vllm-project/vllm · v0.33.0rc3
vllm-project/vllm 已发布稳定版本 v0.33.0rc3。
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依赖该项目的团队应在升级前核对官方发行说明,并重新验证兼容性。
重要模型、框架、模型卡、版本和 License 变化,不复述普通提交噪声。
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langchain-ai/langchain 已发布稳定版本 langchain-core==1.7.3。
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langchain-ai/langchain 已发布稳定版本 langchain-core==1.7.0。
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langchain-ai/langchain 已发布稳定版本 langchain-core==1.6.13。
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langchain-ai/langchain 已发布稳定版本 langchain-text-splitters==1.1.3。
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langchain-ai/langchain 已发布稳定版本 langchain-core==1.6.5。
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langchain-ai/langchain 已发布稳定版本 langchain-core==1.6.4。
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langchain-ai/langchain 已发布稳定版本 langchain-openrouter==0.2.9。
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vllm-project/vllm 已发布稳定版本 v0.30.0。
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langchain-ai/langchain 已发布稳定版本 langchain==1.4.2。
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vllm-project/vllm 已发布稳定版本 v0.30.0rc2。
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langchain-ai/langchain 已发布稳定版本 langchain-typesafe==0.0.1a2。
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vllm-project/vllm 已发布稳定版本 proto-v0.3.0。
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vllm-project/vllm 已发布稳定版本 v0.29.1rc0。
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langchain-ai/langchain 已发布稳定版本 langchain-core==1.6.3。
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huggingface/transformers 已发布稳定版本 v5.17.0。
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langchain-ai/langchain 已发布稳定版本 langchain-openai==1.6.1。
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vllm-project/vllm 已发布稳定版本 v0.29.0。
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此版本包含多项更新:在GitHub Actions中暴露操作缓存URL和运行时作为机密;新增max_image_fetch_size功能以限制图片获取大小;两次维护模式调整;修复当NVIDIA_VISIBLE_DEVICES为'all'或'void'时自动计算num_shard/num device的问题。
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对开发者:新增配置项max_image_fetch_size可限制图片获取,影响相关功能使用;修复了设备数量自动计算问题,提升在特定环境下的兼容性。对运维:GitHub Actions的机密暴露可能影响CI流程配置。维护模式调整可能影响项目状态。
langchain-core 从 1.6.1 升级到 1.6.2,主要变更包括:支持异步工具(feat(openai))、修复 google-genai 和 bedrock 标准内容中的突变问题(fix(core)),以及升级依赖 mistune 和 tornado 以修复安全漏洞。
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此版本为补丁更新,包含功能增强(异步工具支持)和关键修复(避免内容突变),以及依赖安全升级。对使用 openai 异步工具的用户有新增功能,对使用 google-genai 或 bedrock 的用户修复了潜在数据一致性问题,依赖升级可能影响兼容性。
v0.28.0 版本包含 584 个提交,来自 270 位贡献者(其中 76 位新贡献者)。主要亮点包括:Kimi-K3 性能优化(如 DCP 支持、融合 FlashKDA 内核、SiTU 激活、GEMM-RS、自适应投机令牌预算、共享专家分片)、DeepSeek V4 的稀疏 MLA 端到端支持、投机解码改进(DFlash2、DSpark 置信度调度验证)、Model Runner V2 成熟化(E/P/D 分离、权重卸载、多层级 MTP KV 缓存)、分层 KV 缓存卸载(磁盘卸载、二级管理器)、Rust 前端与 gRPC 支持、新默认值(max_num_batched_tokens 提升至 16384、Mamba 前缀缓存默认启用、Blackwell CUDA 图捕获默认值提升至 1024)。破坏性变更包括 bitsandbytes 迁移至外部插件、Transformers 升级至 5.15.0、移除 calculate_kv_scales 和 override_attention_dtype。新增模型支持包括 Muse Glimmer、Ling 3.0 Flash、Dots3 NOTE、Interns2mobius 等。
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此版本对 vLLM 用户有显著影响:性能提升(Kimi-K3 和 DeepSeek V4 优化)、新模型支持、投机解码增强、KV 缓存卸载功能、Rust 前端和 gRPC 支持。破坏性变更要求用户调整:bitsandbytes 需使用外部插件、Transformers 版本升级至 5.15.0、移除已弃用的 API。新默认值可能影响现有配置,建议用户审查并更新部署。
发布 v5.16.1,包含 GLM-5.3-Flash 模型支持及小补丁修复。GLM-5.3-Flash 是 GLM-5 系列首个原生多模态模型,总参数 320B,激活参数 18B,性能优于 GLM-5.2,价格为其十分之一,接近 Claude Opus 4.8 的编码和智能体基准。采用混合架构(稀疏和线性注意力)及 Manifold-Constrained Hyper-Connections,基于 30T-token 多模态预训练语料。修复包括恢复张量并行 API 的 BC 行为,以及固定 ESMFold2 的内核提交和仓库路径。
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新增 GLM-5.3-Flash 模型支持,提升多模态能力并降低推理成本;修复张量并行 API 的向后兼容性问题,确保现有代码稳定性;安全修复固定 ESMFold2 内核,增强安全性。