vLLM 语义路由器发布 d3-ultra:一款 270 亿参数的开源多模态决策模型
vLLM 语义路由器发布了 d3-ultra,一款拥有 270 亿参数的开源多模态决策模型。它能够一次性读取文本、图像和视频,并为每个可能的答案返回概率,在该团队的 SR-Text 测试中取得了 87.2 分。原文“vLLM 语义路由器发布 d3-ultra:一款 270 亿参数的开源多模态决策模型”首发于 MarkTechPost。
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vLLM 语义路由器发布了 d3-ultra,一款拥有 270 亿参数的开源多模态决策模型。它能够一次性读取文本、图像和视频,并为每个可能的答案返回概率,在该团队的 SR-Text 测试中取得了 87.2 分。原文“vLLM 语义路由器发布 d3-ultra:一款 270 亿参数的开源多模态决策模型”首发于 MarkTechPost。
京东广告与华为鲲鹏合作,通过灵衢互联构建300TB共享内存池、重构RPC通信,实现端到端推理时延降低15%,KV Cache与RPC性能显著提升,并经2026年618大促核心场景5%流量验证;合作正向搜索、推荐等搜推场景外溢,并布局SuperCache、Agent沙箱等Agentic AI前沿方向。
推荐理由:该报道源自钛媒体(tmtpost.com)于2026-10-26发布的原创技术新闻,内容聚焦真实落地的技术协同:明确披露合作主体(京东广告/华为鲲鹏)、技术路径(灵衢互联、两级缓存、UB协议直连URMA)、量化成效(时延降15%、TP99优化超85%)、验证场景(618大促5%流量)及演进规划(SuperCache、Agent沙箱),所有关键事实均在材料中可交叉印证,无外部信息补充或主观推断。
清华大学与香港中文大学研究人员于2026年10月26日开源AKV——一个基于SGLang构建、专为大语言模型(LLM)智能体设计的KV缓存工程服务器。该系统通过让智能体主动丢弃并重定位KV缓存(而非传统文本历史摘要),在4个智能体基准测试中平均降低推理成本27.7%,任务平均得分提升1.7分。代码采用Apache-2.0许可证,当前支持Qwen、GPT-OSS-120B和MiniMax-M2.7等模型。
推荐理由:该成果代表LLM智能体高效推理的新范式:区别于依赖文本截断或摘要的‘上下文工程’,AKV直接操作KV缓存状态,避免重复prefill,显著缓解长程交互中的KV压力;实测显示高并发下P95延迟从229.9秒降至30.6秒,具备明确工程价值与可复现性;信息源自MarkTechPost发布的权威技术报道,发布时间(2026-10-26T07:56:45Z)与当前时间一致,属最新公开进展。
本文介绍Underdog发布的Saluki 27B模型——一款7.9 GB的2比特量化Qwen3.8-27B变体,采用ISTA-DASLab的GSQ-RCO方法构建,声称在120任务BFCL v4工具调用基准上超越原54 GB全精度模型;但所有性能结论均来自其开发者声明,未获独立验证。
Hugging Face正式发布AnyLanguageModel 1.0,提供与Apple Foundation Models API完全兼容的开源Swift框架,支持本地(MLX、llama.cpp、Core ML)及托管(OpenAI、Anthropic、Gemini、Hugging Face Inference Providers等)模型无缝切换,并新增图像输入、工具调用、引导式生成、推理块自动适配等特性。
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