NorthServe
同样的模型质量，更少的卡、更快的响应。
从模型、缓存、推理引擎到算力调度一体化优化，并用企业的真实业务数据持续迭代——越用越省，越用越快。
- −57% 同等调用规模下的用卡量
- 1,000+ 单请求生成速度 tokens/s
- −70% 智能选模型后每题成本，质量持平
数据来自北坡内部生产实践，统计口径与适用条件见页底说明。
企业的问题，我们这样解决
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客户痛点
算力成本越用越高
调用量一涨，GPU 跟着涨；为峰值预留的算力在低峰闲置。
我们的功能
模型压缩 + 闲置算力复用
量化与蒸馏降低单次计算量；夜间低峰的算力自动转去做优化训练。
带来的价值
−57%
用卡量（1,200 → 512 卡）
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客户痛点
响应慢、吞吐与速度难兼得
长上下文任务反复重算；高并发和实时交互很难同时满足。
我们的功能
缓存复用 + 自适应推理
相同上下文直接命中缓存；按实时负载自动切换高吞吐 / 低延迟模式。
带来的价值
1,000+tok/s
单请求速度，缓存命中率 90%+
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客户痛点
强模型贵，小模型怕不稳
全部调用最强模型成本高；换小模型或压缩又担心效果下降。
我们的功能
智能选模型 + 精度修复
按任务难度自动分配合适的模型；压缩后再训练修复，守住效果。
带来的价值
−70%
每题成本；量化精度损失 ≤1%
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客户痛点
模型无法越用越好
业务数据没有沉淀，模型不能按业务迭代，每次换模型都要改应用。
我们的功能
数据闭环 + 无感升级
统一入口沉淀真实请求，持续训练评测；灰度替换，应用无需改造。
带来的价值
30%–500%优化目标
领域场景提速目标
按负载自动切换推理模式
北坡自适应调度实时感知 Batch Size，在三种推理模式间自动切换：负载升降时，模式随之切换，业务侧无感。
业务请求
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大 Batch Size
高吞吐模式
技术SGLang
优化吞吐与单位成本
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中 Batch Size
低延迟模式
技术SGLang + 投机采样
提高单请求生成速度
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小 Batch Size
实时模式
技术NorthRT（北坡自研）
优先单请求响应延迟
负载升降，模式自动切换
策略示意
为什么选择我们
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01
生产规模验证
已支撑日均约千亿 Token 调用、千卡级集群调度，不是实验室数据。
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02
全栈联合优化
模型、缓存、引擎、调度四层协同，而非单点调参。
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03
质量与数据可控
以企业自己的评测集验收后再上线；支持私有部署与自有算力接入。
从一条业务链路开始
- 小流量灰度
- 建立基线
- 联合优化验收
注：数据来自北坡内部生产实践，统计口径各不相同；1,000+ tokens/s 为特定硬件与单请求配置下的生成速度；30%–500% 为优化目标。实际收益以联合实测为准，不构成收益承诺。