vLLM
Líder consolidadoThe High-Throughput and Memory-Efficient inference and serving engine for LLMs
vllm.ai Fuente★ 27.3KApache-2.0Modelos y Agentes de IA / Infraestructura de Entrenamiento e Inferencia
- Visitas al mes
- 1M
- Baja3.9%vs. mes anteriorsept 2026
- Ingresos publicados
- No divulgado
- Aún sin evidencia de ingresos públicos
- Precio de entrada
- Gratis
- Sin precio de suscripción mensual
- Lanzamiento
- hace 3 a
- 2023-06-19 · Est.
Tráfico
Acciones de marketing
Lanzamientos, búsqueda y contenido, referencias, promos- 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 me gusta · 0 reposts · 1,088 vistas
- 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 me gusta · 6 reposts · 3,159 vistas
- 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 me gusta · 0 reposts · 1,396 vistas
vLLM-Omni supports H3-Image across multiple GPU and NPU platformsActividad del producto
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12 nov · hace 2 dPost de X
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5 nov · hace 9 dPost de lanzamientoPost de X
Lanzamiento de nuevo productoLanzamiento
19 jun 2023 · hace 3 aSitio web
Open Source y Autoalojamiento
- Estrellas en GitHub
- ★ 27.3K
- Forks
- 5,925
- Licencia
- Apache-2.0
- Lenguaje principal
- Python
Fuentes de tráfico
Desglose de tráfico
Canales
- Directo43%
- Búsqueda orgánica35%
- Referencias16%
- Otros5%
Países
- China42%
- Estados Unidos13%
- India5%
- Nigeria3%
- Corea del Sur3%
Buscar
Autoridad de dominio 82Dominio registrado 2023-06-19
| Palabra clave | Volumen mensual |
|---|---|
| vllm | 138.5K |
| deepseek v4.1 | 96.6K |
| vllm-ascend | 2,000 |
| vllm ascend | 1,930 |
| vllm recipe | 1,920 |
Datos de tráfico: Vaneform
Precios
Página de precios aún no identificada o sin precios públicos.
Páginas y cambios
Páginas clave
Capturas semanales- Iniciovllm.ai/
- Funcionesvllm.ai/events Instantánea 2026-11-05
Blog oficial y changelog
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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.
Cambios
No se detectaron cambios de precios, planes o posicionamiento desde el inicio del seguimiento.
Diseño
Monocromo minimalista (lienzo claro, densidad espacioso) con diseño título centrado + cta y visuales de pura tipografía y geometría.
Vista previa · clic para ampliar
First-screen pitch & conversion flow
“The High-Throughput and Memory-Efficient inference and serving engine for LLMs”
Estructura hero título centrado + cta combinada con CTA de descargar app / instalar extensión y sin barra de confianza explícita.
Conversion path: Título centrado + CTA + Pura tipografía y geometría → Descargar app / Instalar extensión
- Ancla de posicionamiento de categoría
Paleta · clic para copiar
- Tipografía
- 7.0
- Color y contraste
- 7.0
- Diseño y espaciado
- 7.0
- Detalle y acabado
- 7.0
- Distinción
- 5.0
Estructura
- Fuentes
- Inter
- Diseño del hero
- Título centrado + CTA
- Visual principal
- Pura tipografía y geometría
- CTA de conversión
- Descargar app / Instalar extensión
- Prueba social
- Sin barra de confianza explícita
- Navegación
- Barra superior completa
- Tema y densidad
- Claro · Espacioso
- Bordes y profundidad
- Radio pequeño · Bordes finos
Ver brief de diseño IA completo (incluye variables CSS :root y reglas)Solo tokens de estilo; nunca copies marcas, logos, textos ni imágenes
# Brief de diseño: Monocromo minimalista
Paleta monocromática con un único color de acento, divisores finos y abundante espacio en blanco.
## Tokens de Diseño
```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;
}
```
Proporción de área de color: Fondo #FFFFFF (~84%) · Superficie #EAF6FE (~3%) · Texto #050510 (~6%) · Texto secundario #6B7787 (~3%) · Acento #35A3EF (~4%). El fondo y la superficie dominan el lienzo; reserva el color de acento para los botones principales y estados activos.
## Estructura de Diseño y Conversión
- Diseño hero: Título centrado + CTA
- Navegación: Barra superior completa
- Tema y densidad: Claro · Espacioso
- Radio de borde y elevación: Radio pequeño; sin sombras — separar capas con bordes finos y espacio en blanco
- Medio visual principal: Pura tipografía y geometría
- CTA de conversión: Descargar app / Instalar extensión
- Gancho del titular: Ancla de posicionamiento de categoría
- Notas de distribución espacial: Estructura hero título centrado + cta combinada con CTA de descargar app / instalar extensión y sin barra de confianza explícita.
- Resumen visual: Monocromo minimalista (lienzo claro, densidad espacioso) con diseño título centrado + cta y visuales de pura tipografía y geometría.
## Evitar
- Degradados de neón multicolores
- Sombras paralelas densas
- Más de un color de acento en competencia
Implementa la interfaz siguiendo los tokens de diseño y especificaciones anteriores: usa solo estas variables de color y reserva el color de acento estrictamente para acciones principales y estados activos. Adopta únicamente este estilo visual; nunca copies el nombre de marca, logotipo, textos o imágenes de ningún producto de referencia.
Preguntas y datos
- ¿Cuánto tráfico web recibe vLLM?
- Vaneform estima 1M visitas en 2026-09. Incluyen visitas repetidas; los clientes de pago y los ingresos requieren datos propios.Fuente
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