За вихідні оновилися кілька інференс-движків — головне в одному місці
За вихідні оновилися чотири популярних інференс-движки: vLLM, SGLang, Ollama та llama.cpp, отримавши нові функції та покращення продуктивності. Це дозволяє розробникам AI локально запускати нові моделі з більшою ефективністю та нижчою затримкою.
📊 Покращення продуктивності. Для команд AI-розробників, які використовують локальні інференс-движки, це зменшить затримки та знизити витрати на обчислення.
Що це означає для вас
Оцініть потенційну економіку від нових оптимізацій vLLM та SGLang для ваших інференс- навантажень, запустивши бенчмарк з DeepSeek-V4.
🕐 Запустіть тестовий запит з DeepSeek-V4 через vLLM 0.26.0 та порівняйте TPOT зі старою версією (20 хв)
📊 З новини: +2,94% TPOT🛠 Інструмент: vLLM
Пропустіть, якщо: якщо ваша команда не використовує vLLM або SGLang у продакшені
Спробуйте новий DSpark у SGLang для адаптивного спекулятивного декодування, щоб збільшити пропускну здатність на ваших моделях.
🕐 Запустіть запит з DeepSeek-V4-Pro через SGLang 0.5.16 та заміряйте токен/с, порівнюючи з попередньою версією (25 хв)
📊 З новини: 383,7 токена/с🛠 Інструмент: SGLang
Пропустіть, якщо: якщо ви не працюєте з моделями DeepSeek або не маєте доступу до SGLang
Як скористатися приростом швидкості інференсу, щоб скоротити витрати на AI у вашій компанії?
Отримати карту AI-можливостей →🎯 Чи підходить це вашому бізнесу?
Заповніть профіль компанії — і ми автоматично покажемо, чи варто вам це впроваджувати.
Заповнити профіль · 30 секундTL;DR
- •vLLM 0.26.0: 411 комітів від 212 контрибьюторів, 61 новичок; додана підтримка Inkling та оптимізації під DeepSeek-V4 (+2,94% TPOT).
- •SGLang 0.5.16: 574 pull request'ів від 169 контрибьюторів; представлено DSpark — адаптивне спекулятивне декодування, 383,7 токена/с на DeepSeek-V4-Pro.
- •Ollama 0.32.4: Laguna тепер працює на Apple GPU через MLX; покращення декодування Qwen3 MoE на 4–9% на M5 Max.
- •llama.cpp: додано зор для MiniMax-M3; зменшено буфер обчислень з 6,8 до 4,2 GiB.
- •Всі оновлення підтримують нові моделі та апаратні платформи, збільшуючи гнучкість локального інференсу.
Як це змінить ваш ринок?
Виробники зможуть локально запускати великі моделі для предиктивного обслуговування та контролю якості без передачі чутливих виробничих даних у хмару, знімаючи головний блокер конфіденційності та зменшуючи витрати на хмарні обчислення на 30–40%.
Визначення: Інференс-движок — це програмне забезпечення, яке оптимізує виконання нейромереж для генерації прогнозів або тексту, зменшуючи затримку та споживання ресурсів.
Для кого це і за яких умов
7B параметри: MacBook 16GB або еквівалентний ПК без дискретної GPU, без потреби в IT-команді, 15 хв на встановлення та тест. 27B параметри: GPU з 24GB пам’яті (наприклад, RTX 4090) або хмарний інстанс ~$0,5/год, потреба в одному IT-спеціалісті, 1–2 дні на налаштування та оптимізацію.
Альтернативи
| vLLM | SGLang | Ollama | |
|---|---|---|---|
| Ціна | безкоштовно (Apache 2.0) | безкоштовно (BSD-3) | безкоштовно (MIT) |
| Де працює | Linux, Windows (через WSL), macOS | Linux, macOS | Linux, Windows, macOS |
| Мін. вимоги | GPU з 8GB VRAM для 7B моделей | GPU з 12GB VRAM для оптимізації DSpark | macOS з Apple Silicon або Linux з GPU |
| Ключова різниця | Гнучкий бекенд внимания, підтримка розбитого KV-кеша | Адаптивне спекулятивне декодування (DSpark) | Простота використання, інтеграція з MLX на Apple |
💬 Часті запитання
Такий розбір щоранку о 08:00
Персональний AI-дайджест для вашої галузі — щодня у Telegram
Навчіть вашу команду будувати такі AI-автоматизації
За 5 днів кожен співробітник побудує автоматизацію для своєї ділянки роботи.
Дізнатись більше → aiupskill.live