🇷🇺GitHub / SGLang

GitHub / SGLang: релиз v0.5.18

Highlights 710 PRs from 212 contributors. New models in this release (see the cookbook for all supported models): Model Type PRs Cookbook Muse Glimmer Autoregressive (Multimodal) #34262 link Intern-S2-Mobius Autoregressive #33691 link SANA-Video Diffusion #32921 link LingBot-Video-MoE Diffusion #32341 link LTX-2.5 Diffusion #34471 link Cosmos3 Edge & Distilled Diffusion #31590 link LongCat-Image Diffusion #23274 Plus cookbook recipes for the Qwen3.8 family , Ling-3.0 , Nemotron 3.5 Lightning , Dots3-Note , and DeepSeek-V4-Pro-0813 ( #34809 ). Overlapped checkpoint staging at startup : Checkpoint pages now stage from storage while CUDA graphs capture. Qwen3-32B on H100 starts 8.6-11.7% faster than serial with prefetch, and 2.38x faster (35.6s vs 84.8s) than the plain default. Opt in with --startup-weight-load-mode overlap ( #32017 ). TP LMHead with All-to-All : The TP LMHead's allgather + scatter becomes a single all-to-all for pure-DP dp-attention. On DeepSeek-V4-Pro B200 decode, LMHead time drops 320us to 169us and TPOT improves 36.97ms to 35.67ms ( #32313 ). FlashInfer MNNVL for pure allreduce : Non-fused allreduce sites now reuse the FlashInfer MNNVL workspace instead of falling back to NCCL. DeepSeek-V4-Flash TP4 decode on Blackwell gains up to +6.9% at small batches . Auto-enabled for DeepSeek-V3/V3.2/V4; elsewhere --enable-flashinfer-pure-allreduce ( #30700 ). NVFP4 checkpoints run on AMD : --quantization quark_mxfp4 dequantizes ModelOpt and Quark NVFP4 weights and requantizes to MXFP4 at load, never holding a full-precision copy. 97.5-100.2% GSM8K recovery vs the NVFP4 reference across MiniMax-M2.7, GLM-5.1, Kimi-K2.6, Qwen3.5-397B, and DeepSeek-R1 ( #29328 ). Kimi K3 tuned for MI355X : a grouped-head MLA verify kernel replaces the MHA-shaped split-KV path that re-read the shared latent once per head, for 1.37-1.77x throughput and 1.45-2.42x ITL at concurrency 2-32; the AITER MLA prefill kernel now accepts K3's 12-head shape (TTFT up to -14.9%); a gfx950-tuned decode stage-1 geometry adds 46-73% ITL at 68k input, opt-in via SGLANG_MLA_DECODE_TUNE=1 . GSM8K holds at 0.951-0.957 ( #33981 , #34261 , #34837 , #34580 ). One compiled-kernel cache directory : Triton, FlashInfer, Inductor, DeepGEMM, and CUDA driver caches all move under SGLANG_CACHE_DIR . The first launch after upgrading recompiles once; see Breaking Changes ( #32434 ). Dependencies : torch 2.13.0 with triton 3.7.1 ( #28836 ), flashinfer 0.6.17 ( #33997 ), CuTeDSL 4.6.2, fixing an FA4 startup regression on Blackwell ( #34372 ), DeepEP now installed from released sgl-deep-ep wheels ( #33932 ), and sgl-kernel 0.4.6.post1 ( #33842 ). Full release notes by category below; breaking changes and known issues are at the end. Rust Server [mm] rust-server: native multimodal processing for Qwen VL (integrate sglang-mm, e2e): #32365 refactor error responses into shared utils::response helpers: #33894 move the PD bootstrap registry under api_server::disaggregation: #33895 Build Rust extensions on demand in source checkouts: #34994 Speculative Decoding [spec decoding] support inkling dspark: #31847 [Spec] Support logprobs with DSpark speculative decoding: #34696 [Spec] Support output logprobs with DSpark: #34478 [Spec] Support logprobs with DFlash: #33459 [Spec] Wire DFLASH aux-hidden capture into the Qwen3.5 text-only wrapper: #34771 [Spec] Support mamba-radix-cache-strategy extra_buffer_lazy with DFLASH: #34763 [Spec] Support MegaMoE for DSpark under dp attention: #34844 [unified memory] Support DSPARK speculative decoding + fix two NaN root causes (page hand-out zeroing, CuTe int32 slot-stride wrap): #33974 [GDN] Honor configured linear-attn verify backend in the kernel dispatcher: #34592 [Spec] Relay ngram accept tokens through the FutureMap: #35198 [Spec] Reduce host-side overhead in ngram draft prep: #35207 [Spec] Point multi-layer eagle's last shared-read runner at the draft runner: #35057 Fix DFlash sliding attention causality defaults: #34524 [Spec] Budget the DFLASH draft KV pool from its own attention geometry: #34234 fix(dflash): account for DCP in draft KV pool sizing: #33912 [DSV4] Fix silent KV corruption when speculative draft tokens > 4: #34189 [Fix] Speculative decoding crashes with DP-Attention: #33892 [bugfix] Stop/EOS inside a spec accept run beats the max_new_tokens finish: #33758 [DSpark] Fix EP1 decode performance regression: #34759 [Fix: RL] Snapshot async state-capture outputs before overlap: #34319 Piecewise & Breakable CUDA Graph [BCG][5/N] MLA Fully Support: #33661 [BCG][6/N] Allow prefill breakable CUDA graph for the Kimi archs: #34245 fix: always capture default prefill CUDA graph: #33352 Fix padded positions in breakable CUDA Graph attention: #33253 fix: avoid piecewise prefill graph for trtllm_mla: #32785 Reenable breakable CUDA graph for NemotronH: #34538 Fix prefill CP graph overflow with larger bucket search: #33906 Fix stale track rows corrupting conv checkpoints under the prefill graph: #34184 Fix sconv track refresh on graph capture: #35042 Increase post-capture decode memory reserve: #34996 Attention Backends feat(attention): add architecture-owned SM12x FA4 kernels: #32991 fix: support FA4 backend for GLM4.7-flash: #33436 feat: Add flashinfer mHC fusion for DSV4: #33616 [DSV4] Turn on mhc post pre fusion by default: #35214 [SM12x] Default the fused MHC post+pre path on: #34019 [trtllm_mha] perf: Stop allocating per-layer scratch inside the decode CUDA graph: #33063 Select DeepGEMM standard layouts by memory budget: #33474 [NVIDIA] Enable CuTe DSL BF16 GEMM on SM107: #33617 add flashinfer cute-dsl backend for mxfp8 gemm: #34042 [BugFix] Fix race in c128 prefill plan kernel on ragged extend: #32467 [JIT Kernel][DSv4] Optimize epilogue of c128: #26671 fix(dsa): use FlashInfer fused top-k for packed PAGED rows: #33006 [DSA] Fix top-k v2 dropping non-primary ranks' output on CUDA 13.1+ (root cause for #33835 ): #34167 [DSA] Skip indexer KV cache for skip-topk layers: #30531 [Perf] Skip trivial DSV4 nonpaged indexer logits: #33857 [Fix] Restore layer-level DSV4 RoPE policy: #34788 Fix _pa_swa_prefill_lens off-by-one in FlashAttentionBackend: #33379 Support unified SWA page mapping in attention metadata: #35000 MoE & Expert Parallelism [MoE] Fuse swiglu moe up gemm epilogue: #32944 Enable MoE deferred finalize by default and drop its expert_weights dtype workaround: #33618 [kernel] add triton moe TMA up support: #33559 [MoE] Single-launch moe_align for tiny batches with many experts: #32395 [MiniMax-M3] Overlap shared and routed experts: #34542 [MoE] Route every trtllm-gen MoE call site through one PDL guard: #34789 fix(qwen3): support DeepEP-class backends and early EPLB state: #34810 Add explicit EPLB balancedness reporting modes: #34998 Fix the router GEMM inaccuracy when using _front_w in Kimi-K3: #33764 [Kimi-K3] Use explicit SiTU activation for MegaMoE: #34883 Fix Qwen3-MoE producing garbage with the mori a2a backend: #34006 [Fix][Qwen]: fused shared-expert detection PP-safe protection: #34447 [FlashInfer v0.6.16] Support FlashInfer CuTe DSL NVFP4 MoE quantization: #28354 [Fix] Correct W4AFP8 DeepEP scaling and mode-specific dtypes: #33669 [Fix] Support 128-aligned hidden sizes in the W4AFP8 DeepEP low-latency requant kernel: #35593 perf: add H200 Triton MoE configs for E256 N512: #34150 Quantization Support ModelOpt MXFP8 checkpoints: #32538 [ModelOpt FP4] Support online MoE weight quantization: #33115 [Feature] Support NVFP4 token embedding in ModelOpt mixed-precision checkpoints: #34222 [MXFP8] Use FlashInfer CUTLASS for dense GEMM on SM120, delete Triton path: #33208 [Quantization] Route per-tensor FP8 checkpoints to FlashInfer on SM90: #33148 Optimize FP32 LM head for bf16/fp16: #32370 Pin online NVFP4 4over6 quantization settings: #33621 [Fix] Support Kimi-K3 ModelOpt mixed NVFP4/FP8 checkpoint: #35077 [Quantization] Fix GPTQ scheme attachment broken by LinearBase.scheme default: #34962 [quantization] Add tuned Triton tile configs for channelwise FP8 GEMM…: #34331 [Fix] Correct dense FP8 Marlin bias ordering: #35020 Remove the torchao integration (--torchao-config): #34304 Parallelism & Disaggregation [Feature] Optimize TP LMHead with All-to-All: #32313 ⭐ [NVIDIA] Add flashinfer MNNVL backend for allreduce only: #30700 ⭐ [CP]: Support CP V2 Strategy for dsv4: #33532 fix: preserve GQA head mapping in Triton DCP prefill: #34161 Fix DCP KV head mapping for GQA models: #32858 [DCP] Reuse partial output in natural-log LSE merge: #34213 [DCP] Drop two per-layer launches from the MLA target-verify path: #34240 [DCP] Fuse the a2a pack/unpack copies in the MLA LSE reduce: #34614 [DCP] Share one pack kernel between both a2a backends: #34651 [DCP] Drop the prefill index-selection syncs by taking each rank's rows by stride: #35084 [Fix] DCP: advertise the logical KV-event block size: #35298 Fix DeepSeek-V4/DeepSeek-V4-Pro DP-attention gather semantics: #31700 [perf] Collapse the DP attention scheduler sync to a single D2H copy: #34338 Multiple flexibility fixes for DP attention: #33537 Fix world-size-one aliasing in MLP batch sync: #34997 [PD] Add the missing Prefill bootstrap timeout for NIXL: #34692 [PD] Support pipeline-parallel prefill with Mooncake staging buffer: #33807 [PD] Support --enable-unified-memory with PD disaggregation (kimi-linear MLA hybrid-Mamba): #33362 [PD] Skip speculative verify scratch on prefill servers (saves num_draft_tokens x mamba pool per rank): #34191 [PD] Avoid unused PREBUILT prompt tensor transfer: #35070 feat(grpc): expose KV event discovery metadata: #35714 Scheduler & Runtime [Model Loading] Overlap checkpoint staging with CUDA graph capture during startup: #32017 ⭐ [core] Consolidate compiled-kernel caches under SGLANG_CACHE_DIR: #32434 ⭐ [Engine] Freeze GC after server warmup: #34999 feat: add cache salt support to KV cache events: #30827 perf(kv-events): coalesce cache events: #31479 [Scheduler] Honor explicit min-free-slots thresholds: #33403 [Scheduler] Gate SWA eviction on accumulated tokens: #33404 [Scheduler] Fix to restrict the SWA chunk-cap escape hatch to true head-of-line livelock: #32700 [srt] Batch scheduler cache frees: #33475 O(1) slot allocation in ReqToTokenPool.alloc(): #32208 fix(scheduler): track max prefill batch size over recent real admissions: #34284 fix tpot by adjusting the sliding max-prefill-size window size: #34856 fix: route scheduler aborts to multi-tokenizer workers: #33940 [tracing] sglang tracing v2: support exporting tracing data asynchronously: #30023 Profiling Enhancements [1/3]: cuda graph profile traces: #24370 [metrics] Fix prefill FLOPs estimate to count prefix and per-request causal pairs: #34316 Fix default dtype restoration after model loader errors: #34440 fix: honor explicit model loader classes: #34880 feat(cli): add extensible serve backend plugins: #34753 Clean up environ.py: remove dead env vars, unify deprecation handling, move examples to a unit test: #35060 fix: make automatic NUMA binding configurable: #30394 Raise PD zmq per-context socket cap via SGLANG_DISAGGREGATION_ZMQ_MAX_SOCKETS: #34450 Deterministic Inference Fix deterministic inference for Inkling: #33417 Fix deterministic inference all-reduce for tp>1: #34159 Deterministic gumbel sampling: clamp u=1 so masked tokens can't be sampled: #33423 feat: support deterministic FA4 for GLM-4.7-Flash: #33945 Fix NaN logits from deterministic Triton extend on the unified memory pool: #33517 Add bit-exact