Python 3.13的增量垃圾回收（Incremental GC）功能存在性能问题，导致包括Sphinx等多种工具运作性能下降。内核开发者在讨论了增量垃圾回收阈值调整，以及退回增量垃圾回收功能的可能性后，决定暂时不在Python 3.13加入该功能，并且维持现有阈值设置，确保性能稳定。增量垃圾回收预计会在改进并且收集更多开发者回馈后，添加到Python 3.14中。

垃圾回收是编程语言中一项内存管理机制，用于自动清理不再使用的对象，释放内存空间。原本开发团队想在Python 3.13的时候添加增量垃圾回收功能，目的是优化内存管理，减少应用程序在运行时，因为垃圾回收而发生的卡顿，特别是针对大型应用程序或是需要高回应性的系统，以达到更加平滑顺畅的性能表现。

传统垃圾回收机制会在一定时间点暂停程序部分运作，清理未使用的内存，而该过程可能导致应用程序卡顿，而增量垃圾回收则是将垃圾回收过程拆分成多个较小的步骤，逐步进行清理，进而缩短每次停顿的时间，使得应用程序的回应性更好。

Python垃圾回收采用分代回收策略，主要分为三个世代，第0代、第1代和第2代。根据对程序内存分配行为的观察，通常很快变成垃圾的新对象被标为第0代，第1代则是由第0代经过垃圾回收后仍存活的对象晋升，当第1代内存对象触发垃圾回收，却还依然存活的对象，就会被标记为第2代。

而原本Python 3.13为了配合增量垃圾回收功能，第0代的阈值从700增加到了2,000，以降低频繁垃圾回收带来的额外开销。不过，增量垃圾回收的性能在测试阶段就受到开发者的注意，尤其是像Sphinx这类大型应用程序，在Python 3.13上甚至出现接近40％的性能下降。

经过Python内核开发者的讨论，他们认为增量垃圾回收虽然普遍可以减少垃圾回收的卡顿时间，提升应用程序的回应性，但是在部分情境下却反而会增加额外的内存和计算成本开销，以至于无法达到预期的性能提升效果。

在核心开发者讨论各种方案后取得共识，认为增量垃圾回收功能尚未成熟，阈值的调整需要更广泛的场景测试，因此最终从Python 3.13正式版移除增量垃圾回收，并维持原本设置确保版本的稳定性。开发团队将在收集更多回馈，厘清不同场景应用的性能表现后，在Python 3.14重新引入增量垃圾回收功能。