内存还会跌吗？KV Cache砍掉99%，单卡吞吐飙6倍，港科大、CMU联手岩山科技开源新模型

谷歌今年的一篇论文，愣是把存储芯片巨头的股价都给整出动静了。

论文里提到，KV Cache至少能压缩6倍。

要知道，大模型推理越来越吃内存，KV Cache又是其中一笔不小的开销。

现在谷歌突然把它压下去这么多，美光等存储芯片巨头的股价随之下跌。

结果才过去几个月，又有人对KV Cache下了更狠的一刀。

这次连压缩都不满足了。

上下文从4K一路涨到256K，KV Cache占用愣是没变。

在256K上下文下，始终固定在72MiB。相比源模型，KV Cache直接减少99.1%。

更夸张的是，一张80GB显卡同时跑512路长推理，输出吞吐达到12124 tokens/s，是源模型的6.42倍。

而且推理能力也基本保住了，AIME 2024—2026平均一次通过率达到82.9%，而参评的有界状态模型即便做到14B，最好也只有18.8%。

这就是岩山科技旗下岩芯矩阵联合港科大、CMU等高校刚刚发布并开源的EdgeRock-4B。

它给长推理带来的一个变化是：

推理再长，内存不涨。

模型权重和推理代码目前均已开源，还支持文本和图像推理。

推理越长，为什么越贵？

现在的模型，动不动就要思考几万token；Agent更是能连续工作几十轮，搜索结果、代码、工具调用记录不断往上下文里塞。

模型越干越起劲，显存却先扛不住了。

问题就出在KV Cache上。

如今大多数模型，都把推理历史存在KV Cache里，每生成一个token，就多存一些。

以Qwen3.5-4B为例，每个token要新增32 KiB的KV Cache。推理到64K，一条序列就是2 GiB；推理到256K，就是8 GiB。

这在推理模型时代尤其要命。

模型越来越爱“深度思考”，动辄输出几万token；Agent一跑就是几十轮工具调用，上下文越滚越长。

推理越长，占的显存越多，一张卡能同时服务的请求就越少。

到了端侧，KV Cache还得跟感知、控制模块争抢本就有限的内存。

业界的办法大致有两类。

一类是给每个token“瘦身”：

多头潜在注意力（MLA）压缩KV，KIVI这类量化方法降低精度，谷歌的TurboQuant也属于这一路。

但它们只降低了单个token的成本，缓存照样随推理增长。

另一类是有界状态模型：

循环模型、状态空间模型、滑动窗口模型，内存天生固定。

问题是，它们往往留不住后续推理要用的远处细节，推理能力随之大打折扣。

所以真正的难题就变成了：

能不能在固定内存里，留住推理要用的关键细节？

EdgeRock给出的答案是：能。

一张卡，512路长推理同时跑

先看最直观的吞吐。

测试设定是32K输入、32K输出，所有模型都在单张Hopper 80GB GPU上跑，各自取实测最快的批大小。

结果，EdgeRock-4B一口气开到512路并发，输出吞吐12124 tokens/s。

源模型Qwen3.5-4B最快的配置是批大小64，只有1889 tokens/s；Gemma 4 E4B、MiniCPM5-2B、LFM2.5-2.6B也都在1700到2200 tokens/s之间。

差距为什么这么大？账其实很好算。

32K输入加32K输出跑完，Qwen3.5-4B每条序列的KV Cache是2 GiB。

单张80GB显卡并发几十条就会被占满，更多请求只能排队。

而EdgeRock-4B批量运行时，每条序列需要保存的全部历史状态固定为97.76 MiB，不随长度变化。

打个比方：如果让Qwen3.5-4B也同时跑完这512条序列，光是生成结束时的KV Cache就要1 TiB，约等于13张80GB显卡的显存。

EdgeRock一张卡就装下了，峰值61.26 GiB，还含着模型权重。

再看扩展性。

在4K到32K输入、输出两两组合的16种负载上，批大小从32一路加到512，加权解码吞吐从4128涨到12497 tokens/s，显存峰值始终没碰到单卡上限。

单条请求也不慢。

KV Cache随推理增长的模型有个通病：越写越慢。

因为每生成一个新token，都要回头看一遍越积越多的KV Cache。

EdgeRock每个token的计算量不随上下文增长。

128K输入后再生成128K token，它的速度从头到尾稳在233.7 tokens/s；

Qwen3.5-4B则从169左右一路降到151.3。

上下文越长，越省钱

吞吐翻几倍，换个角度看，就是成本降几倍。

同一张卡、同样的负载，生成同样多的token：

• 4K输入时，EdgeRock只需要Qwen3.5-4B 24.9%的GPU时间；
• 32K输入时，只需要15.6%。

按GPU时长计费的话，每个token的算力成本也按这个比例下降。

四种输入长度平均下来，EdgeRock的吞吐是Qwen3.5-4B的4.94倍，是LFM2.5-2.6B的7.18倍。

更关键的是趋势：上下文越长，差距越大。

Qwen3.5-4B的KV Cache随长度越涨越多，EdgeRock的不涨。

除了“省”，固定内存还带来一个容易被忽视的好处：确定。

每条请求要多少内存，推理开始前就能算清楚。

• 推理服务可以按请求数规划容量，不必猜每条请求最终会跑多久；
• 端侧设备一次分配到位，推理再长也不会把内存耗尽；
• 智能体的历史内存不再随工具调用次数增长；
• 专用芯片甚至可以把全部历史状态放进片上存储。

