每日AI快讯 | Baseten 工程师实测：LLM 生成的推理引擎比 vLLM 快最多 90%

发布时间： 2026-10-03 文章分类： AI快讯

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一个 AI 亲手写出的推理引擎，把 vLLM 甩在了身后。Baseten 工程团队让 Claude Code（内部代号 Fable 5）参考 MetaInfer 论文，为 Qwen-3.6-35B-A3B 从零搭出一套推理引擎，取名 VibeQwen，硬件只给一张 B200，权重是 NVFP4 量化版本。

结果比参数本身更刺眼。单流解码速度比 vLLM 0.25.1 快 90%，首 token 延迟从 28 毫秒压到 12 毫秒，并发 32 时吞吐量高出 71%。这还是同一张卡、同一个模型、同一套量化精度下的对比，不是换硬件换来的账面数字。vLLM 是当下开源推理栈的默认答案，被一套"论文加 agent"的组合拳正面超越，意义远超一次 benchmark 刷榜。

真正值得琢磨的不是数字，而是做法。过去优化推理，得凑齐一队懂 CUDA、懂调度、懂量化的人磨上几个月；Baseten 这次把论文丢给 agent，让它自己读、自己写、自己调、自己测。这条路走通，推理引擎就能像配置文件一样被批量生成——每个模型、每种硬件、每种负载都有定制版本。但别急着宣布 vLLM 已死：单卡单场景的 90%，和稳定扛住生产流量之间，还隔着工程化与边界情况的长路。Baseten 真正证明的是——agent 不只写业务代码，它开始动系统层的硬骨头了。

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