# APEX、Qwen3-8Bの生成を最大5.2倍高速化

> 新しいAPEXコントローラーは、Qwen3-8Bモデルの推論時間を最大5.24分の1に短縮し、無駄になるドラフトトークンも41%削減する。

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

研究者らは、生成するドラフトトークンの数と、使用する推測手法を選ぶ学習型コントローラー「APEX」を発表した。推論エンジンのvLLMに組み込める仕組みで、言語モデルQwen3-8Bを使って評価された。6種類のベンチマーク負荷で、APEXは標準的な自己回帰デコードと比べて最大5.24倍の高速化を達成した。APEX-Depthは、サイズ16の固定n-gramドラフトと比べて無駄なトークンを41%削減しながら、3.27倍の高速化を維持した。

## 事実

- Qwen3-8Bで最大5.24倍の高速化（APEX-R）
- 固定n-gram k=16と比べ、無駄なトークンを41.0%削減（APEX-B）

## なぜ重要か

開発者は大規模言語モデルをより速く、低コストで実行できるようになり、リアルタイムAI機能をより手頃な価格で提供できる。

## 出典と参考資料

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

最終更新: 2026-10-07