SGLang 赋能 Beam 模型生产级部署
Reflection 推出的 Beam 是一款 501B 参数的 MoE 模型,每 token 激活 23B 参数,专为软件工程和长时程智能体任务设计。SGLang 原生支持 Beam 并驱动其生产 API,提供 BF16、NVFP4、动态
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本文报道SGLang与Miles团队提前获得两台NVIDIA Vera Rubin节点(共8张GPU)的早期访问权限,并在该平台上完成推理与强化学习训练的适配。SGLang针对Kimi K3 NVFP4模型在注意力、MoE通信及KDA核函数
本文深入分析Ling-3.0-flash混合注意力MoE模型在4张NVIDIA Blackwell GPU上的Batch-1解码优化。通过NEXTN和DSpark两条推测解码路径,单请求吞吐从288 tok/s提升至606 tok/s,均值
Qwen团队开源Qwen3.8-Flash-Next,这是一款多模态MoE模型,也是Qwen4架构的早期预览。SGLang与Qwen、NVIDIA及AMD团队合作,提供Day-0支持。该模型采用Gated DeltaNet与Qwen Spa
SGLang 宣布对 NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 提供零日支持。该模型采用 30B 参数混合专家架构,仅激活 3B 参数,专为高吞吐量代理任务设计,支持最长 1M 上下文长度。模型支持多令牌预测、DFlash
Novita AI 基于 SGLang 为 GLM4-MoE 模型开发了一套经过生产验证的高影响力优化方案。通过端到端性能优化策略,涵盖从内核执行效率到跨节点数据传输调度等全流程瓶颈,集成 Shared Experts Fusion 与 S
随着大型语言模型(LLM)开发日益采用稀疏计算,评估训练性能的基准也需跟上步伐。MLPerf Training v6.0新增基于DeepSeek-V3的预训练基准,这是一个拥有671B总参数的Mixture-of-Experts(MoE)架
SGLang团队与NVIDIA紧密合作,在多代GPU上为大规模MoE推理模型部署带来阶跃式性能提升。继Blackwell B200对比Hopper H200实现4倍加速后,现扩展至Blackwell Ultra的GB300 NVL72,在I