Architektur
KV-Cache: Der stille Kostentreiber hinter langen KI-Kontexten
Eine Million Token Kontext klingt gratis, ist es aber nicht: Der KV-Cache frisst Speicher und Geld. Wie DeepSeek, Mistral und vLLM ihn drücken, mit Zahlen.
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Eine Million Token Kontext klingt gratis, ist es aber nicht: Der KV-Cache frisst Speicher und Geld. Wie DeepSeek, Mistral und vLLM ihn drücken, mit Zahlen.
Vier Architekturfamilien entscheiden, was KI-Modelle können und kosten und wo sie scheitern: Transformer, Mixture of Experts, Diffusion, State-Space-Modelle.
Ein Modell, viele Sinne: Wie Text, Bild, Audio und Video als Tokens im selben Modell landen, welche Architekturen das tragen und was das für die Wahl heißt.