SGLang 为 NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 提供零日支持
NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 是一款开放多模态模型,专为文本、图像、文档和视频输入设计,支持代理推理与工具使用。该模型采用1200亿参数混合专家架构,每次激活120亿参数,结合C-RADIOv4视觉编码、Mamb
NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 是一款开放多模态模型,专为文本、图像、文档和视频输入设计,支持代理推理与工具使用。该模型采用1200亿参数混合专家架构,每次激活120亿参数,结合C-RADIOv4视觉编码、Mamb
Muse Spark Open 是一款 816B 参数的开放权重多模态 MoE 模型,激活参数约 42B,支持文本、图像、视频和音频输入及 1M token 上下文。SGLang 与 Miles 团队实现 Day-0 支持,通过序列并行、N
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
SGLang 推出低延迟模式,通过插件框架集成 NVIDIA 和 AMD 专用内核,实现小批量场景下的显著延迟降低。在 AgentX 回放测试中,四张 NVIDIA GB300 GPU 上单并发会话 P90 每用户生成速度从 671.2 提
SGLang-TorchTPU今日正式开源,由RadixArk团队与Google、Meta合作推出。该插件将SGLang完整功能集带到Google Cloud TPU,支持Muse Spark Open、GLM-5.3、DeepSeek V
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
SGLang团队推出SSD Expert Pack技术,将MoE模型的专家权重存储于NVMe SSD,仅按需加载路由选中的专家。通过Expert Pack布局、直接I/O、固定暂存和GPU缓存等优化,将海量参数模型部署到消费级硬件成为可能。
SGLang、Qwen 与 NVIDIA 团队联合推出 NVFP4 KV Cache 方案,基于 Blackwell 架构的 NVFP4 格式,通过双级缩放策略将 KV 缓存压缩至约 FP8 的 56%。该方案在 SGLang 中实现初始预
本文探讨如何利用 SGLang 高效服务 JEV-like 决策模型。通过点式与集合式提示设计,结合 Score API 与 MIS 执行优化,显著降低多候选决策的尾延迟。基准测试显示,在 Qwen3 系列模型上,MIS 在高负载下将 p9
SGLang 和 Miles 团队联合发布对 DeepSeek-V4.1 的 Day-0 支持,针对其低比率压缩、滑动窗口注意力、流形超连接及 Engram 内存等架构创新进行了深度优化。文章详述跨层 KV 共享、稀疏检索、主机内存 Eng
本文深入探讨1.6万亿参数MoE模型DeepSeek-V4-Pro在H20 GPU上的高效服务方案。通过硬件角色分配、Humming MXFP4AFP8量化及Online C128技术,结合PP2/PP4预填充与低延迟/高吞吐解码配置,显著
本文探讨强化学习中Rollout数据传输的挑战与Mooncake解决方案。在Miles框架中,Rollout生成与模型训练分离部署,产生异构、碎片化的结构化数据。Mooncake通过结构化对象传输架构,实现高效PUT/GET操作,较Ray路
针对SOTA大模型冷启动耗时过长的问题,Ant Ling Infra团队与SGLang团队推出Weight Cache Daemon。该守护进程通过CUDA IPC零拷贝映射,将量化后权重常驻GPU内存,实现从分钟级到亚秒级的权重加载加速。
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 Diffusion 团队在 8×NVIDIA H200 上对 MiniMax-H3 视频生成进行了全面基准测试。通过固定提示、种子、分辨率和去噪步数,SGLang 的无损路径比 Diffusers 快 1.85–1.95 倍。
本文深入解析 Infer-forge 工程系统,围绕 SGLang 构建可复现的推理优化框架。通过 MonoRepo 统一跨仓库工作空间、Harness 提供执行保障、Task Loop 维持长期任务连贯性,以及 Task Graph 协调
Meta Superintelligence Labs 与 SGLang 团队合作,为 30B 参数多模态模型 Muse Glimmer 带来 Day-0 支持。该模型具备 128k+ 上下文窗口,专为本地 Agentic 工作流设计。SG
本文介绍SGLang的Unified Radix Cache方案,通过单一radix tree拓扑解决混合模型(FULL、SWA、MAMBA等组件)的KV缓存复用难题。组件机制分离共享前缀身份与特定复用规则,支持HiCache跨GPU L1
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