产品简介
vLLM 是一款开源的大模型推理与服务引擎，核心采用 PagedAttention 技术管理注意力键值缓存，通过分页机制减少显存碎片，并配合连续批处理显著提升吞吐能力。它支持张量并行、流水线并行、投机解码、多种量化方案和 LoRA 适配，提供 OpenAI 兼容的 HTTP 服务端，可在 NVIDIA GPU、AMD GPU、TPU 等多种硬件上部署。凭借高吞吐与易集成特性，vLLM 被大量云厂商和推理平台用作底层引擎。2026 年 9 月 24 日，vLLM 宣布支持基于 Gumbel-max 算法的无失真文本水印，将水印能力集成进 Model Runner v2 的采样管线，在兼容投机解码的同时保持输出多样性，为生成内容提供可追溯的标识能力。
核心功能
- PagedAttention 键值缓存管理：将注意力键值缓存分页管理，减少显存碎片，配合连续批处理显著提升推理吞吐。
- OpenAI 兼容服务端：提供 OpenAI 兼容的 HTTP 服务端，便于现有应用无缝迁移与集成。
- 多硬件与并行支持：支持张量并行、流水线并行、投机解码、多种量化方案和 LoRA 适配，可在 NVIDIA GPU、AMD GPU、TPU 等多种硬件上部署。
- 无失真文本水印：2026 年 9 月 24 日新增基于 Gumbel-max 算法的无失真水印，集成进 Model Runner v2 采样管线，通过融合 GPU kernel、双键方案和上下文去重三个改动（PR 54053、56122、56233）实现，兼容投机解码并保持输出多样性。
适合谁用
以下类型的用户会特别受益于 vLLM：
- 云厂商与推理平台作为底层推理引擎，支撑高并发大模型服务。
- 企业部署 OpenAI 兼容的私有化大模型 API 服务。
- 需要高吞吐、低显存碎片的批量文本生成场景。
- 对生成内容有可追溯标识需求的合规与内容审核场景。
- 多硬件环境下的模型推理部署，包括 NVIDIA GPU、AMD GPU 和 TPU。
优点亮点
- 开源引擎，社区活跃，被大量云厂商和推理平台采用。
- PagedAttention 与连续批处理结合，显著提升吞吐并减少显存碎片。
- 提供 OpenAI 兼容服务端，集成成本低。
- 支持张量并行、流水线并行、投机解码、多种量化方案和 LoRA 适配，扩展性强。
- 可在 NVIDIA GPU、AMD GPU、TPU 等多种硬件上部署，硬件选择灵活。
- 新增无失真文本水印，兼容投机解码并保持输出多样性，提供可追溯标识能力。
价格与方案
vLLM 为开源项目，具体定价与商业支持信息请以官网为准。
总结与建议
vLLM 是开源大模型推理与服务引擎，以 PagedAttention 和连续批处理实现高吞吐，提供 OpenAI 兼容服务端，支持多种并行、量化与 LoRA 适配，可在多种硬件部署。2026 年 9 月新增无失真文本水印，兼容投机解码并保持输出多样性，为生成内容提供可追溯标识。
版本演进
- vLLM 新增基于 Gumbel-max 算法的无失真文本水印 （2026-09-24）：水印能力集成进 Model Runner v2 的采样管线，通过融合 GPU kernel、双键方案和上下文去重三个改动实现，在兼容投机解码的同时保持输出多样性，为生成内容提供可追溯标识。
- vLLM 发布 vllm-metal，支持 Apple Silicon 上的并发服务，在并发 agent 负载下提供更平 （2026-09-22）：vLLM 发布 vllm-metal，支持 Apple Silicon 上的并发服务，在并发 agent 负载下提供更平稳的 TTFT