重读 vLLM 源码，我搞懂了它为何比 HuggingFace 快 24 倍
大模型推理的瓶颈根本不在算力，而在显存。vLLM 靠着把 KV Cache 切碎、按需分配，硬生生把 HuggingFace 的吞吐量拉高了一个数量级。今天咱们就来扒一扒，这个当下最主流的开源推理引擎，在底层到底动了什么手脚。
GitHub今日热门项目vLLM：大模型请求怎么排队？
GitHub 今日 Trending 榜单在北京时间 2026年10月22日11:20 的抓取快照中，开源项目 vllm-project/vllm 排在第2名，当日新增441颗星标，11:22:17查询仓库API时，总星标为94939。
vLLM调度器终极拆解：Token预算+Chunked Prefill，解锁推理吞吐量
一、为什么你用vLLM，推理速度还是上不去？大模型推理的核心痛点，从来不是“会不会用”，而是“能不能用得爽”。
vLLM、SGLang、DwarfStar三引擎怎么选
模型再好，跑不动也白搭。你看到的 DeepSeek、GLM 这些大模型，背后其实还有一层"看不见的软件"——推理引擎。它负责把几百亿参数的大模型真正跑起来，决定你每次提问的**速度、成本、能不能扛住多人同时用**。选错了引擎，可能贵十倍、慢十倍。
vLLM 针对多模态模型的推理优化实践｜AICon 深圳
本次大会将于8 月 21 日—22 日举办，聚焦 AI 基础设施、大模型系统、智能体工程、数据智能、多模态技术与行业落地等关键方向，邀请来自腾讯、阿里、华为、百度、蚂蚁集团等 50 + 头部科技企业技术负责人、科研机构一线专家，系统性分享前沿洞察与实战干货，共同探讨 AI 技术从能力到系统、从实验到生产的真实路径。
vLLM v0.23.0 深度拆解：推理引擎正在变成推理平台
vLLM 又发大版本了。v0.23.0，距离上一个 v0.22.0 仅仅 4 个月，但这四个多月里社区合入了超过 600 个 PR。
模型组队反超GPT-5？vLLM路由器实测
上周HN上vLLM团队发了一篇文章，81个赞，标题是「Micro-Agent: Beat Frontier Models with Collaboration Inside Model API」。翻译过来就是：在模型API内部做协作，干翻前沿大模型。
vLLM v0.24.0 更新亮点
vLLM v0.24.0 更新亮点本次发布共有 571 次提交，来自 256 位贡献者（其中 77 位是新贡献者）。
vLLM 0.32 把 KV 缓存砍成 FP8，显存省一半反而更快，首字慢 7%
一、10 月 18 日这一版，把每张卡上的缓存砍了一半10 月 18 日，vLLM 发布 0.32.0。这一次最显眼的一条不在新模型清单里，在缓存上：GLM-5.x 在 SM100 上默认改用 FP8 的 KV 缓存，每个 rank 的 KV 显存直接减半。减半已经很扎眼了。
vLLM-Omni上的MiniMax H3：系统级优化到FastVideo FastH3实时服务
因此 vLLM-Omni 从完整的常驻流水线入手:注意力与通信、融合的 DiT 算子、并行 VAE 解码、紧凑的输出传输，以及并行的 MP4 构建。