# APEX beschleunigt Qwen3-8B-Decoding um bis zu 5,2×

> Der neue APEX-Controller verkürzt die Inferenzzeit des Modells Qwen3-8B um bis zu das 5,24-Fache und reduziert zugleich die Zahl verworfener Entwurfstokens um 41 Prozent.

Oossa · 2026-10-07 · https://oossa.com/de/apex-speeds-up-qwen3-8b-decoding-up-to-5-2

Forschende haben APEX vorgestellt, einen trainierten Controller, der festlegt, wie viele Entwurfstokens generiert und welche Spekulationsmethode verwendet werden soll. APEX lässt sich in die Inferenz-Engine vLLM integrieren und wurde mit dem Sprachmodell Qwen3-8B getestet. Bei sechs Benchmark-Workloads erzielte APEX eine bis zu 5,24-fache Beschleunigung gegenüber dem standardmäßigen autoregressiven Decoding. Die Variante APEX-Depth hielt die Beschleunigung bei 3,27× und reduzierte die Zahl verworfener Tokens im Vergleich zu einem festen n‑Gramm-Entwurf der Größe 16 um 41 Prozent.

## Die Fakten

- Bis zu 5,24× schneller bei Qwen3-8B (APEX-R)
- 41,0 % weniger verworfene Tokens gegenüber festem n‑Gramm k=16 (APEX-B)

## Warum es wichtig ist

Entwickler können große Sprachmodelle schneller und kostengünstiger betreiben. Dadurch werden KI-Funktionen in Echtzeit erschwinglicher.

## Quellen und Referenzen

1. [APEX: Speculate smarter, not deeper](https://arxiv.org/abs/2610.07780) – arXiv, 2026-10-07

Zuletzt aktualisiert: 2026-10-07