大模型推理加速三种草稿模型对比：DFlash纯并行、DSpark半自回归与Eagle3纯自回归架构选型

大语言模型推理的核心瓶颈：自回归生成。即每生成一个字，都要把所有已经生成的字再读一遍，然后才能决定下一个字是什么。当前业界前沿的三种草稿模型方案——DFlash（纯并行）、DSpark（半自回归） 与 Eagle3（纯自回归）。

核心架构与生成机制对比

选型方案

[开始工程选型]
                                    |
                     是否有算力/时间微调或引入独立模型？
                                  /   \
                            (否) /     \ (是)
                                /       \
                        [ 选 DFlash ]    核心业务指标是什么？
                        - 快速跑通 Baseline  /         \
                        - 零代码修改验证     /           \
                                          /             \
                                   (追求系统总吞吐)   (追求极客体验/低延迟)
                                     [ 选 DSpark ]       [ 选 Eagle3 ]
                                     - ToC 高并发高 QPS   - ToB 复杂推理(代码/数学)
                                     - 动态 Batching 优化 - 单次请求极致 Low-latency