Загрузка...
Последние обновления инструментов, релизы и важные события из мира вайб-кодинга
Фреймворк SGLang показывает невероятные результаты производительности, обеспечивая 25-кратный прирост на новом железе NVIDIA и Day-0 поддержку топовых моделей.
2026/01/26
Если вы строите сложные AI-агенты и упираетесь в задержки инференса, присмотритесь к SGLang. Этот высокопроизводительный фреймворк для обслуживания LLM и мультимодальных моделей сейчас находится на пике формы, привлекая внимание как независимых вайбкодеров, так и гигантов индустрии.
Последние обновления SGLang впечатляют масштабами оптимизации. В феврале команда объявила о достижении 25-кратного прироста производительности инференса на архитектуре NVIDIA GB300 NVL72. Для тех, кто работает с видео и изображениями, в январе была запущена поддержка SGLang Diffusion, которая значительно ускоряет генеративный пайплайн.
Проект активно поддерживается сообществом (более 24 000 звезд на GitHub) и получил грант от фонда a16z. Сейчас SGLang де-факто становится стандартом для деплоя тяжелых моделей, обрабатывая триллионы токенов ежедневно.
Для тех, кто использует Cursor или Windsurf для создания AI-сервисов, SGLang решает главную проблему — скорость отклика и стоимость ресурсов:
Проект написан преимущественно на Python (81%), но критически важные для производительности части реализованы на Rust (8.7%) и CUDA (4.7%). Версия v0.4 принесла zero-overhead планировщик батчей и кэш-ориентированный балансировщик нагрузки, что критично при масштабировании ваших приложений.
Если вы планируете переходить с OpenAI API на собственные инстансы или использовать open-source модели в своих продуктах, SGLang — это, пожалуй, самый быстрый способ заставить ваши промпты «летать».