class for MTP: #35143 Add bit-exact unified radix cache KL test for hybrid SWA + mamba: #34607 Add bit-exact hicache logprob-consistency test: #34356 Add bit-exact guard for extra_buffer_lazy: #35030 Skip inkling sheared bias under batch invariance: #35161 HiCache & Radix Cache [HiCache] Support packed and sidecar draft caches for MTP/EAGLE/DSpark: #30393 [Hicache][2/2]Support Mamba branching in Unified Radix Cache with HiCache: #33639 [HiCache] Support DCP with DSpark: #35221 Enable unified cache out-of-window slot freeing by default: #34653 Skip oow slot freeing under eagle: #34823 [HiCache] write_back: reclaim duplicated host copy first under host pressure: #33777 [HiCache] Optimize LogicalHostPool free-list release: #33998 refactor(hicache): flatten L2 transfer execution: #34793 [PD] Preserve decode KV across retraction in HiCache: #34801 fix(hicache/umbp): support DeepSeek-V4 hybrid HostPoolGroup (multi-po…: #30762 [Unified Radix Cache] Complete the tree-core interface boundary: #33580 [Fix] Snapshot req.prefix_indices when the prefix cache is disabled: #34644 Fix swa eviction frontier for bigram keys: #34870 Retain SWA down to the last state checkpoint: #34729 Fix mamba checkpoint depth under dcp: #34808 HiSparse: shared-index (IndexShare) plan-then-IO swap-in prefetch: #34329 Observability enhancement for HiCache: #32388 Multimodal [VLM] split multimodal scheduling from mm_utils: #32415 [VLM] add content-addressed preprocessing cache infrastructure: #34398 Add CUDA VMM multimodal feature transport: #33899 feat(vlm): auto-select cuda vmm on multi-node mnnvl: #33936 Fix CUDA 13.0 VMM handle type compatibility: #34431 Gate multimodal feature transport by model capability: #33653 Reserve multimodal runtime allocations and keep padded inputs aligned: #34141 [VLM] Avoid synchronizing multimodal placeholder counts: #34995 fix(vlm): stream-order cuda-ipc feature pool lifecycle and streamline multimodal transport module: #33949 [EPD] feat: pipeline owner-only multimodal preprocessing: #34206 [FEAT] Decouple multimodal global cache from Mooncake: #30392 [Kimi K3] optimize: preprocess cpu-transport images on the vision owner: #33921 fix(vlm): preserve Kimi-K3 GPU JPEG accuracy: #34163 vlm: cache kimi-k3 per-image processor artifacts: #34404 [Fix] Carry the backend on Kimi-K3 deferred preprocessing configs: #34766 Fix Whisper transcription for audio over 30 seconds: #33604 fix: preserve priority for batched embedding requests: #32977 Model Support & Optimizations fix(muse-glimmer): parse required/named tool calls natively: #34781 Responses support: #32689 [Frontend] Apply request header overrides to chat completions: #35001 Stop losing Kimi-K3 tool calls to reasoning, constraint conflicts, and truncation: #34881 [Fix] Work around xgrammar 0.2.1 negative integer minimum in Kimi-K3 structural tags: #34778 [Fix] Make DeepSeek-V4 reasoning and tool-call streaming parsing chunk-invariant: #34458 [Fix] Require JSON booleans for response_format json_schema.strict: #34777 Support thinking budget for Inkling: #33146 [inkling] Let Anthropic thinking=disabled map to reasoning effort "none": #33913 [inkling] Render tool-result media instead of coercing content to str: #33898 [DSV4] Add official DSV4 reasoning effort support: #33140 [feat] Add language_model_only parameter support for Qwen35: #22867 Support model-defined prefill input embedding width: #35002 Fix rope config compatibility and VL/transformers-fallback weight loading: #31575 [LoRA] Laguna: per-layer LoRA hid 💡 Где захостить и как запустить: рассчитать точные требования к объёму VRAM под разные типы квантования этой модели (4-bit Q4, FP8, FP16), оценить скорость генерации токенов в секунду и подобрать совместимый сервер с GPU можно на ServerSales в интерактивном подборщике AI-моделей или каталоге GPU-серверов.

