vLLM 是由加州大学伯克利分校（UC Berkeley）主导的开源 LLM 推理与部署引擎，核心技术创新 PagedAttention 解决了 KV Cache 内存碎片化问题，实现高吞吐、内存高效的大模型推理。vLLM 提供开箱即用的 OpenAI 兼容 API，是目前最流行的 LLM 推理服务框架之一，GitHub 已获 88.8K+ Stars。

🚀 最新动态（2026年）

• PyPI 最新版本 v0.27.1：持续性能优化与功能迭代
• 首届 vLLM 大会：将于 Ray Summit 期间举办（8月24-26日）
• 硬件全覆盖：新增支持华为昇腾 NPU、AWS Neuron、Google TPU、IBM Spyre、百度昆仑等
• 模型生态扩展：支持 DeepSeek V4/R1、Qwen3.6、GLM 5.2、Kimi K3、MiniMax M3 等最新模型
• PyTorch Foundation 成员：vLLM 成为 PyTorch 基金会项目

⚡ 核心功能

• PagedAttention：首创的分页注意力机制，高效管理 KV Cache，显存利用率大幅提升
• 高吞吐推理：连续批处理（Continuous Batching）与高级调度，最大化 GPU 利用率
• OpenAI 兼容 API：开箱即用的 OpenAI 风格接口，无缝集成现有应用
• 广泛硬件支持：NVIDIA CUDA、AMD ROCm、华为昇腾、AWS Neuron、TPU、CPU、Apple Silicon 等
• 多模态支持：支持视觉等多模态模型的推理服务
• 模型灵活：兼容 DeepSeek、Llama、Qwen、GLM、Kimi、MiniMax 等主流开源模型

🎯 适用场景

• 大模型部署：将开源模型高效部署为生产级推理服务
• 企业推理平台：构建高并发、低成本的模型推理基础设施
• Agent/应用接入：通过 OpenAI 兼容 API 快速接入现有应用与 Agent
• 多硬件推理：在国产芯片（昇腾、昆仑）等多样化硬件上部署

💪 平台优势

• 性能领先：吞吐量远超传统推理方案，显存效率行业标杆
• 开源生态：88.8K+ Stars、3.2K+ 贡献者，社区极其活跃
• 成本高效：最大化硬件利用率，显著降低推理成本
• 部署简单：一条命令启动服务，OpenAI API 即插即用
• 学术背景：UC Berkeley 主导，论文发表于顶级学术会议