v0.16.0
LMDeploy 发布 v0.16.0，新增支持 Interns2 mobius、GLM-5.2、Intern-S2-Mobius meta-MoE、MoE gate v2、CP attention 修复、TurboMind ViT（InternVL 和 Qwen VL 模型）、Hy3、MTP 和 FP8 优化；改进包括 SM90 原生 BF16/FP8 GEMM kernels、fused-SiLU 量化、SSM prefix caching 优化、guided-decoding 异步 D2H 拷贝和 xgrammar v0.2.1、Gluon blocked FP8 GEMM for Hopper、opt-in torch.compile for decode CUDA graphs。OpenAI Agents SDK for JavaScript 发布 v0.16.1，新增模型调用超时、run-scoped sandbox 工作目录、Docker sandbox 禁用网络、Modal sandbox 资源选项。
Development
- First Reportv0.16.1OpenAI Agents SDK for JavaScript
- Industry Responsev0.16.0LMDeploy Releases
- Current Assessment开源推理框架与 Agent SDK 同步迭代，反映行业对推理性能与 Agent 沙箱安全性的双重关注。Agent Pulse · analysis
LMDeploy v0.16.0 和 OpenAI Agents SDK for JavaScript v0.16.1 分别发布，前者聚焦模型支持与推理性能优化，后者增强 sandbox 与超时控制。
LMDeploy 的 FP8 优化（SM90 原生 kernels、Gluon blocked FP8 GEMM）和 torch.compile 支持表明推理栈正针对 Hopper 架构深度优化，可能提升高吞吐场景效率。
开源推理框架与 Agent SDK 同步迭代，反映行业对推理性能与 Agent 沙箱安全性的双重关注。
LMDeploy 的 FP8 优化可能降低部署成本，OpenAI Agents SDK 的 sandbox 功能增强企业级 Agent 安全性，两者均利于商业化落地。
后续可观察 LMDeploy 对 GLM-5.2 和 Intern-S2-Mobius 的推理性能基准，以及 OpenAI Agents SDK 的 sandbox 网络隔离在安全场景的采用。