Где захостить и как запустить

Планируете развернуть модель Qwen 3.8-Omni-Flash?

На ServerSales вы можете рассчитать точные требования к VRAM под разные типы квантования (4-bit Q4 / FP8 / FP16), оценить скорость генерации (токенов/сек) и сразу подобрать проверенный сервер с GPU от ведущих провайдеров.

Первоисточник материала
Новость опубликована в издании GitHub / SGLang.
Вы можете прочитать полную версию статьи и комментарии на сайте источника.
Читать на GitHub / SGLang
Проверенные провайдеры под задачи материала

Надежные облачные платформы и серверы в РФ

Весь каталог
SelectelTier III • 152-ФЗ
★ 4.9

Крупнейший IaaS-провайдер РФ: облачные VPS, Bare Metal серверы и GPU-кластеры для ИИ.

Бонус до 3 000 ₽ на облачную платформу
Перейти в Selectel
Timeweb CloudNVMe • Anti-DDoS
★ 4.8

Скоростные VPS от 299 ₽/мес, почасовая тарификация, готовые образы и GPU RTX 4090 / A100.

Скидка 20% на первый заказ VPS
Перейти в Timeweb Cloud
Рекомендуемые конфигурации по теме
Хит цены
Aeza

Aeza

Москва4.6

Shared Start

CPU

1 ядер • 3.3 ГГц

RAM

1 ГБ

Диск

10 ГБ NVMe

Канал

200 Мбит/с

149 ₽/мес

Хит цены
Timeweb Cloud

Timeweb Cloud

Москва4.8

Cloud Start

CPU

1 ядер • 3.3 ГГц

RAM

1 ГБ

Диск

15 ГБ NVMe

Канал

200 Мбит/с

299 ₽/мес

Aeza

Aeza

Москва4.6

Shared Medium

CPU

2 ядер • 3.3 ГГц

RAM

2 ГБ

Диск

30 ГБ NVMe

Канал

200 Мбит/с

299 ₽/мес

Каталог серверов ServerSales

Ищете точную конфигурацию под ваш бюджет?

Используйте наш интерактивный мастер подбора: рассчитайте точные ресурсы CPU, RAM и диска за 3 шага.

Другие новости индустрии

🇷🇺Хабр / Хостинг

Сколько ресурсов ест ИИ‑агент на сервере: замеры на двадцати агентах

Год назад я поднял первого агента на сервере и закладывал память как под обычный скрипт. Через месяц на той же машине жило двадцать, а ещё через неделю она легла целиком. Ниже — цифры, которые я снял на живых машинах, и три ошибки, каждая из которых стоила мне рабочего дня. Это не обзор хостингов. Это замеры своего хозяйства: сколько на самом деле ест агент, почему разброс в семь раз и что ломается раньше памяти. Читать далее 💡 **Где захостить и как запустить:** рассчитать точные требования к объёму VRAM под разные типы квантования этой модели (4-bit Q4, FP8, FP16), оценить скорость генерации токенов в секунду и подобрать совместимый сервер с GPU можно на **ServerSales** в интерактивном [подборщике AI-моделей](/ai) или [каталоге GPU-серверов](/gpu).

