騰訊AngelSlim重磅開源，全模態推理提速1.9倍，AI落地再加速

哈嘍，大家好，老寰這篇評論，主要來分析騰訊AngelSlim重磅開源，全模態推理提速1.9倍，AI落地再加速

大模型早已從研發熱潮邁入規模化應用深水區，推理成本高、延遲久的問題

成了產業落地的核心瓶頸。2026年1月13日，騰訊混元升級的AngelSlim訓練框架正式亮相

，憑借獨創Eagle3架構將投機采樣技術拓展至全模態場景，最高實現1.9倍推理加速

，為AI應用實時化、普惠化鋪平了道路。

核心邏輯：投機采樣+AngelSlim雙輪驅動

投機采樣是當下破解推理瓶頸的關鍵技術，核心思路十分巧妙。由輕量級草稿模型生成多個候選token，再讓大模型并行驗證結果。

這種“小模型起草+大模型審核”的模式，能充分盤活大模型解碼階段的算力冗余。而AngelSlim作為全模態大模型壓縮工具包，集成了量化、投機采樣等算法。

此次升級后，它實現了對LLM、VLM及語音等多模態場景的全面支持，以“Eagle3訓練即部署”為核心，提供完整技術鏈路，無需改動現有模型結構。

兩大亮點：全模態覆蓋+即訓即用

AngelSlim的核心優勢的在于打破了模態壁壘與部署障礙。它從設計之初就支持全模態投機采樣訓練，通過統一接口共享核心能力。

無論是文生文、多模態理解還是語音任務，都無需重復開發算法，大幅提升效率。更關鍵的是其“面向部署”的定位，擺脫了技術只停留在實驗室的困境。

訓練產出的模型可無縫對接vLLM、Sglang等主流部署框架，真正實現“訓完就能用”，降低企業落地門檻。

組件解析：三大模塊筑牢技術底座

AngelSlim的高效性源于三大核心訓練組件的協同發力。數據處理模塊負責標準化多模態數據，保障訓練數據質量；

模型模塊憑借統一接口，實現新模型后端的低成本擴展。訓練器模塊則提供在線、離線兩種模式，適配不同硬件場景。

同時支持訓練時測試和斷點續訓，能完整保存模型參數與訓練進度，極大提升了開發效率與穩定性。

實踐部署：性能拉滿且開源普惠

AngelSlim的落地操作簡單易懂，三步即可啟動訓練。若訓練數據合規，可直接執行在線訓練命令，無需額外數據準備。

實測顯示，在num_speculative_tokens=2或4的設置下，模型接收長度達1.8-3.5，各模態加速效果在1.4-1.9倍之間。

目前，AngelSlim代碼已在Github開源，Eagle3模型權重也同步上線Hugging-Face，開發者可免費獲取并實踐，推動技術普惠。

未來，AngelSlim將從工具優化與算法創新雙向發力，進一步降低訓練成本，深化多模態特征融合，持續釋放全模態推理加速潛力。