vLLM v0.33.0 发布：升级 PyTorch 2.14 并支持多款新模型
vLLM 发布 v0.33.0 版本，包含来自 389 位贡献者的 927 个提交，其中 122 位为新贡献者。
推荐理由：更新日志列出了新增模型支持、推理加速数据和 CUDA 13.0 依赖变化，运维可据此评估升级对现有部署的影响。
#开源生态
vLLM Releases精选AI 评分6161
vLLM 官方博客精选AI 评分6565 vLLM 为 MiniMax-M3.1-Flash 提供 Day-0 支持，覆盖 NVIDIA 与 AMD 多款 GPU
vLLM 官方宣布为 MiniMax-M3.1-Flash 提供 Day-0 支持，覆盖 NVIDIA Blackwell、Rubin（含专属 Rubin 内核）与 AMD MI350 系列 GPU，并提供 NVIDIA 和 AMD 两个预构建镜像。
推荐理由：原文按 Blackwell、Rubin 和 AMD 三类硬件给出内核级加速数据与 AgentX 基准结果，推理部署选型时可对照自身场景参考。
vLLM Releases精选AI 评分6262 vLLM v0.30.0 发布，新增 DeepSeek-V4.1-Flash 等模型支持
vLLM 发布 v0.30.0 版本，包含来自 315 位贡献者的 762 个 commit，其中 104 人首次参与贡献。
推荐理由：这一版集中了新模型支持、启动加速与水印生成等改动，维护 vLLM 部署的团队可以对照检查升级收益和破坏性变更。
SGLang Releases精选AI 评分6262 SGLang v0.5.19 发布，新增 beam search 与多款模型支持
SGLang 发布 v0.5.19，合入 214 位贡献者的 786 个 PR，新增 beam search（请求传 beam_width 即返回 n 条最优序列），并将统一 radix tree 设为所有模型的默认缓存。
推荐理由：版本将统一 radix tree 设为默认缓存并新增 beam search，附各硬件实测性能数字，自部署推理服务的人可据此评估升级收益。
已经到底了