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SGLang 已更新其在 RTX 5090 和 RTX Pro 6000 硬件上部署 Qwen3.8-27B 模型的配置指南，为不同配置添加了变体，并提供了调优选项。
一个为期10周、每天30分钟的工程师学习LLM推理服务的路线图，涵盖vLLM、SGLang、负载测试、量化以及优化技术，以构建一个可复现的基准测试。
Qwen3.8-27B，一个来自阿里巴巴的270亿参数多模态AI模型，现在已经开源，并在SGLang中提供了首日支持，提供高推理速度和在编码与办公任务上的卓越性能。
DeepSeek V4 Flash在双GH200工作站上的详细基准测试，比较了SGLang和vLLM在1M上下文长度下使用DSpark投机解码的表现，发现SGLang更快，约为317 tok/s对比276 tok/s。
DeepSeek-V4-Flash 是一个 284B 参数的 MoE 模型，每 token 激活 13B 参数，采用混合压缩注意力机制，可降低 1M token 上下文的 KV 缓存需求。可使用 Modal 上的 SGLang 提供服务，在单个 B300 上实现快速解码。
Google Cloud 和 RadixArk 合作，将开源推理框架 SGLang 引入 Google Cloud TPU，初期通过 SGL-JAX，后续推出 SGL-torchtpu 提供原生 PyTorch 支持，让开发者能够无缝在 GPU 和 TPU 上运行生产工作负载。
最新基准测试显示，在8个B300节点上自托管Kimi K3实现了86.4%的任务解决率，硬件成本大约比在B200节点上运行的GLM-5.2高出20%，尽管吞吐量较低。
修改SGLang以在V100 GPU上支持Qwen和Laguna模型，使用自定义的FlashAttention和Marlin内核，在4xV100硬件上获得了不错的吞吐量。
PyTorch Foundation CTO Matt White将在AMD的AdvancingAI活动上发表演讲，探讨如何使用vLLM和SGLang等开源工具优化AI推理经济学，倡导使用规模合适的模型和智能路由，以改善每美元智能。
KDFlow是一种新颖的大语言模型知识蒸馏框架，采用解耦架构，使用SGLang进行教师推理，FSDP2进行学生训练，相比现有框架实现了1.44倍至6.36倍的加速。
一份精选的LLM推理配方和性能基准测试集合，涵盖NVIDIA RTX Pro 6000 Blackwell、H100、AMD Strix Halo和RTX 5090等热门硬件配置，并包含详细的批量大小、量化方法及吞吐量数据。
一种针对 Qwen 模型的最快推测解码的新实现已可用，通过 Hugging Face 分支在 sglang 中得到支持，后续将在 uzu 引擎中获得支持。
本文探讨了FlashAttention-3/4优化是否对RTX GPU有益，得出结论：由于消费级显卡的硬件限制，FA-2已是天花板。
这个线程推荐了三篇掌握LLM推理的关键论文：PagedAttention、Sarathi-Serve和SGLang，它们介绍了高效的内存管理、分块预填充和结构化生成技术，这些技术被用于现代推理引擎如vLLM和TensorRT-LLM中。
SGLang 现已集成 DSpark，这是一种置信驱动的推测解码方法，仅验证高置信度的草稿令牌，从而提升高负载下的推理效率。
一位在 xAI 领导 SGLang 团队的前伯克利博士，解释了如何使用分离预填充/解码、专家分片以及通信/计算重叠，在 10 万块 GPU 上为 Grok 提供服务，以实现碾压 DeepSeek API 的价格。
在 H200 上测试 GLM 5.2 的 FP8 量化及 FP8 KV 缓存，在 Terminal-Bench 2.1 上得到 79.8% 的分数，有一个超时未重新运行。
本文探讨了智能体工具如何用于编码SGLang的开发工作流，将调试、基准测试和性能分析转化为可执行的技能和可复现的实验，像KDA-Pilot这样的努力已经产生了合并的PR。
一篇教育性博客文章，解释了 SGLang 的工作原理，包括其运行时、前端语言、RadixAttention 机制以及与 vLLM 的比较。
GLM 5.2 后训练代码已开源，使用 Megatron-LM 进行训练，SGLang 生成 rollout，形成一个持续强化学习循环，权重同步。