根據 Reddit 使用者 TKGaming_11 分享的數據，EAGLE-4 在 Qwen3.8-27B 上的基準測試中，其推理速度較 Vanilla MTP 快 3.59 倍。目前該方法僅支援 Qwen3.8-27B 單一模型，尚未整合進 llama.cpp 或 vLLM 等主流推論框架。
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根據 Reddit 使用者 TKGaming_11 分享的數據，EAGLE-4 在 Qwen3.8-27B 模型上展現出顯著的推理加速效果。測試結果顯示，相較於原生的多詞元預測（Vanilla MTP）方法，EAGLE-4 提供了 3.59 倍的加速比。
作為對比參考，其他幾種推論優化技術在同一測試條件下的表現分別為：DSpark 達到 2.57 倍加速，DFlash2 則為 2.80 倍。這意味著在該特定基準下，EAGLE-4 的加速效率明顯優於這兩種現有方案。
發布資訊指出，截至目前為止，該技術僅支援 Qwen3.8-27B 這一個特定模型版本。對於其他常見的大型語言模型，目前尚未驗證其適用性。
此外，EAGLE-4 尚未被整合進 llama.cpp 或 vLLM 等廣泛使用的開源推論框架中。發文者表示將密切關注其在 llama.cpp/vLLM 的進展。
截至本次發布，正式發布包未登錄更正。
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