Aug 3, 2026 · Cloudflare
Smaller, faster, safer: running Kimi and GLM at scale
Cloudflare 发布了一篇博客，介绍其如何通过量化 KV 缓存、压缩模型权重和添加完整性检查，来更快速、更便宜、更安全地服务 Kimi 和 GLM 等前沿模型，以应对 GPU 内存压力。
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- First ReportSmaller, faster, safer: running Kimi and GLM at scaleCloudflare AI
- Current AssessmentCloudflare 作为基础设施提供商，其优化措施反映了行业对高效、低成本、安全地部署前沿模型的普遍需求。Agent Pulse · analysis
Cloudflare 在 2026 年 8 月 3 日发布博客，详细说明了其服务 Kimi 和 GLM 等前沿模型时，通过量化 KV 缓存、压缩模型权重和添加完整性检查等技术手段，优化 GPU 内存使用，从而提升推理速度、降低成本并增强安全性。
该博客表明，KV 缓存量化和权重压缩是当前降低大模型推理内存占用的有效手段，而完整性检查则用于保障模型服务的可靠性。
Cloudflare 作为基础设施提供商，其优化措施反映了行业对高效、低成本、安全地部署前沿模型的普遍需求。
该技术方案有助于降低模型推理成本，提升服务效率，增强 Cloudflare 在 AI 基础设施领域的竞争力。
未来，类似的内存优化技术可能成为模型服务的标准实践，并推动更小、更快的模型在边缘或云端大规模部署。