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现有资料不足以回答「vLLM 中投机解码的启动参数具体有哪些」这一问题——两条资料都没有列出任何具体的命令行参数名或参数取值。资料中能确认的相关信息只有以下几点：

资料1讨论的是超长上下文下投机解码加速消失的问题，提出冻结短上下文草稿器，并用「限制注意力缓存」和「重定位旋转位置索引」两个推理期机制，使草稿器在 200 万 token 下保持短上下文时的加速比，且无需修改权重1。
该文提到这一方案在 vLLM 侧「单一配置即可覆盖 4k 到 2M token」1，但摘要中并未给出该配置对应的具体参数名称或取值。
资料2与投机解码的启动参数无关，它讲的是 AbridgeKV 把长推理压缩进 pause token 的 KV 条目，在 vLLM 中实现单序列缓存缩小 3.5 倍、H100 完成速度提升 3.2 倍2。

因此，关于 --speculative-model、--num-speculative-tokens 之类的具体参数，资料中没有任何依据，不能给出。建议查阅 vLLM 官方文档或源码中的 EngineArgs / AsyncEngineArgs 定义。

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参考来源

2 条

1站内Long-Context Drafting Does Not Require Long-Context Drafters论文指出超长上下文下投机解码的加速会消失，因为草稿模型需处理完整前缀。作者提出无需训练长上下文草稿模型：冻结短上下文草稿器，通过限制注意力缓存和重定位旋转位置索引两个推理期机制，让其在200万token下保持短上下文时的加速比，无需改权重，vLLM侧单一配置即可覆盖4k到2M token。arXiv cs.LGhttps://arxiv.org/abs/2610.20865 2站内AbridgeKV: Compressing Long Reasoning into the KV Cache of Learned Pause TokensAbridgeKV 训练模型把已完成的长推理文本块压缩进少量可学习 pause token 的 KV 条目，从而释放原始缓存，后续 token 改为关注这些 pause token。在 AIME 等 446 道竞赛题、32K 生成下，仅保留四分之一缓存即可匹配全 KV 模型精度，vLLM 中单序列缓存缩小 3.5 倍、H100 完成速度提升 3.2 倍。arXiv cs.CLhttps://arxiv.org/abs/2610.20641

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部署

Long-Context Drafting Does Not Require Long-Context Drafters

论文指出超长上下文下投机解码的加速会消失，因为草稿模型需处理完整前缀。作者提出无需训练长上下文草稿模型：冻结短上下文草稿器，通过限制注意力缓存和重定位旋转位置索引两个推理期机制，让其在200万token下保持短上下文时的加速比，无需改权重，vLLM侧单一配置即可覆盖4k到2M token。

部署与算力·arXiv cs.LG·4 天前

#speculative-decoding

部署

AbridgeKV: Compressing Long Reasoning into the KV Cache of Learned Pause Tokens

AbridgeKV 训练模型把已完成的长推理文本块压缩进少量可学习 pause token 的 KV 条目，从而释放原始缓存，后续 token 改为关注这些 pause token。在 AIME 等 446 道竞赛题、32K 生成下，仅保留四分之一缓存即可匹配全 KV 模型精度，vLLM 中单序列缓存缩小 3.5 倍、H100 完成速度提升 3.2 倍。

部署与算力·arXiv cs.CL·4 天前

#kv-cache