阿里云的基础软件部门牵头搞了一个Mooncake项目，现在它把这个技术成功接入到了OpenClaw的推理链路里。这事儿给用户体验带来了巨大的变化，卡顿减少了80%，性能和架构都得到了彻底的更新。以前我们看模型性能的时候，往往只看平均延迟和吞吐量这些基准数据。可在现实生活中，用户遇到的问题通常不是平均速度，而是偶尔出现的几秒钟停顿。哪怕系统90%的请求都能快速响应，只要有一次延迟达到5秒，用户的流畅体验就会断掉。所以这次测试特意保留了OpenClaw的真实业务流程，包括网关入口、会话路由、Prompt组装还有多会话轮转这些环节。 测试模拟了大家连续提问、切换主题和长上下文叠加的情况。结果发现，在之前的配置下，每20次请求里就有1次会遇到近5秒的卡顿。但接入Mooncake之后，不管缓存是4GB、8GB还是32GB，这个问题都得到了很大改善。首字延迟的P95值从原来的4909毫秒降到了770毫秒左右。这次改进不仅让OpenClaw变得更快了，还更稳了。 值得一提的是，Mooncake在降低工程成本方面非常高效。测试显示，只需要给系统配上4GB的缓存就能消除大部分长尾延迟。这意味着中小规模部署也能轻松享受到企业级的稳定性提升。阿里云基础软件通过龙蜥社区智算联盟聚集了像浪潮信息和摩尔线程这样的技术伙伴，一起推动Mooncake技术创新。 未来阿里云还会继续深化合作，把Mooncake打造成大模型场景的标准存储底座。随着Mooncake的融入，OpenClaw变得更加可靠稳定。这给开发者和企业用户带来了一个全新的智能交互时代。这个时代不仅连续可预测，还能承载关键业务。 这次的测试过程没有采用简化的基准测试方法。大家还记得之前OpenClaw加上SGLang的时候吗？那个时候P95的首字延迟高达4909毫秒。但接入Mooncake后就完全不一样了。首字延迟P95值直接降到了339毫秒左右。这个结果表明Mooncake成功削平了性能曲线中的“尖峰”，让系统在持续高负载下依然保持流畅。 阿里云通过与龙蜥社区智算联盟合作以及聚集核心成员的力量推动技术创新。OpenClaw这次不仅提升了吞吐量和响应速度，还在系统稳定性和资源利用率上取得了突破进展。它为大规模AI应用落地提供了坚实底座。这次验证没有用简化的基准测试方法来确保结果真实可靠。 大家如果还记得之前的配置（OpenClaw+SGLang）下P95值高达4909毫秒的话就知道情况有多严重了。但接入Mooncake后不管是4GB、8GB还是32GB的缓存配置都能将P95值稳定在770毫秒左右，降幅超过80%。 这也让大家看到了希望：哪怕是中小规模部署也能享受到企业级的稳定性提升。这个特性极大地降低了工程落地的门槛和成本。在持续高负载下系统依然保持丝滑流畅的表现证明Mooncake确实很有价值。 对于开发者和企业用户来说这个新时代已经到来：一个更连续、更可预测、更适合承载关键业务的智能交互新时代已经到来。