2026年7月25日 · SGLang
v0.5.16
SGLang v0.5.16 发布，包含 574 个 PR，来自 169 位贡献者。新特性包括：DSpark 置信度驱动推测解码算法，在 DeepSeek-V4-Pro 上达到 383.7 tok/s（TP8 B300, bs=1）；Inkling 多模态 MoE 模型支持（975B 参数，1M 上下文），在 Blackwell 上达到 71.7k tok/s 输入和 171.0 tok/s 每用户解码；新增 LongCat 2.0 FP8、JetBrains Mellum v2、Pi0.5 等模型；UnifiedRadixTree 成为 SWA、Mamba 和 DSA 模型的默认实现。
EVENT STORY
发展脉络
- 首次出现v0.5.16SGLang
- 行业反馈Ruff v0.16.0Simon Willison
- 当前判断SGLang 持续集成多种新模型和优化，反映了开源推理框架对多样化和高效推理支持的重视，可能推动更多模型采用类似优化。Agent Pulse · 分析
SGLang v0.5.16 发布，带来 DSpark 推测解码算法和 Inkling 多模态 MoE 模型支持，显著提升推理性能。
DSpark 通过置信度驱动的推测解码，动态调整验证窗口，在 DeepSeek-V4-Pro 上实现 383.7 tok/s，表明推测解码在大型模型上的效率提升。Inkling 模型结合滑动窗口、全注意力和 Mamba2 线性注意力，并引入 NVFP4 MoE，展示了混合架构在长上下文多模态任务中的潜力。
SGLang 持续集成多种新模型和优化，反映了开源推理框架对多样化和高效推理支持的重视，可能推动更多模型采用类似优化。
SGLang 作为开源推理引擎，通过支持新模型和优化，降低了部署先进模型的成本，可能吸引更多开发者采用，增强其在推理框架市场的竞争力。
可验证下一信号：DSpark 算法在其他模型上的性能报告，或 Inkling 模型在更多硬件上的基准测试。