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产品vLLM · X当事人· @vllm_project·· 3 小时前精选

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vLLM 为 Recursive_SI 的 Flint 编码模型提供首日支持

发生了什么

vLLM 宣布首日支持 Recursive_SI 的 Flint,并已准备好支持 NVFP4 和 BF16。 Flint 拥有 40B 个参数,每个 token 激活 2.5B 个参数。vLLM 报告称,其定制 NVFP4 内核在单张 GB200 上可达到 500 TPS,即使上下文长度达到 100K,且未使用推测解码也是如此。

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推荐理由

报告的 100K 上下文吞吐量为评估在单张 GB200 上部署 Flint(不使用推测解码)提供了一个具体参考。

这件事到目前为止

Ollama 让 Recursive_SI 的 Flint 编码模型可在本地运行,vLLM 则宣布从发布首日起支持该模型,并已准备好 NVFP4 和 BF16。Flint 是一款开放的混合专家模型,参数量约为 400 亿;vLLM 表示,每个 token 激活 25 亿个参数。Ollama 称,该模型专为设备端智能体编码而设计。 各平台在不同硬件和上下文条件下报告了性能数据。Ollama 报告称,在 M4 Pro MacBook Pro 上每秒处理超过 125 个 token,在配备 64GB 内存的 NVIDIA RTX Spark 上每秒处理超过 150 个 token,两种情况的上下文都较短。vLLM 报告称,其定制 NVFP4 内核在单台 GB200 上每秒处理 500 个 token,即使上下文长达 10 万个 token,且未使用推测解码。

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