct 上 prefill 3,402.85 tokens/s 对 1,061.58（3.21×），decode 26.75 tokens/s 对 8.63（3.10×）。

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