对话场景用户实际体验如何？我在评估本地跑大模型做对话类应用，主要担心用户输入后第一下响应会不会明显卡顿，影响交互体验

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我想问下本地大模型的首 token 延迟一般能做到什么水平？在真实使用中能不能支撑比较顺畅的实时对话

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本地大模型的首token延迟通常在100-500毫秒之间，具体取决于模型大小、硬件配置和优化程度。对于7B参数模型，在RTX 4090等高端GPU上，首token延迟可以做到100-200毫秒；13B模型在相同硬件下约为200-300毫秒；而70B模型可能需要500毫秒以上。

实时对话体验：这个延迟水平基本可以支撑顺畅的实时对话。人类对话的自然停顿通常在200-500毫秒，因此100-300毫秒的首token延迟在感知上接近"即时响应"。不过需要注意：

1. 后续token生成速度：首token之后，生成速度会明显提升，通常能达到20-50 tokens/秒，确保对话内容流畅输出

2. 硬件要求：要达到这个延迟水平，需要配备高端GPU（如RTX 4090、A100等）和充足的内存

3. 模型优化：使用vLLM、TensorRT-LLM等推理框架，以及量化技术（如AWQ、GPTQ），可以进一步降低延迟

4. 实际场景：对于简单的问答对话，这个延迟完全可接受；但对于需要快速响应的应用（如语音助手），可能需要更小的模型或云端部署

总的来说，在合适的硬件和优化下，本地大模型已经能够提供良好的实时对话体验。

[极市平台]

由于我们 NPU 架构设计的特性，对于用户输入内容的处理非常快。而且在对话的场景中，用户一次输入的 tokens 不会太多，所以首 tokens 延迟应该不会成为对话场景的瓶颈。