vLLM
Etablierter LeaderThe High-Throughput and Memory-Efficient inference and serving engine for LLMs
vllm.ai Quelle★ 27.3KApache-2.0KI-Modelle & Agenten / Modelltraining- & Inferenz-Infrastruktur
- Besuche pro Monat
- 1M
- Abwärts3.9%zum VormonatSept. 2026
- Veröffentlichter Umsatz
- Nicht offengelegt
- Noch keine öffentlichen Umsatzbelege
- Einstiegspreis
- Kostenlos
- Kein monatlicher Abopreis
- Start
- vor 3 J.
- 2023-06-19 · Gesch.
Traffic
Marketing-Aktionen
Launches, Suche & Content, Verweise, Aktionen- vLLM-Omni also support H3-Image across NVIDIA data-center and RTX GPUs, AMD, Intel, Moore Threads, and Huawei Ascend NPUs 🙌 From your desktop to Rubin, let’s create! 🖼️ 回复原帖 @vllm_project: On 4x Rubin GPUs, initial throughput tuning al
@vllm_project · 2026-11-12 · 3 Likes · 0 Reposts · 1,088 Aufrufe
- Congrats to @MiniMax_AI on H3-Image taking the #1 spot among open-weight models for image editing by Artificial Analysis! 🎉 We’re bringing NVIDIA Vera Rubin support H3-image to vLLM-Omni, and native 4K generation in 0.87 seconds!⚡️ Check
@vllm_project · 2026-11-12 · 44 Likes · 6 Reposts · 3,159 Aufrufe
- These gains come from optimizations across the vLLM engine (e.g., eliminating CPU overheads) and Rubin-optimized kernels, including MiniMax Sparse Attention and decode-specialized kernels. Our M3.1 blog covered the first wave of Rubin opti
@vllm_project · 2026-11-11 · 8 Likes · 0 Reposts · 1,396 Aufrufe
vLLM-Omni supports H3-Image across multiple GPU and NPU platformsProduktaktivität
vLLM announced that vLLM-Omni supports H3-Image across NVIDIA data-center and RTX GPUs, AMD, Intel, Moore Threads, and Huawei Ascend NPUs.
12. Nov. · vor 2 Tg.X-Beitrag
PyTorch hosts Ascend for PyTorch Meetup in BeijingAktionen
On November 7, PyTorch hosted the Ascend for PyTorch Meetup in Beijing, bringing together maintainers from PyTorch core, TorchNPU, vLLM, and over a hundred developers for technical talks, roundtables, and hands-on sessions.
7. Nov. · vor 7 Tg.X-Beitrag
vLLM adds day-0 support for ERNIE 5.5 Flash BaseProduktaktivität
vLLM announced Day-0 support for Baidu's ERNIE 5.5 Flash Base. Models can be served in FP8 or BF16 using Baidu's vLLM-ERNIE plugin on vLLM 0.32.0.
5. Nov. · vor 9 Tg.Launch-PostX-Beitrag
Neuer ProduktstartLaunch
19. Juni 2023 · vor 3 J.Website
Open Source & Self-Hosting
- GitHub-Stars
- ★ 27.3K
- Forks
- 5,925
- Lizenz
- Apache-2.0
- Hauptsprache
- Python
Traffic-Quellen
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Kanäle
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- Sonstige5%
Länder
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Suchen
Domain-Authority 82Domain registriert 2023-06-19
| Keyword | Monatliches Volumen |
|---|---|
| vllm | 138.5K |
| deepseek v4.1 | 96.6K |
| vllm-ascend | 2,000 |
| vllm ascend | 1,930 |
| vllm recipe | 1,920 |
Traffic-Daten: Vaneform
Preise
Preisseite noch nicht erkannt oder keine öffentlichen Preise vorhanden.
Seiten & Änderungen
Wichtige Seiten
Wöchentliche Snapshots- Startseitevllm.ai/
- Funktionenvllm.ai/events Snapshot 2026-11-05
Offizieller Blog & Changelog
Aktuelle Artikel & Produkt-UpdatesH3-Image Day-0 Support: 4K in 0.87s with Vera Rubin
H3-Image on Vera Rubin: 0.87-second 4K generation or 6,115 images/hour on four GPUs, with projected API revenue and support across consumer and data-center hardware.
Encoder Disaggregation in vLLM: Scaling Multimodal Serving with EPD
Recent advances in vLLM encoder disaggregation: metadata-only multimodal requests, dedicated encoder execution, remote embedding transfer, cross-encoder caching, and lower-overhead EPD routing.
Migrating vLLM to the LibTorch Stable ABI
How vLLM migrated its CUDA build and compiled dependencies to the LibTorch Stable ABI, enabling compatible PyTorch upgrades without rebuilding vLLM.
