vLLM — 高性能大模型推理引擎
已验证
高性能大模型推理引擎
开源 免费 高性能 生产级 PagedAttention 企业级 推理引擎
关于 vLLM
vLLM是UC Berkeley开发的高性能大模型推理引擎，采用PagedAttention技术大幅提升推理效率。2026年最新版本支持Gemma 4、异步调度、批量API、Model Runner V2、Disaggregated Prefill等前沿特性。支持多种开源模型，是生产环境部署大模型的理想选择。
vLLM 功能亮点
- 性能极高
- 开源
- 生产级
- 支持多模型
- 2026年持续更新
vLLM 优缺点分析
优点
- + 性能极高
- + 开源
- + 生产级
- + 支持多模型
- + 2026年持续更新
缺点
- - 需要技术基础
- - 硬件要求高
- - 配置复杂
vLLM 定价详情
完全免费 ¥0
支持平台
💻 LINUX
常见问题 FAQ
vLLM 的核心技术是什么？
vLLM 采用 PagedAttention 技术，通过高效的内存管理机制大幅提升大模型的推理效率，吞吐量比传统方案提升数倍。
vLLM 和 Ollama 有什么区别？
vLLM 面向生产环境，性能更高，支持批量推理和企业级部署。Ollama 面向个人用户，使用更简单。两者定位不同。
vLLM 支持哪些模型？
vLLM 支持多种开源模型，包括 Gemma 4、Llama、Qwen、DeepSeek 等。2026年持续增加对新模型的支持。
vLLM 适合哪些使用场景？
vLLM 适合生产环境的大模型部署，如 API 服务、企业内部 AI 应用、高并发推理场景等。需要一定的技术基础。
vLLM 2026年有哪些新特性？
2026年最新版本支持 Gemma 4、异步调度、批量 API、Model Runner V2、Disaggregated Prefill 等前沿特性。
