海外访问：www.kdjingpai.com

Ctrl + D 收藏本站

当前位置：首页 » AI答疑

如何解决大模型响应速度慢的问题以实现实时对话？

2025-08-30

1.1 K

解决方案：采用腾讯混元Turbo S的快思考架构

传统大模型(如Deepseek R1、混元T1)存在响应延迟问题，而腾讯混元Turbo S通过以下创新设计实现了秒级响应：

Hybrid-Mamba-Transformer架构：降低计算成本同时保持性能
首字时延降低44%：优化了模型的前端处理环节
吐字速度提升2倍：改进token生成机制

具体实施方案：

通过腾讯云API调用Turbo S服务，使用提供的Python SDK
在腾讯元宝应用中开启Turbo S模式，获得实时对话体验
优化提问方式，使用简洁语句(不超过20字)可获得最快响应

使用场景推荐：客服对话、即时问答等需要快速反馈的业务场景。

本答案来源于文章《混元Turbo S：腾讯推出的快思考大模型（开放申请）》

相关文章

未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何解决大模型响应速度慢的问题以实现实时对话？

相关推荐