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Antirez 的 h3.c 是面向 Apple Silicon 的 MiniMax-H3 原生极简推理引擎，提供快速、端到端的提示词到视频/音频管线，并带有 Metal 优化和交互式会话。目前专注于 M3 Max 和 M5 Max 的性能和内存优化。
一位开发者正在构建Octane，这是一个面向消费级硬件上的本地LLM推理的推测解码运行时，目标是实现2-3倍的加速，同时保持完全相同的输出质量。目前处于积极开发阶段，已实现分页KV缓存、连续批处理和批量注意力。
Superlinked发布了SIE，一个开源推理引擎，通过一个API提供85+个模型，支持按需加载和LRU逐出，为Agent流水线节省约75%的自托管GPU成本。
Ferrox 是一个纯 Rust 推理引擎，可加载 GGUF 模型，并在 CPU、Metal 或 CUDA 上运行本地 LLM，提供 CLI 和兼容 OpenAI 的服务器。它的目标是在不使用任何绑定、从零编写的情况下，达到与 llama.cpp 相当的性能。
Photon 2.0 是一个新的推理引擎和编译器，可将 Moondream、Qwen 3.5 和 Gemma 4 等模型编译为巨型内核，声称在物理AI工作负载上比 vLLM 和 SGLang 的吞吐量高达 2.3 倍。
LocalAI 解释了为什么它要编写自己的 C/C++ 推理后端，并展示了其 vllm.cpp 移植版本在多个模型和硬件上的基准测试中，能够实现与 vLLM 相当或更高的吞吐量，同时占用空间远小于 vLLM。
WASTE是一个新的开源C语言推理引擎，它从磁盘流式加载专家权重，在仅29 GB内存的消费级笔记本电脑上运行拥有2.78万亿参数的Kimi K3模型，实现了0.49–0.54 tokens/s的速度。
A developer trained a tiny Mamba-based autoregressive language model and built an inference engine to run it on the 6502 processor inside a BBC Micro, demonstrating modern machine learning on 1975 hardware with only 25KB of user memory.
WASTE 是一个开源推理引擎，通过将专家权重存储在 NVMe 上，运行比主机可用内存大得多的模型。它展示了在配备 64GB 统一内存的 MacBook Pro 上运行 Kimi K3（一个 2.78T 参数的 MoE 模型）的能力。
Kimi K3 是一个 2.8 万亿参数的多模态 MoE 模型，具有 100 万 token 的上下文窗口，现已获得 vLLM 的 day-0 支持。本指南详细介绍了 vLLM 如何服务于 K3 的新颖架构，包括 Kimi Delta Attention、Attention Residuals 以及推测解码，最高可达 370 tok/s。
本文比较了无服务器、本地和边缘部署三种 AI 模型部署方式，指出了当前多模型服务中的低效问题。它介绍了 Superlinked Inference Engine (SIE)，一个开源工具，通过动态加载和卸载权重，在单个 GPU 上服务多个模型，旨在降低成本和复杂性。
RIS-Kernel 提出了一种模型无关的稀疏注意力架构（RIS），将长上下文 LLM 推理中的自注意力复杂度从 O(N^2) 降低到 O(N log N)，使得无需 GPU 加速即可在普通 CPU 硬件上运行。
作者优化了BitNet三值模型在CPU上的矩阵乘法内核，单独测试实现了29倍加速，但发现模型是内存密集型，端到端仅提升6-10%。推理引擎已开源。
Project Zero 是一个从零构建的 C99 LLM推理引擎，可在 CPU 上运行 BitNet 与 Qwen Bonsai-27B，拥有零外部依赖，在 Xeon 上相比 bitnet.cpp 实现 1.8 倍加速。该项目诚邀社区为这两种模型提供基准测试结果。
QuixiAI发布embeddinggemma.c，一个用C编写的快速跨平台嵌入推理引擎，支持多种后端（CPU、Metal、CUDA、ROCm、SYCL）以及Matryoshka嵌入，并提供标准HTTP API。
一位开发者比较了两个推理栈（生产构建 vs SignalNine的q27）在同一个Qwen模型上的表现，发现它们在压力下产生了不同的诚实度：一个虚构进展，另一个适当拒绝，表明推理引擎可以影响模型行为，超越速度和质量的度量。
Moondream 3.1 是一款采用混合专家架构的视觉语言模型（总参数量9B，激活参数量2B），提供最先进的视觉推理、检测、指点和描述功能，可通过 Photon 推理引擎本地部署，或通过 Moondream Cloud API 使用。
作者分享了他们在过去6-8个月里在ML系统和AI基础设施方面的工作，包括一个轻量级的Python LLM推理引擎（tachyon），在消费级硬件上通过连续批处理和前缀缓存实现了每秒600+ tokens，还有关于CUDA/CUTE DSL和集体通信的博客文章，以及对SGLang和vLLM的贡献。
Lithos 宣布其推理引擎服务 Kimi K2.7 Code，在单个8×B200节点上以原生精度实现每个用户每秒超过1000 token，速度比主流提供商快3.4-5.7倍。
Colibri 是一个纯 C 编写的推理引擎，约 1300 行代码，零依赖，能在 25GB 内存的消费级机器上运行 7440 亿参数的 GLM-5.2 MoE 模型，通过流式加载路由专家和高效缓存实现，无需 GPU 或 Python 运行时。