227人の貢献者から 779 PR を強調します。新しいモデル モデル タイプ 料理本 DeepSeek-V4.1 Flash LLM/VLMリンク GigaChat 3.5 LLM/VLMリンク IQuest-Q1 LLM/VLMリンク MiMo-V2.6 / MiMo-V2.6-Pro LLM/VLMリンク Ling-3.0-flash-VL LLM/VLMリンク DiffusionGemma Diffusion link Qwen-Image 2.1 Diffusion link Anima Base v1.0 Diffusion link Ming-Image 0.1 デザイン / デザイン層 拡散リンク FLUX 3 アクションディフシオ。..
237人の貢献者からの 713のPRを強調します。このリリースの新しいモデル (サポートされているすべてのモデルの調理本を参照してください): モデルタイプ PRs 調理本 GLM-5.3-Flash Autoregressive #36507, #38621 リンク Hy4-Preview Autoregressive #36805 リンク Qwen3.8-Flash-Next Autoregressive #37500 リンク K2 Horizon Autoregressive #37654, #38033 リンク Nanbeige4.2 Autoregressive #32151 SenseNova-U1.5-8B-MoT Diffusion #36606 ファストリンク。..
214人の協力者からの 786件の PR を強調しますこのリリースにおける新しいモデル (すべてのサポートされているモデルのための料理ブックを参照してください): モデルタイプ PRs料理ブック Qwen3.8 (2.4T-A95B) Autoregressive #35758 ⭐リンク Qwen3.8-27B Autoregressive #34859リンクドット3.note Autoregressive #33829 ⭐リンク Ling-3.0-flash Autoregressive #33561リンク Ling-3.0-tiny Autoregressive #33561リンク Spark2.5 Autoregressive #35963 ⭐ MiniCPM-SALA Autor...
212人の貢献者からの 710のPRを強調しますこのリリースにおける新しいモデル (すべてのサポートされているモデルに関する料理ブックを参照してください): モデルタイプ PRs 料理本 ミューズ・グリマー・オートレグレシブ (マルチモダル) #34262 リンク インターン-S2-モビウス・オートレグレシブ #33691 リンク SANA-ビデオ・ディフュージョン #32921 リンク リングボット-ビデオ-MOE ディフュージョン #32341 リンク LTX-2.5 ディフュージョン #34471 リンク コスモス3 エッジ&蒸留ディフュージョン #31590 リンク ロングキャット-画像 D...
194人の参加者からの 582件の PR を強調しますKimi K3日0サポート: 1Mトークンコンテキスト、24MLAレイヤーと交互した69KDA線形注意層、およびネイティブMXFP4チェックポイントとして出荷されるMoonViT3dビジョンタワー。SGLangはDCP,DSpark 憶測解読、切断式プリフィール。..
169人の参加者からの 574 PR を強調しますDSpark:信頼に基づく推測解読 新しい推測アルゴリズム半自動回帰的にブロックに分けられ、 固定された長さではなく、 設計の自信から各窓を検証します。DeepSeek-V4-Proで353.7 tok/s,B300でTP8 (bs=1) で5~5の長さで受け入れられる。DSPARKとSGLANG_RAGGED_VEの。..
v0.5.15.post1には、主にGLM 5.2 #30454 #30627 のためのいくつかのパッチが含まれています:非 Cuda / HIP デバイスで DSA モデルの起動を修正します。 #30858: Cuda 12 画像に対するフラッシュインファーの依存性を修正します。 #31001:長入力上の flashinfer trtllm FP4 MoE カーネルによって引き起こされる NaN 出力を修正します。 #30839: GLM 5.2 IndexShare を修正します。 PD 分解設定を修正します。 #30992: GLM 5.2 IndexShare を修正します。
GLM-5.2 NVFP4を生産のために調整しました このサイクルで GLM-5.2 NVFP4をブラックウェルに調整して生産を最適化しました現在8xB300で500+tok/s/ユーザーで動作し、4xGB300で450 (bs=1)GLM-5.2を 料理本で動かしてデフォルトでスペックV2:CUDAグラフィー可能なDSAドラフト拡張経由でゼロオーバーヘッドスケジューリング、D2H/H2D同期が停止、メタデータ操作が融合。+11% 端から端まで TPS (#29413, #29343,...
