在当前大模型推理愈发复杂的时代，如何快速、高效地产生超长文本，成为了模型部署与优化中的一大核心挑战。随着 GPT-o3, DeepSeek R1 等具备 「超级上下文 窗口 」 能力的大模型持续刷新业界记录，百万甚至千万 Token 级别的推理任务已从研究话题迈入现实场景。然而，生成这些超长文本的背后，却隐藏着令人咋舌 的计算成本 —— 长时间的等待、巨大的内存负担以及偶尔重复乏味的输出，严重制约了这些模型的真正潜力。 面对这一挑战，BIGAI NLCo 团队提出了一项全新的推理加速框架 —— TokenSwift ，该工作已成功被 ICML 2025 正式接收！在这项研究中提出了一套可插拔、无 损、高效的生成加速策略，专为 100K Token 级别的长文本推理而设计。在保持原始模型输出一致性的前提下， 加速比达到 3 倍以上 ，极大提升了推理效率。 重新定义超长生成：为什么传统方法 「慢 」？ 为了更好地理解 TokenSwift 的意义，我们先看一下目前主流大模型（如 LLaMA、Qwen 等）在长文本生成中的瓶颈所在。 尽管这些模型具备了强大的生成长上下文的能力，但大多数依然采用传统的自回归 （Aut ...