# APEX versnelt Qwen3-8B tot 5,2×

> De nieuwe APEX-controller verkort de inferentietijd van het Qwen3-8B-model tot 5,24 keer en vermindert het aantal verspilde concepttokens met 41%.

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

Onderzoekers introduceerden APEX, een lerende controller die bepaalt hoeveel concepttokens er worden gegenereerd en welke speculatiemethode wordt gebruikt. APEX werkt met de vLLM-inferentie-engine en is getest op het taalmodel Qwen3-8B. Op zes benchmarktaken behaalde APEX een versnelling tot 5,24× ten opzichte van standaard autoregressieve decodering. De variant APEX‑Depth behield een versnelling van 3,27× en verminderde het aantal verspilde tokens met 41% vergeleken met een vaste n‑gram-conceptaanvulling met grootte 16.

## De feiten

- Tot 5,24× versnelling op Qwen3-8B (APEX-R)
- 41,0% minder verspilde tokens dan bij vaste n‑gram k=16 (APEX-B)

## Waarom het ertoe doet

Ontwikkelaars kunnen grote taalmodellen sneller en goedkoper draaien, waardoor AI-functies in realtime betaalbaarder worden.

## Bronnen en referenties

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

Laatst bijgewerkt: 2026-10-07