DFlash 2发布，帖文称其在M5 Max MacBook Pro上可让Qwen3.8-27B达到每秒70个token，相较自回归解码最高提速4.6倍且保持相同输出；发帖者还称，相比DeepSeek的DSpark，其参数量减少40倍、延迟开销降低16倍。该产品为本地模型推理提供了新的加速方案，但目前更偏向技术产品层面的行业动态。
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DFlash 2发布，帖文称其在M5 Max MacBook Pro上可让Qwen3.8-27B达到每秒70个token，相较自回归解码最高提速4.6倍且保持相同输出；发帖者还称，相比DeepSeek的DSpark，其参数量减少40倍、延迟开销降低16倍。该产品为本地模型推理提供了新的加速方案，但目前更偏向技术产品层面的行业动态。
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转发内容称，DFlash 2已用于Qwen3.8-27B，在M5 Max MacBook Pro上达到每秒70个Token，最高比自回归解码快4.6倍，并保持相同输出；该方法由Z Lab发起、在Inco AI升级。发布者认为其观察直观、实现简单且改进明显，显示其对本地大模型推理效率具有一定参考价值。
DFlash 2 宣布上线，搭载 Qwen3.8-27B 的 M5 Max MacBook Pro 可达到每秒70个词元，最高比自回归解码快4.6倍，同时保持相同输出；项目由 Z Lab 发起并由 Inco AI 升级。该结果显示解码加速方案可在消费级硬件上提升大模型生成效率，但目前信息集中于单一模型与设备组合。
转发内容介绍DFlash 2：Qwen3.8-27B在搭载M5 Max芯片的MacBook Pro上达到每秒70个token，速度最高为自回归解码的4.6倍，同时保持相同输出，并称每轮可额外接受一个token。该更新由Z Lab孵化、Inco AI升级，主要面向本地大模型推理效率优化。
帖文称，DFlash 2通过因果动态卷积和低秩候选转移机制，在保持并行计算的同时引入局部顺序信息。在Qwen3.8-27B上，其平均接受长度达到4.80，高于DSpark的3.62，最高推理吞吐达到普通自回归解码的3.43倍。该方案试图缓解并行起草中速度与Token依赖难以兼顾的问题。
DFlash 2发布，帖子称其可让Qwen3.8-27B在M5 Max MacBook Pro上达到每秒70个Token，相比自回归解码最高提速4.6倍，同时保持相同输出；项目由Z Lab发起，后由Inco AI升级。该进展展示了推测解码提升本地推理效率的潜力，但在手机上运行超大模型仍属于用户期待。
DFlash 2宣布推出新版本，使用Qwen3.8-27B在M5 Max MacBook Pro上达到每秒70个Token，速度最高约为自回归解码的4.6倍，同时保持相同输出。该框架由Z Lab发起、Inco AI升级，可为Apple芯片上的本地大模型推理提供更高吞吐，属于面向技术用户的性能优化进展。
帖文称，DFlash 2可在搭载M5 Max芯片的MacBook Pro上以每秒70个词元运行Qwen3.8-27B，相比自回归解码最高提速4.6倍，同时保持相同输出；该方案由Z Lab发起并由Inco AI升级。其价值主要在于提升特定硬件上的大模型推理效率，为相关开发者提供新的解码加速路径，但目前信息集中于单一模型与设备组合。