AWS Machine Learning Blog 梳理全托管端点与 Amazon SageMaker HyperPod Inference 的年内推理更新。
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这款开放权重模型面向编程与知识工作，具备原生视觉、100 万 token 上下文，并支持显式提示缓存以降低延迟和输入成本。
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面向生产环境的智能体运行时按会话弹性回收内存，冷启动在不同镜像大小与并发规模下保持一致。
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AWS Machine Learning Blog 介绍：把 coding agent 指向选定模型后，目标是拿到带匹配 serving 容器、自动扩缩容、Amazon CloudWatch 告警和经验证拆除路径的实时端点。
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这款 Kubernetes 原生附加组件依据实时 GPU 信号，把每条推理请求分到最合适的 Pod，模型服务端和客户端保持不变，首 token 延迟最高可降 82%。
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