ハイライト 新しいモデルサポート: GLM-5.2, LiquidAI LFM2.5, Kimi-K2.7-Code, Poolside Laguna-M.1, DiffusionGemma, Zyphra ZAYA1, MiMo-V2-ASR GB300 での DeepSeek-V4 は0日以降:同じインタラクティビティで5倍高いスループット、SGLang (ブログ) で NVIDIA GB300 での DeepSeek-V4 を提供。ディープEPの専門家の並列化のための2つの派遣時の負荷バランス方法: シャールのためのウォーターフィール。..
リリース v0.5.13.post1
ハイライト 新しいモデルサポート: オートレグレシブ: ネモトロン3 ウルトラ (Day-0,ブログ), Step-3.7-Flash, コマンドA+ ディフュージョン: Cosmos3, LingBot-World, SANA-WM, Ernie-Image, FLUX.2-Klein 4B/9B, Ideogram 4 Spec V2 は、現在デフォルトの憶測解読経路です: トップk > 1 のツリードラフトは、ページ_イターサイズ > 1 および Mamba / ハイブリッド線形モデル (#...
v0.5.12.post1は、v0.5.12の上に安定性パッチを付けています。リリースブランチに12の修正を選択します。バグ修正 DeepSeek V4 DSV4-Proは、B200/B300のシングルトークン解読中に歪んだテキストを発信します (解読前に天井アクティベーションスケールによる deep_gemm UE8M0スケールパッキング経路を修正): #25733 DSV4 + EAGLE/MTPの解読クラッシュは、SWA a...
ハイライト DeepSeek V4 サポート: DeepSeek-V4 (#23882) の完全な推論経路:Day-0を含む 機能: #23882 パラレリズム:テンソールパラレリズム/エキスパートパラレリズム/コンテキストパラレリズム/データパラレルの注意 ハードウェア:Nvidia B300/B200/H200/H100/GB200/GB300,AMD MI35X プリフイル・デコード 解散 HiSparse 非アクティブのKVキャッシュをCPUメモリにオフロードする 理由分析ツールと Deep ParserGemm を呼び出す。..
ハイライト CUDA 13 + トーチ 2.11: SGLang,sgl-kernel,Docker イメージでデフォルト CUDA バージョンは 13.0 に移動し、PyTorch は 2.9 から 2.11 にアップグレードされます。ビルドマトリックスを近代化し、新しいカーネルをロック解除します: #21247, #24162, #24183, #23593 (トラッキング問題 #21498) デフォルトで憶測的な解読 V2:スペック V2 (CPUオーバーヘッドを隠すために重複スケジューリング) は、現在デフォルトで、実質的に削減されています。..
全変更日記: v0.5.10...v0.5.10.post1 jit cubin ダウンロード器の問題を解決するために v0.6.7.post2 から v0.6.7.post3 にフラッシュインファーがバムされます。
ハイライト Piecewise CUDAグラフ デフォルトで有効: Piecewise CUDAグラフキャプチャは、メモリオーバーヘッドを削減し、複雑な制御フローパターンを持つモデルのスループットを改善するデフォルト実行モードです: #16331 Elastic EP for Partial Failure Tolerance: Elastic NIXL-EPをSGLangに統合し、DeepSeek MoEデプロイメントの部分的な障害耐性を可能にします。 GPUが故障すると、システムはリ。..
ハイライト Piecewise CUDAグラフ デフォルトで有効: Piecewise CUDAグラフキャプチャは、メモリオーバーヘッドを削減し、複雑な制御フローパターンを持つモデルのスループットを改善するデフォルト実行モードです: #16331 Elastic EP for Partial Failure Tolerance: Elastic NIXL-EPをSGLangに統合し、DeepSeek MoEデプロイメントの部分的な障害耐性を可能にします。 GPUが故障すると、システムはリ。..
ハイライト LoRA 重量負荷の計算の重複: 推論中に計算の重荷の重複 LoRA,大型のアダプターでTTFTを~78%とTPOTを~34.88%削減: #15512 TRT-LLM NSAカーネル統合 DeepSeek V3.2: Native Sparse AttentionのためにTRT-LLM DSAカーネルを統合、両者のためのtrtllmを持つブラックウェルプラットフォームでDeepSeek V3.2のパフォーマンスを3x-5x向上させる --nsa-prefill-b...