超越 TurboQuant！OSCAR：面向真实 Serving 的 2-bit KV Cache量化

IInfoQ 中文 AI2026年5月29日 17:00约 2 分钟阅读↗ 查看原文

主要内容

大模型推理时KV Cache占用大量显存，尤其长上下文场景。现有量化方案如TurboQuant在离线测试表现好，但真实服务环境下效果下降。OSCAR针对真实serving负载设计，实现更高效的2-bit量化。

KV Cache量化直接降低推理成本，OSCAR在真实服务场景中表现更优，可帮助开发者部署更长上下文、更大批量的模型服务，减少硬件投入。

🇨🇳

对中国用户与市场

国内大模型推理服务成本高，OSCAR可降低显存需求，对中小企业和个人开发者部署开源模型更友好，但需适配国产硬件生态。

⚠尚未确定的部分

→可采取的行动

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