有 pro PLUS 自己反代的佬友有没有测试过这个问题，我用几家中转站发现都是共享缓存
我利用ai分析原理，还是有可能部分共享kvcache的 （我在此只是探讨技术上的可能性，不是商业可能性）
我觉得这个话题还挺有价值的，如果是正确则可以省钱，如果是错误可以用来鉴别中转站掺水问题
(两个结果都不亏)
之前使用中转站的时候，切换模型缓存会重新创建，这个应该是模型厂商那边的能力
我之前也是切换缓存失效，但是 GPT6sol 和 GPT6luna 的缓存技术可能不太一样
从技术层面上来讲， 不同模型的缓存是不能通用的
不同权重的模型kv缓存算的肯定不一样
不然输入都可以用便宜模型来了
我觉着技术上还是能实现高速缓存共享的，还是希望大家真实测一下，看看是不是我的几个中转站的问题还是 GPT 缓存机制变了
从LLM原理上就没有可能， 权重不一样， prefill出来的键值对没有可能一样的
至少之前5.6和6是不行的，完全重建缓存
Claude切换模型的时候也会提示，会重新把上下文读取进去，消耗会更大
原理上没有任何可能性，不同模型权重不一样，kv根本cache不了一点。被中转站掺水了吧
显然不能啊，缓存本质是复用之前计算的kvcache，不同的模型kvcache也不一样
不共享吧 你中转还能共享？牛逼啊？
怎么可能共享的啊 模型权重都不一样的 佬要检查一下中转是不是全接的luna了 
建议去深入学习了解一下KV缓存机制
讲道理是不行的，或者说只在模型之间满足一定关系的时候严格可行（比如模型A是模型B在深度上的拓展，共享前L层，当然这里的要求应该都比较强，实际上可行性受限）。
不过据说也有 奇技淫巧 奇妙的方法做跨模型的kv复用 [2608.03893] Cross-Model KV Cache Transfer in LLM Families: A Closed-Form Linear Mapping for Prefill Reuse
不可能在，如果显示缓存没变，那只能说明给你掺水到一个模型上了
我也好奇了，如果只是单纯切换思考强度会不会破坏缓存 
- 不成立，luna和sol不可能是同一个基座
- luna和sol明显不是草稿模型和目标模型的关系
- 没有工业应用
（帖子已被作者删除）
怎么证明sol和luna没有相同权重的早期层