VeRL-Omni v0.3.0: Async Training and Broader Multimodal Post-Training
VeRL-Omni v0.3.0 expands async RL, makes the V1 trainer the default, and adds reproducible recipes for audio-video generation and multimodal understanding.
Änderungen
Seit Beginn der Erfassung wurden keine Preis-, Tarif- oder Positionierungsänderungen festgestellt.
Design
Minimalistisches Monochrom (Hell-Hintergrund, Dichte: Luftig) mit Zentrierte Headline + CTA-Layout und Reine Typografie & Geometrie-Visuals.
Vorschau · zum Vergrößern klicken
First-screen pitch & conversion flow
“The High-Throughput and Memory-Efficient inference and serving engine for LLMs”
Zentrierte Headline + CTA-Hero-Struktur kombiniert mit App laden / Erweiterung installieren-CTA und Keine explizite Vertrauensleiste.
Conversion path: Zentrierte Headline + CTA + Reine Typografie & Geometrie → App laden / Erweiterung installieren
- Kategorie-Positionierungsanker
Palette · klicken zum Kopieren
- Typografie
- 7.0
- Farbe & Kontrast
- 7.0
- Layout & Abstände
- 7.0
- Detail & Feinschliff
- 7.0
- Wiedererkennungswert
- 5.0
Struktur
- Schriften
- Inter
- Hero-Layout
- Zentrierte Headline + CTA
- Hauptvisual
- Reine Typografie & Geometrie
- Conversion-CTA
- App laden / Erweiterung installieren
- Social Proof
- Keine explizite Vertrauensleiste
- Navigation
- Volle Kopfzeile
- Thema & Dichte
- Hell · Luftig
- Ecken & Tiefe
- Kleiner Radius · Feine Rahmenlinien
Vollständigen KI-Design-Brief anzeigen (inkl. :root CSS-Variablen & Layoutregeln)Nur Stil-Tokens; niemals Markennamen, Logos, Texte oder Bilder kopieren
# Design-Brief: Minimalistisches Monochrom
Monochrome Farbpalette mit einer einzigen Akzentfarbe, haarfeinen Trennlinien und großzügigem Weißraum.
## Design-Tokens
```css
:root {
--background: #ffffff;
--surface: #eaf6fe;
--foreground: #050510;
--muted-foreground: #6b7787;
--accent: #35a3ef;
--radius: 4px;
--font-heading: "Inter", ui-sans-serif, system-ui, sans-serif;
--font-body: "Inter", ui-sans-serif, system-ui, sans-serif;
}
```
Farbflächenverhältnis: Hintergrund #FFFFFF (~84%) · Oberfläche #EAF6FE (~3%) · Text #050510 (~6%) · Gedämpfter Text #6B7787 (~3%) · Akzent #35A3EF (~4%). Hintergrund und Oberfläche dominieren die Fläche; reservieren Sie die Akzentfarbe für primäre Buttons und aktive Zustände.
## Layout- & Conversion-Struktur
- Hero-Layout: Zentrierte Headline + CTA
- Navigation: Volle Kopfzeile
- Theme & Dichte: Hell · Luftig
- Eckenradius & Tiefe: Kleiner Radius; keine Schlagschatten — Ebenen durch feine Linien und Weißraum trennen
- Primäres visuelles Medium: Reine Typografie & Geometrie
- Conversion-CTA: App laden / Erweiterung installieren
- Headline-Hook: Kategorie-Positionierungsanker
- Hinweise zum räumlichen Layout: Zentrierte Headline + CTA-Hero-Struktur kombiniert mit App laden / Erweiterung installieren-CTA und Keine explizite Vertrauensleiste.
- Visuelle Zusammenfassung: Minimalistisches Monochrom (Hell-Hintergrund, Dichte: Luftig) mit Zentrierte Headline + CTA-Layout und Reine Typografie & Geometrie-Visuals.
## Vermeiden
- Mehrstufige Neon-Farbverläufe
- Schwere Schlagschatten
- Mehr als eine konkurrierende Akzentfarbe
Implementieren Sie die Oberfläche gemäß den obigen Design-Tokens und Layout-Vorgaben: Verwenden Sie ausschließlich diese Farbvariablen und reservieren Sie die Akzentfarbe strikt für primäre Aktionen und aktive Zustände. Übernehmen Sie nur diesen visuellen Stil — kopieren Sie niemals Markennamen, Logos, Texte oder Bilder von Referenzprodukten.
Fragen und Belege
- Wie viel Webtraffic erhält vLLM?
- Vaneform schätzt 1M Websitebesuche für 2026-09. Wiederholte Besuche können enthalten sein. Zahlende Kunden und Umsatz benötigen eigene Belege.Quelle
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