vLLM transformers 后端实测：速度追平甚至超越原生实现
ben_burtenshaw · x · 2026-08-04
Hugging Face 宣布，transformers 的 vLLM 建模后端在许多 LLM 架构上，已经能达到甚至超越手写的原生 vLLM 实现的速度。
- 核心价值：模型作者现在可以直接利用其在 transformers 中的实现，免费获得 vLLM 的超快推理能力（如连续批处理和自定义注意力内核），无需再单独移植。
- 实测对比：官方在三种差异巨大的 Qwen3 模型上进行了对比测试，包括单 GPU 的 4B 稠密模型、张量并行的 32B 稠密模型，以及基于 8×H100 节点的 235B FP8 混合专家模型。结果显示，该后端在各项吞吐量指标上均达到或超过了原生实现。
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