推理

换成大白话

推理（Inference）是模型训练完成后，对输入数据执行前向计算、生成输出的过程，是模型"被使用"的阶段。与训练相比，推理不更新参数，只做前向传播。 推理是模型服务的主要成本来源。推理性能受模型参数量、上下文长度、批处理大小、硬件（GPU/TPU）、推理框架（vLLM、TensorRT-LLM、SGLang）等影响。关键指标包括：首token延迟（TTFT）、每token延迟、吞吐量（tokens/s）、并发数。 推理优化技术包括：KV Cache、PagedAttention、连续批处理（Continuous Batching）、量化（INT8/INT4）、推测解码（Speculative Decoding）等。这些技术显著降低推理成本，是大模型规模化部署的关键。

它通常在什么场景出现

这个术语常见于模型选择、训练与微调、推理与部署、评测或产品功能说明等场景；当你遇到“推理”时，多半是在讨论模型行为、处理方式或指标口径。

具体出现在哪类场景，可以用下方“跨库查找”搜索包含该概念的模型、训练、评测或产品资料。

容易混淆的地方

不要把“推理”理解成模型本身的能力或在某个榜单上的具体名次；它更多是描述一种机制、一种处理方式或一个指标口径，而不是模型实力的绝对结论。