Modal Blog·· 2026-06-24AI 评估 · 44/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。
Modal Auto Endpoints 如何用投机解码实现 SOTA 推理延迟
Achieve state-of-the-art inference latencies with speculative decoding
AI 导读
Modal 推出 Auto Endpoints，通过投机解码等优化实现低延迟推理。在 Decagon Voice 案例中，团队将某推理子系统从约 290ms（p50）降至约 190ms，比专有推理提供商同 workload 的最优延迟还快 60ms 以上。其低延迟方案组合了 Blackwell GPU、SGLang 引擎与 Modal Servers 区域部署。
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