在内存越来越金贵的当下，这笔账只会越算越值。

省下内存，智商没打折

看到这儿，懂行的朋友可能要问了：恒定内存，RNN、Mamba早就做到了，有什么稀奇？

稀奇就稀奇在，省了内存，推理能力还在。

团队拿EdgeRock-4B和16个有界状态模型做了对比，涵盖GDN、RWKV、Mamba等路线，其中三个是14B级别。

AIME 2024–2026上，EdgeRock-4B平均一次通过率82.9%；对照组里最强的RWKV-7 G1j 13.3B只有18.8%，AHN-GDN Qwen2.5 14B是11.4%。

在29项文本基准中，EdgeRock-4B在其中24项排名有界状态模型第一；29项等权均值比该指标上最强的基线AHN-GDN Qwen2.5 14B高出23.8个百分点。

和源模型比，能力也基本保住了：

• AIME平均一次通过率保持在Qwen3.5-4B的96.3%，MATH-500达到97.5%；
• 29项文本基准中，有8项反超Qwen3.5-4B，包括MMLU-Pro、SuperGPQA、HumanEval和MBPP；
• 六项视觉基准上，平均得分84.9%，保留了Qwen3.5-4B的95.3%。

这一成绩，已经和内存随推理增长的领先小尺寸模型处于同一水平。

秘诀：给记忆打上“岩锚”

那么，EdgeRock是怎么做到的？

核心是一种新的记忆机制，记忆岩锚（Rock Memory Anchors，RMA）。

它的设计取意于岩锚：将推理所需的关键信息固定下来。

就像攀岩者把岩锚钉进岩壁，后面的每一步都有可靠的支点，RMA把推理途中真正重要的细节“钉”在一个固定容量的锚点库里，需要时直接读取。

具体来说，EdgeRock把每条序列的历史分成三部分保存，三部分各司其职：

• 循环状态概括不断演变的上下文，抓大意；
• 局部窗口覆盖最近1024个token，管眼前；
• 锚点库从更早的历史中留住最有价值的细节，记关键。

锚点的取舍过程是这样的：

写入器为每个token生成一条候选记录，评分网络给它打分；

每累积256条候选，就和锚点库里已有的记录放在一起比较，只留下得分最高的1024条，其余淘汰。

四个KV组各自独立进行。

留下的锚点彼此独立、内容不变。所以哪怕它的来源早已滑出局部窗口，后面的推理仍然可以直接读到。

说白了，模型学会的不是“记住一切”，而是“只记值得记住的”。

局部窗口加锚点库，把每条序列的注意力KV固定在72 MiB。这就是内存不涨的来源。

架构上，EdgeRock-4B基于Qwen3.5-4B改造：保留24个Gated DeltaNet层，把8个全注意力层换成1024窗口的滑动窗口注意力，外加独立的RMA模块。

整个模型由Qwen3.5-4B分阶段转换而来，无需从头预训练。

那锚点到底有没有起作用？

团队做了个实验：推理时把8个RMA模块全部关掉，循环层和局部注意力照常工作。

在256段16K至130K token的长上下文上，每段问4个问题，涵盖检索、状态更新、跨文档信息组合和变量绑定：

• 开着RMA，1024个问题答对964个，准确率94.1%；
• 关掉RMA，只答对4个，准确率0.4%。

远距离回忆几乎归零。这说明，EdgeRock确实是靠锚点在读取远处的信息作答。

而且每个锚点都记录了来源位置，可以直接查看模型选择记住了什么。

内存还会跌吗？

EdgeRock由岩山科技旗下岩芯矩阵，联合港科大、CMU等高校共同完成。目前模型已开源，可商用。

团队透露，更多参数规模的EdgeRock正在路上。

对于需要长时间运行的机器人来说，这套机制也挺有想象空间。

毕竟机器人一边感知环境、一边规划动作，任务跑上几个小时甚至更久，总不能让历史缓存跟着无限膨胀。

如果推理过程中的内存占用能提前算清楚，端侧部署也能省不少事。

至于内存还会不会跌，交给市场去回答。

但至少有一件事已经变了：模型想得再久，记忆也不会再膨胀。

论文地址：https://rockmatrix.ai/documents/edgerock-report-zh.pdf

GitHub：https://github.com/rockmatrix-ai/EdgeRock

Hugging Face：https://huggingface.co/rockmatrix-ai/EdgeRock

文章来自于"量子位"，作者 "允中"。