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vLLM 复现 DeepSeek 部署性能:decode 差距缩至 6% 以内
vLLM 团队宣布借助 Wide-EP 和 EPLB,在 DeepSeek 的 decode 配置下(DeepSeek-V4.1-Flash、131K 上下文、nextn=3),vLLM 在 GB200 上的吞吐量与 DeepInfer 公布结果的差距控制在 6% 以内(batch size 8–256)。在 AgentX 工作负载上,vLLM 在 GB300 上将 Pareto 前沿进一步推进,达到最高 1M tokens/s/GPU,按 DeepSeek 非高峰 API 定价计算可产生 $38.96/gpu/hr 的收入,P90 TPS 为 196。vLLM 还为 DeepSeek-V4.1-Flash 扩展了低延迟内核支持,单用户在 AgentX 上最高达 826 TPS。
当前结论
vLLM 用 Wide-EP 和 EPLB 基本追平了 DeepSeek 官方推理栈的性能,decode 差距 6% 以内,还有单卡 1M tokens/s 的数据,自己搭推理服务的可以看看。
7 个信源61° AI 热度最后更新 2026/10/21 00:31:36
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