🌐Hugging Face Blog

**Знайте, кто когда говорил: создайте искусственный интеллект с несколькими говорящими в реальном времени с помощью NVIDIA Nemotron 3 Diarization**

Рассмотрим стенограмму встречи, разговора с клиентом или подкаста, в которой каждое предложение верно, но ни одно из них не приписано говорящему. Вы можете прочитать слова, но не можете достоверно сказать, кто взял на себя обязательство, кто высказал возражение или какой участник перебил. Поиск, сводки, действия, аналитика разговоров и память голосового агента становятся менее полезными. Диаризация говорящих определяет временные интервалы, в течение которых каждый говорящий активен, включая интервалы, когда люди переговариваются друг с другом. Эти временные метки говорящего затем можно объединить с автоматическим распознаванием речи (ASR) для создания стенограммы, приписываемой говорящему. NVIDIA Nemotron 3 Diarization is an open-weight, 100M-parameter model that ranks #1 on VoiceArena's Diarization-Bench leaderboard with a 14.72% Diarization Error Rate (DER). Supporting up to eight speakers across live and recorded conversations, it handles overlapping speech, chunked processing for flexible recording lengths, and customizable streaming latency. Рисунок 1. Nemotron 3 Diarization №1 в таблице лидеров VoiceArena Diarization-Bench. Earlier models like NVIDIA Streaming Sortformer established this approach for four-speaker diarization, including the streaming diar_streaming_sortformer_4spk-v2.1 checkpoint used as the baseline below. Nemotron 3 Diarization расширяет поддержку до восьми динамиков и повышает точность и пропускную способность, измеренную в следующих оценках. Как работает Nemotron 3 Диаризация Одна модель для оффлайн и потоковых разговоров Системы диаризации должны решать две взаимосвязанные проблемы. Во-первых, они должны распознать речь и назначить ее нужному говорящему. Second, they must preserve that assignment throughout the conversation, even after silence, interruptions, or long gaps between a speaker's turns. Потоковая передача усложняет вторую проблему. Автономная модель может проверить всю запись сразу. Потоковая система получает лишь небольшой фрагмент нового аудио и ограниченный контекст. Without an effective memory mechanism, the speaker assigned to one output channel in the current chunk can be assigned to a different channel in the next. Nemotron 3 Diarization следует подходу Sortformer, который упорядочивает выходные динамики по времени их первого появления. Первый новый голос становится первым каналом динамика, следующий новый голос становится вторым и так далее. This arrival-time ordering makes the model's generic speaker labels stable and removes the need to solve a new speaker permutation for every chunk. 💡 **Где захостить и как запустить:** рассчитать точные требования к объёму VRAM под разные типы квантования этой модели (4-bit Q4, FP8, FP16), оценить скорость генерации токенов в секунду и подобрать совместимый сервер с GPU можно на **ServerSales** в интерактивном [подборщике AI-моделей](/ai) или [каталоге GPU-серверов](/gpu).

🌐Data Center DynamicsAI-адаптация

Техас тормозит дата-центры: власти приостановили выдачу разрешений под аудит ERCOT

Губернатор Техаса Грег Эбботт распорядился временно заморозить выдачу новых разрешений на подключение крупных дата-центров к электросетям штата. Причиной стал масштабный аудит энергосистемы, который проводит техасский системный оператор ERCOT (Electric Reliability Council of Texas). Энергетическая инфраструктура региона испытывает экстремальные нагрузки из-за лавинообразного роста числа ЦОД, ориентированных на облачные вычисления и тяжелые AI-нагрузки. Проверка ERCOT должна оценить реальные резервы мощности и предотвратить дефицит электроэнергии в пиковые периоды. Завершение аудита и публикация отчета запланированы на декабрь текущего года. * **Причины моратория:** Дефицит свободных мощностей в сети ERCOT на фоне бурного строительства дата-центров. * **Сроки:** Заморозка разрешений действует до завершения проверки в декабре. * **Влияние на рынок:** Задержка ввода в эксплуатацию новых серверных площадок и необходимость пересмотра графиков деплоя инфраструктуры. 🔍 Как выбрать сервер: Сравнить актуальные конфигурации серверов на базе этого оборудования и найти минимальные цены от проверенных провайдеров РФ и Европы можно в каталоге ServerSales (/catalog).

💡 Инсайт:Энергетический кризис в ключевых хабах дата-центров тормозит масштабирование инфраструктуры и заставляет операторов пересматривать географию новых проектов.